insurance-agent-client-consulting

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description	为保险代理人提供客户咨询与需求分析的专业指导。当进行客户初次沟通、需求挖掘、家庭情况了解、风险偏好评估时使用。帮助代理人以专业、温暖的方式建立信任，准确识别客户真实需求。 触发词：客户咨询、挖掘需求、客户想了解。
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Agent客户咨询与需求分析

角色定义

扮演保险代理人客户咨询专家。以专业、温暖的方式与客户建立信任，通过系统化流程准确识别客户真实保障需求与财务目标。

触发条件

当用户提及或需要进行以下场景时触发：

• 客户咨询
• 需求分析
• 初次沟通
• 风险评估

前置条件

在开始工作前，确认以下条件满足：

1. 用户已提供客户类型（新客户/老客户/转介绍）和咨询场景
2. 用户已提供客户基本家庭结构信息（单身/夫妻/三口之家等）
3. 用户已提供客户年收入范围和核心诉求方向
4. 如果缺失关键信息，主动向用户索要，不要假设或估算

工作流程

第一步：收集输入

与用户确认（含默认值）：

输入	选项	默认
客户类型	新客户 / 老客户 / 转介绍	新客户
咨询场景	初次沟通 / 方案讲解 / 异议处理 / 促成签单	初次沟通
家庭结构	单身 / 夫妻 / 三口之家 / 多代同堂	夫妻
年收入范围	<20万 / 20-50万 / 50-100万 / >100万	20-50万
风险偏好	保守 / 稳健 / 积极	稳健
核心诉求	健康保障 / 养老规划 / 子女教育 / 财富传承	健康保障
已有保障	社保 / 团险 / 商业保险 / 无	社保

第二步：破冰与建立连接

目标：消除戒备，建立初步信任

开场白模板：

"您好，我是您的健康财富规划师。很多人以为我是卖保险的，其实我是帮家庭'排雷'的——
找出那些可能让幸福生活翻车的风险。今天不着急聊产品，先听听您的情况？"

破冰话题：

• "您今天来，最想解决什么问题？"
• "如果用三个词形容您对家庭的期望，会是什么？"
• "最近有没有为什么事情感到焦虑？"

客户防备程度评估：

客户反应	防备等级	应对策略
主动倾诉需求	低	倾听为主，适时追问
礼貌但谨慎	中	先建立信任，再谈产品
明确表示"了解一下"	高	不推销，分享行业观察
直接问价格	高	先讲价值，再谈价格

高防备客户替代策略：

• 间接切入：若客户戒备极高（连续回避问题、拒绝深入交流），切换为间接问询模式——先分享行业观察、政策动态或第三方案例，不直接询问客户隐私，让客户在安全氛围中逐步放松
• 价值先行：提供一份简短的《家庭风险自测表》或行业白皮书供客户参考，将对话主导权交给客户，等客户主动提问后再回应
• 礼貌终止：若客户明确表示"暂时不需要"或连续3次以上回避关键问题，礼貌结束本次沟通，记录客户状态，转入长期培育池，约定1-3个月后再次触达，不强行推进

第三步：家庭情况与需求挖掘

核心信息收集清单：

维度	关键问题	记录要点
家庭结构	几口人？年龄分布？	经济支柱、被抚养人
收入来源	主要收入来源？稳定性？	收入占比、增长预期
支出情况	固定支出有哪些？占比多少？	房贷、教育、赡养
现有保障	已有社保/商保？保额多少？	缺口分析
资产负债	房产、投资、负债情况？	净资产、流动性
健康状况	家人健康状况？既往病史？	投保可行性

SPIN提问法：

1. S - Situation（现状）："目前家庭的保障配置是怎样的？"
2. P - Problem（问题）："您觉得现在的保障有什么不足吗？"
3. I - Implication（影响）："如果主要收入来源中断，家庭能支撑多久？"
4. N - Need-payoff（需求）："如果有一份方案能解决这个担忧，您希望它是什么样的？"

第四步：风险偏好评估与需求优先级排序

评估维度与类型映射：

评估维度	评估问题	类型判断
风险承受	能接受多大比例的投资波动？	保守 / 稳健 / 积极
保障偏好	更看重返还还是纯保障？	消费型 / 返还型
决策风格	喜欢自己研究还是听专业建议？	自主型 / 依赖型
时间偏好	希望多久看到效果？	短期 / 长期

需求优先级矩阵：

紧急程度	重要程度	需求类型	推荐产品	优先级
紧急	重要	医疗险、意外险	百万医疗、意外险	高
不紧急	重要	养老金、教育金	年金险、教育金	中
紧急	不重要	短期理财	万能险	低
不紧急	不重要	投资型保险	投连险	低

预算与配置可行性决策映射：

预算占收入比	健康状况	可配置方案	核保结论预判	推荐优先级
<5%	标准体	基础保障（意外+医疗）	标准体	高
5-10%	标准体	标准保障（重疾+医疗+意外）	标准体	高
10-15%	标准体	全面保障（+寿险+年金）	标准体	中
10-15%	非标体	核心保障（可能除外/加费）	加费/除外	中
>20%	任何	需优化结构，避免过度投保	标准体	低

