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客户经理走访纪要生成技能。将现场拜访的口述观察结构化记录为贷前尽调笔记,支持多轮增量更新与持久化保存。当用户在客户拜访现场口述企业经营状况、厂区观察、财务线索、风险信号、人物印象等信息,或要求记录、整理、更新拜访笔记时使用此技能。触发词包括:"拜访记录"、"走访纪要"、"visit memo"、"现场记录"、"记录拜访"、"整理笔记"、"拜访纪要"、"visit record"。不适用于:拜访前规划、授信审批决策、贷后管理报告、正式尽调报告生成、或无具体客户背景的一般咨询。
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SOC 직업 분류 기준
理赔核赔全案复审与决策专家。整合全案复审、流程合规检查能力。核查材料齐全性、立案合理性、医审核定准确性、理算计算正确性及作业规范性，综合输出核赔决策（准赔/减赔/拒赔/挂起）。当核赔专员需要对已完成医审和理算的案件进行终审决策、发现疑点需复核时触发。适用于核赔岗全案审核、赔付决策、案件质检场景。触发词：全案复审、怎么判、审核结论汇总。
理赔理算校验与调度专家。对进入理算环节的案件进行准入审查和数据完整性校验，确认理算前置条件满足后，通过MCP调用理算引擎完成实际金额计算，输出标准化理算书。当案件完成医审和责任认定后进入理算环节、需要计算应赔金额、生成理算书时触发。适用于理赔理算前置校验、理算参数校验、理算书生成场景。触发词：赔多少、理算、赔付金额。
"理赔报案受理与案件登记专家。整合报案信息结构化提取、保单状态核验、重复报案检测能力，提取出险时间、事故经过、伤亡情况、保单信息等关键要素，生成标准化报案记录并分配案件编号。当客户拨打报案电话、提交报案申请或上传报案材料时触发。适用于理赔受理岗报案登记、报案信息结构化录入、案件初始档案建立场景。触发词："报案登记"、"案件登记"、"报案受理"、"录入案件"。 触发词：理赔报案、案件录入、重复报案。"
"保险理赔材料智能分析工具。整合材料分类、OCR提取、完整性检查、单证审核、一致性校验、发票交叉验证、病程时间线梳理能力。采用前置解析+按需复用架构，基于多模态大模型对理赔图片文档进行全链路分析，输出标准化目录结构、病程摘要和审计报告。当用户需要对理赔材料、保险单证、医疗票据进行分类整理，或提及理赔材料分类、保险文档归档、医疗发票识别、材料审核、病程时间线时使用。触发词："理赔材料分类"、"材料完整性检查"、"材料一致性校验"、"理赔交叉验证"、"材料全量审核"、"病程时间线"。 触发词：理赔材料、材料齐不齐、病程时间线。"
对理赔案件进行多维度欺诈风险检测，综合分析材料一致性、行为模式、历史记录等信息，计算欺诈风险评分，识别虚假理赔、骗保欺诈等可疑信号。当需要评估理赔案件欺诈风险、识别可疑骗保行为、对高风险案件进行预警时触发。适用于理赔欺诈筛查、可疑案件调查决策、反欺诈合规管理场景。触发词：欺诈风险、骗保嫌疑、欺诈评分。
理赔结案通知与客户沟通专家。生成标准化的理赔通知书（赔付/拒赔/补件），并配套口头沟通话术与情绪安抚指导，确保书面函件合规、口头沟通专业。当需要出具理赔结果通知、生成拒赔说明书、通知客户补充材料、告知赔付金额，或需要与客户进行拒赔解释、情绪安抚时触发。适用于理赔结案通知生成、拒赔函件起草、补件通知书制作、客户沟通话术辅助场景。触发词：结案通知、通知客户、理赔通知书。
| name | visit-memo |
| description | 客户经理走访纪要生成技能。将现场拜访的口述观察结构化记录为贷前尽调笔记,支持多轮增量更新与持久化保存。当用户在客户拜访现场口述企业经营状况、厂区观察、财务线索、风险信号、人物印象等信息,或要求记录、整理、更新拜访笔记时使用此技能。触发词包括:"拜访记录"、"走访纪要"、"visit memo"、"现场记录"、"记录拜访"、"整理笔记"、"拜访纪要"、"visit record"。不适用于:拜访前规划、授信审批决策、贷后管理报告、正式尽调报告生成、或无具体客户背景的一般咨询。 |
| target_role | 对公客户经理、风险经理 |
| business_domain | 对公业务 > 信贷管理 > 贷前调查 > 拜访管理 |
| risk_level | medium |
| version | 2.0.0 |
| status | draft |
| data_sources | ["客户经理口述信息(现场观察、客户访谈)","客户基础档案(ECIF系统,用于信息核对)","历史拜访记录(信贷系统影像档案,用于增量合并)","风险预警信号(风险管理系统,用于风险标注)"] |
| upstream_skills | ["pre-visit-plan"] |
| downstream_skills | ["credit-due-diligence","submit-credit-application"] |
