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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
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| name | bank-t175-retail-finance-cross-sell-assistant |
| description | 当用户需要在银行零售金融场景下识别交叉销售机会并输出推荐清单时使用本技能。适合输出推荐产品、匹配理由、触达建议与合规提示。 |
在零售金融场景中识别客户产品缺口与需求标签,输出可触达的交叉销售机会清单与推荐理由,支持客户经理与运营执行。
batch_id、time_windowcustomers[](建议字段 customer_id、name、segment、products_held、need_tags、consent_marketing、churn_risk、salary_inflow)脚本入口:scripts/run_skill.py,调用 shared/retail_service_skill_engine.py 的 t175 场景。
python scripts/run_skill.py --input input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input input.json --format json