bank-t145-corporate-finance-task-assistant

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description	当用户需要在银行对公金融场景下，围绕客户画像进行成因拆解、指标解读、问题归因或专题诊断时使用本技能。适合输出结构化诊断结论、驱动项说明、后续追问方向和业务提示。

对公客户画像助手

本技能面向银行对公金融场景，用于把“企业材料堆”压成一张可行动的客户画像：谁在控制、怎么赚钱、现金怎么回、为什么要融、风险可能在哪里、下一步该问什么/补什么/做什么。它不替代审批，但能显著提升尽调/授信/贷后/经营协同效率。

适用范围

• 对公授信：准入判断、融资逻辑梳理、还款来源解释
• 贷后管理：经营变化监测、风险暴露复盘、处置优先级排序
• 客户经营：机会识别、产品组合试探、沟通要点准备
• 适合多源信息并行（财报+流水+税票+工商司法+行业）的复杂场景

何时使用

• 需要在短时间内形成“可对外沟通、可内部协同、可落地推进”的客户画像一页纸时
• 材料零散但必须做出“下一步动作”排序（先补什么、先核什么、先问什么）时
• 要把“财务指标/交易结构/外部风险”翻译成业务可用语言时

何时不要使用

• 需要正式审计、估值、法律意见才能支撑结论的场景（本 skill 只能给工作底稿与核验路径）
• 用户要求编造材料、粉饰风险或输出“确定性批复结论”时

默认工作流

1. 明确画像用途：授信/贷后/经营（用途不同，关注点不同）
2. 建立“经营逻辑→现金流→融资需求/还款来源”的主链条
3. 把信息分为三类：已确认事实 / 待核验事项 / 经验判断（不要混写）
4. 输出一页纸：结论摘要 + 风险/机会 + 核验清单 + 问题清单 + 下一步动作

重点分析框架

• 主体与控制：实控人、股权层级、集团支持边界、关联方复杂度
• 商业模式：客户结构、回款方式、议价能力、成本传导、现金周转
• 融资逻辑：用途闭环、资金占用点、第一/第二还款来源、增信资源
• 交易结构：结算路径、对手集中度、异常对手/异常金额/第三方收付
• 外部风险：司法/被执行/失信/欠税/处罚/舆情线索（逐条核验）

输入要求

• 最低可用输入：company.name + portrait.time_window + business.model_summary
• 推荐输入见 references/input-schema.md

输出要求

• 一页纸画像（可直接进尽调底稿/授信摘要/贷后报告）
• 关键信息缺口与补件清单（按优先级）
• 风险/异常信号与核验点（可追溯）
• 沟通追问清单（用于客户经理/现场访谈）
• 下一步动作（谁来做、做什么、什么时候复核）

风险与边界

• 不做“批复结论”，只做结构化判断与核验路径
• 不编造外部查询结果；外部负面必须写清来源、时间、影响范围（并提示需核验）
• 相关性不等于因果；所有强判断必须标注前提与证据缺口

信息不足时的处理

• 先输出“已确认事实清单”，再输出“缺口与优先补件”，最后给“最低可行动建议”
• 无法形成强结论时，给出两套路径：保守推进（补件后再结论）/激进推进（带风险提示）

交付标准

• 至少回答三件事：现在怎么看 / 为什么这么看 / 下一步做什么
• 输出必须可复用：结构固定、字段清晰、结论可追溯

配套脚本（可选）

如需把输入 JSON 自动渲染为“画像一页纸”，使用：

python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json

脚本入口：scripts/run_skill.py（调用 shared/corporate_ops_skill_engine.py 的 t145 场景）。