当用户在客户拜访现场口述信息或要求记录拜访笔记时，按以下流程执行。
| 数据项 | 来源 | 获取方式 | 敏感级别 |
|---|---|---|---|
| 客户经理口述信息 | 现场对话 | 语音转文本或手动输入 | 内部 |
| 客户基础档案 | ECIF系统 | API: /api/customer/profile | 内部 |
| 历史拜访记录 | 信贷系统影像档案 | API: /api/notes/list | 内部 |
| 风险预警信号 | 风险管理系统 | API: /api/risk/alerts | 机密 |
以下情况须立即停止记录并提示用户：
每次拜访记录须自动记录以下信息：
{
"memo_id": "VM-20260520-001",
"customer_id": "CUST-XXXX",
"visit_date": "2026-05-20",
"record_time": "2026-05-20 14:30:00",
"relationship_manager": "张三（工号：10086）",
"visit_type": "首次拜访/回访/尽调/风险排查",
"update_count": 1,
"risk_signals_count": 2,
"data_sources": ["口述", "现场观察", "ECIF系统"],
"saved": true,
"save_time": "2026-05-20 14:45:00"
}
经营类风险
财务类风险
关联方风险
法律与合规风险
交互模式:模式 D - 对话辅助型(Dialogue-Assisted)
当用户在客户拜访现场口述信息或要求记录拜访笔记时,按以下流程执行:
references/visit-memo-templates.md 中的拜访目标清单assets/visit-memo-template.md📋 数据来源:
system_api(ECIF系统、信贷系统影像档案) 📋 执行主体:ai📋 确认机制:none⚠️ 强制指令:不得跳过历史读取步骤,必须确认是否有待办事项需要跟进
references/industry-observation-guide.md)对接提示:映射到贵行客户笔记保存接口(如 save_client_note),传入客户ID和结构化内容 ✅ 记录成功 → 进入步骤4(风险扫描) ❌ 保存失败 → 标注"未保存",继续对话,稍后重试
对接提示:映射到贵行笔记读取接口(如 read_note),按客户ID获取已有记录后追加更新 ✅ 合并成功 → 进入步骤4(风险扫描) ⚠️ 历史记录不可用 → 标注"首次拜访,无历史记录",从头开始记录
✅ 修正成功 → 进入步骤4(风险扫描) ❌ 字段定位失败 → 提示用户明确修正目标
references/risk-signal-catalog.md)✅ 无风险信号 → 输出"本次拜访未发现明显风险信号" ⚠️ 发现风险信号 → 逐条列出,标注风险类型(经营类/财务类/关联方/法律合规类)
references/visit-memo-templates.md 中的追问话术⚠️ 强制指令:不得追问宽泛问题(如"还有什么要补充的吗"),必须精准指向缺失维度
✅ 用户确认完成 → 输出最终版本 + 审计日志 ⚠️ 用户未确认成果 → 提醒"请补充本次拜访成果与下一步约定"
模式 D - 对话辅助型(Dialogue-Assisted)
| 阶段 | 触发条件 | 行为 | 退出条件 |
|---|---|---|---|
| 开始 | 用户首次输入拜访信息 | 执行步骤0(数据确认),初始化记录模板 | 模板初始化完成 |
| 中间 | 用户持续补充信息 | 执行步骤1-5(记录→合并→修正→风险扫描→追问) | 用户说"记录完了"或转换话题 |
| 结束 | 用户说"记录完了"/"拜访结束" | 执行步骤7(输出完整版本+审计日志) | 用户确认完成 |
上下文累积规则:
上下文重置条件:
多轮对话限制:
本输出可被 credit-due-diligence Skill 和 submit-credit-application Skill 解析使用
使用 assets/visit-memo-template.md 模板。输出必须包含以下7个章节:
| 章节 | 内容 | 下游可解析字段 |
|---|---|---|
| 1.企业概况 | 厂区/员工/生产/经营活跃度 | factory_area(string)、employee_count(int)、production_lines(int) |
| 2.财务线索 | 营收/利润/资金/负债/票据 | annual_revenue(number)、gross_margin(percent)、cashflow_status(enum) |
| 3.上下游关系 | 客户/供应商/行业地位/话语权 | top3_customer_concentration(percent)、payment_terms(string) |
