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| name | bank-customer-360 |
| description | 整合核心系统、信贷系统、电子渠道等多源数据,生成客户360度全景画像,为客户经营决策提供基础信息底座。 |
银行客户信息分散在核心系统、信贷系统、理财系统、电子渠道等多个业务系统中,客户经理难以快速获取客户全貌。需要将多系统数据整合为结构化的客户360度画像,支撑客户经营、营销触达和风险识别等工作。
| 输入项 | 说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| 客户编号/客户列表 | 单个或批量客户标识 | 必填 |
| 基本信息 | 姓名、年龄、职业、地区、客户等级 | 必填 |
| 资产信息 | AUM、存款余额、理财持仓、基金持仓 | 必填 |
| 负债信息 | 贷款余额、信用卡额度及使用情况 | 选填 |
| 交易信息 | 近期交易频次、交易金额、主要交易类型 | 选填 |
| 渠道行为 | 手机银行登录频次、网银使用情况 | 选填 |
| 产品持有 | 当前持有产品清单及到期日 | 选填 |
| 服务记录 | 近期服务工单、投诉记录、满意度评分 | 选填 |
无(数据入口技能,直接对接银行各业务系统数据)
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。
基于 SOC 职业分类