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用于零售金融场景下的个贷预审任务。适用于当用户需要对个人贷款申请进行准入初筛、资料完整性检查、关键风险识别、预审结论分级、补件建议和面谈核验要点整理时使用。 尤其适合住房按揭、消费贷、经营贷、信用贷等场景的贷前预审。 当输入材料不完整、字段前后不一致、存在明显高风险信号或结论需要降级时，应明确标注“待核验”“待补充”“不可直接下正式审批结论”。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill loan-pre-screening-assistantコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | loan-pre-screening-assistant |
| priority | P0 |
| level | task |
| industry | 银行 |
| business_domain | 零售金融 |
| scenario | 贷款预审 |
| description | 用于零售金融场景下的个贷预审任务。适用于当用户需要对个人贷款申请进行准入初筛、资料完整性检查、关键风险识别、预审结论分级、补件建议和面谈核验要点整理时使用。 尤其适合住房按揭、消费贷、经营贷、信用贷等场景的贷前预审。 当输入材料不完整、字段前后不一致、存在明显高风险信号或结论需要降级时，应明确标注“待核验”“待补充”“不可直接下正式审批结论”。 |
本技能用于支持银行零售金融场景下的个贷预审工作，帮助使用者在正式审批前，对借款申请人的基础准入条件、身份与职业信息、收入与负债情况、征信与外部风险信号、申请用途合理性以及资料齐备性进行结构化初筛，并输出统一口径的预审意见。
本技能的目标不是替代正式审批，也不是绕过风险规则，而是在信息有限的前提下，快速完成“是否可进入后续流程、还需补什么、哪里最需要核验”的判断。
适用于以下场景：
以下情形不应直接使用本技能给出强结论：
建议输入至少覆盖以下内容：
输出结果应尽量包括以下部分：
建议使用以下四级口径：
先按“身份—申请—职业收入—资产负债—征信—辅助证明”的顺序整理信息。对缺失字段不要猜测，要明确写出“未提供”。
先判断是不是已经具备做预审的最低材料条件。若身份证明、申请要素、收入或征信信息缺失，应先输出“材料不足，需补充后再判断”。
围绕年龄、职业稳定性、收入连续性、负债承受能力、用途合理性、征信表现等核心维度进行初筛。结论要和证据对应。
优先识别以下情形：
必须区分“已确认事项、待核验事项、待补材料、结论建议”四类内容，避免混在一起。
references/pre_screening_methodology.mdreferences/risk_flags.mdreferences/material_checklist.mdreferences/interview_points.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/pre_screening_report_template.mdassets/templates/missing_information_notice_template.mdassets/templates/interview_checklist_template.mdscripts/application_normalizer.py：对申请信息做标准化归集scripts/pre_screen_rule_engine.py：根据规则识别预审风险信号scripts/render_pre_screen_report.py：将结果渲染为 Markdown 报告