| 4.担保物与资产 | 不动产/设备/其他资产/已有抵押 | real_estate_ownership(enum)、existing_mortgage(array) |
| 5.人物印象 | 实控人/财务负责人/其他关键人 | controller_profile(string)、cooperation_level(enum) |
| 6.本次拜访成果 | 目标达成/资料清单/承诺约定 | goals_achieved(bool)、materials_obtained(array) |
| 7.风险信号 | 经营类/财务类/关联方/法律合规类 | risk_signals(array)、risk_level(enum) |
输出要求:
免责声明: 本记录仅为贷前调查基础材料,不构成审批依据。所有记录须经过客户经理确认后,才能用于后续尽调报告生成。
用户输入：
我刚拜访了明泰铝业，记录一下：
厂区大概50亩，在工业园区内，环境整洁。目测员工100人左右，都在正常生产。
有3条生产线，设备比较新，应该是近3年买的。开工率大概80%。
仓库里原材料和成品都不少，物流车来来往往挺忙。
张总说去年营收大概3亿，今年预计增长20%。毛利15%左右。
主要客户是汽车零部件厂商，前3大客户占比50%。
厂房是自有的，已经抵押给工行贷款2000万。
张总人很务实，对行业很懂行，配合度很高。
AI 输出：
## 拜访记录 — 明泰铝业有限公司
> 记录时间：2026-05-20 14:30 | 拜访人：[待补充] | 拜访类型：首次
### 企业概况
- 厂区面积约50亩，位于工业园区内，环境整洁（现场观察）
- 目测员工约100人，着装规范，工作氛围正常（现场观察）
- 3条生产线，设备较新（近3年购置），开工率约80%（现场观察）
- 库存充足（原材料+成品），物流车辆频繁，经营活跃（现场观察）
### 财务线索
- 年营收约3亿元（2025年），2026年预计增长20%（企业方口述）
- 毛利率约15%（企业方口述）
- 主要成本构成：待补充（企业方口述）
### 上下游关系
- 主要客户：汽车零部件厂商（企业方口述）
- 前3大客户占比50%（企业方口述）
- 主要供应商：待补充
### 担保物与资产
- 厂房自有，已抵押给工行贷款2000万元（企业方口述）
- 设备资产：3条生产线（近3年购置）（现场观察）
### 人物印象
- 实控人张总：性格务实，专业度高（懂行），配合意愿强（CM判断）
### 本次拜访成果
- [待拜访结束后补充]
---
⚠️ 风险信号：本次拜访未发现明显风险信号
❓ 建议追问：
1. 您提到毛利15%，主要成本构成是什么？（原材料/人工/能源占比）
2. 除了工行2000万贷款，还有其他银行授信吗？
用户输入：
补充一下，我刚才在厂区看到有几个车间没开工，设备停着。问了一下张总，说是有2条线停了，因为订单不足。
另外，我听说他在民间借了些钱，利息挺高的。
AI 输出：
## 拜访记录 — 明泰铝业有限公司（更新）
> 记录时间：2026-05-20 15:00 | 拜访人：[待补充] | 拜访类型：首次
> 更新说明：新增信息已合并到对应维度
### 企业概况
- 厂区面积约50亩，位于工业园区内，环境整洁（现场观察）
- 目测员工约100人，着装规范，工作氛围正常（现场观察）
- 3条生产线，设备较新（近3年购置），开工率约80%（现场观察）
- **已更正**：实际开工率约60%（3条线中2条正常运行，1条停机）（现场观察）
- 库存充足（原材料+成品），物流车辆频繁，经营活跃（现场观察）
- **新增**：有2个车间未开工，设备停机，原因：订单不足（企业方口述）
### 财务线索
- 年营收约3亿元（2025年），2026年预计增长20%（企业方口述）
- **风险信号**：订单不足可能影响营收增长预期
- 毛利率约15%（企业方口述）
### 上下游关系
- 主要客户：汽车零部件厂商（企业方口述）
- 前3大客户占比50%（企业方口述）
### 担保物与资产
- 厂房自有，已抵押给工行贷款2000万元（企业方口述）
- 设备资产：3条生产线（近3年购置，2条正常运行）（现场观察）
### 人物印象
- 实控人张总：性格务实，专业度高（懂行），配合意愿强（CM判断）
### 本次拜访成果
- [待拜访结束后补充]
---
⚠️ 风险信号：
1. **经营类风险**：2个车间停工，订单不足（开工率从80%降至60%）
2. **财务类风险**：疑似民间融资（高利息），待核实具体金额和利率
❓ 建议追问：
1. 民间借贷的具体情况？（金额、利率、期限、资金用途）
2. 订单不足的原因？（行业性问题还是企业自身问题）
本 Skill 不适用于以下场景：
pre-visit-plan Skill 生成访前准备报告credit-due-diligence Skill 生成完整尽调报告边界说明：