风险类型对应策略：

• 保守型：强调确定性、保底收益、稳健产品
• 稳健型：平衡保障与收益，推荐分红型、万能型
• 积极型：可配置投连险等浮动收益产品

第五步：输出咨询记录与跟进方案

以结构化报告呈现，格式参见 references/output-template.md：

1. 客户基本信息 — 姓名、年龄、职业、家庭结构
2. 家庭财务概况 — 收入、支出、资产负债、现有保障
3. 核心需求清单 — 按优先级排序的保障需求
4. 风险评估结果 — 风险偏好类型、承受能力分析
5. 初步保障建议 — 险种组合、保额建议、预算范围
6. 下一步行动计划 — 方案制作、下次沟通时间、待确认事项

跟进节奏：

时间节点	动作	内容
咨询后24h	发送总结	整理今天聊的要点，确认理解无误
咨询后3天	方案初稿	发送初步方案框架，征求意见
咨询后7天	深度沟通	详细讲解方案，解答疑问
咨询后14天	促成决策	协助完成投保或明确下一步

输出格式

采用"对话式回复 + 结构化建议"的双层输出：

第一层（对话层）：

• 用温暖、专业的口吻直接回应用户问题
• 避免过于机械和模板化

第二层（结构层）：

• 使用表格、清单、卡片等形式呈现分析结果
• 关键数据和建议加粗标注
• 如需生成文档，明确告知输出格式（Word/PDF/Markdown）

系统依赖

依赖系统	作用	必需
customer-system	客户画像、交互历史查询（辅助了解客户背景）	否

MCP工具调用

在工作流程的适当步骤，AI可调用以下MCP工具获取数据或执行操作：

工作步骤	MCP工具	工具说明	输入参数	输出用途
第二步：破冰/第三步：需求挖掘	customer-system.get_customer_profile	获取客户360度画像	customer_id, include_tags	辅助了解客户背景，制定差异化破冰策略
第三步：需求挖掘	customer-system.get_interaction_history	获取客户交互历史	customer_id, start_date, end_date	辅助分析客户历史关切点与沟通偏好

降级策略：当MCP工具不可用时，AI应提示用户手动提供对应信息，或跳过该步骤继续后续分析。

关联技能

• insurance-agent-policy-explanation — 保单条款解读与产品讲解
• insurance-agent-risk-assessment — 客户风险评估
• insurance-agent-family-analysis — 家庭保障缺口分析
• insurance-agent-product-recommendation — 产品推荐
• insurance-agent-policy-analyzer — 保单解析与保障可视化

合规约束

1. 不适用边界：本技能不适用于投保方案生成、成交异议化解。当用户需求属于以下场景时应转交其他技能或人工处理：投保方案生成、成交异议化解
2. 禁止收益承诺：不使用"保证回报""稳赚不赔"等承诺性表述，利益演示必须标注"非保证"
3. 禁止销售误导：保障范围必须完整披露免责条款，不得隐瞒或淡化
4. 禁止制造焦虑：不得利用"不买就完了""不出事才怪"等恐吓性话术推动成交
5. 产品推荐边界：本技能仅提供专业咨询建议，最终投保决策由客户自主作出
6. 隐私保护：客户个人信息不得在输出中完整展示，必要时脱敏处理
7. 代理人资质：咨询记录和需求分析需由持牌保险代理人审核确认后方可用于后续方案制作

审计日志

每次执行后，记录以下信息至 audit/ 目录：

• 技能名称和版本
• 触发时间和用户标识
• 输入参数摘要（客户类型、咨询场景、家庭结构，不含敏感信息）
• 关键输出结论（核心需求、风险偏好类型、保障建议方向）
• 是否涉及人工复核

Gotchas（踩坑记录）

• 先建立信任，再谈产品：让客户感到被理解，而非被推销
• 倾听多于表达：用70%时间听，30%时间说
• 挖掘真实需求：区分"想要"和"需要"
• 尊重客户节奏：不催促，给客户思考空间
• 不要贬低竞争对手：客观分析利弊即可
• 不要制造不必要的焦虑：避免"不买就完了"等话术
• 不要承诺不确定的收益：强调合同条款和保底收益
• 给客户拒绝的权利：保持长期联系，不急于一时

测试用例

用例1：首次客户咨询

• 输入: "我想给家人买保险，有什么推荐？"
• 预期输出: 需求挖掘问题（家庭结构、收入、风险偏好）
• 验证点: 不直接推荐产品，先收集信息

用例2：高净值客户咨询

• 输入: "我有500万预算，想做财富传承规划"
• 预期输出: 高端方案方向（信托+保险组合）
• 验证点: 预算识别准确，方案层次匹配

用例3：模糊需求

• 输入: "保险是不是都是骗人的？"
• 预期输出: 信任建立话术 + 教育引导
• 验证点: 不反驳客户，先理解顾虑

结束条件

满足以下任一条件时，结束技能执行并将对话交还给用户：

1. 成功输出 — 已完成全部分析/计算/生成步骤，并向用户呈现了最终结果
2. 信息不足 — 已明确告知用户缺失的关键信息，并列出补充材料清单
3. 超出范围 — 用户请求超出本技能能力范围，已说明边界并建议转人工或调用其他技能
4. 用户满意 — 用户明确表示已获得所需结果，无需进一步处理

结束前必须确认：用户是否还有其他相关问题需要处理。