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适用于银行财富管理场景下，对高净值客户进行需求洞察、机会识别与经营建议生成。 当用户希望基于客户资产规模、持仓结构、交易行为、生命周期事件、风险偏好、流动性需求、税务与传承关注、境内外配置倾向等信息，识别客户真实需求、潜在需求、待验证需求和经营切入点时，应使用本技能。 本技能尤其适合用于客户经理经营准备、客户会前分析、存量客户深挖、重点客户陪伴、产品与服务推荐前的需求诊断。 本技能对行业数据、市场数据、同业产品供给、客群基准画像、宏观与资产类别信息依赖较强；若外部数据不足，应主动降级结论强度，避免输出过度确定的判断。
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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
| name | high-net-worth-needs-insight-assistant |
| description | 适用于银行财富管理场景下，对高净值客户进行需求洞察、机会识别与经营建议生成。 当用户希望基于客户资产规模、持仓结构、交易行为、生命周期事件、风险偏好、流动性需求、税务与传承关注、境内外配置倾向等信息，识别客户真实需求、潜在需求、待验证需求和经营切入点时，应使用本技能。 本技能尤其适合用于客户经理经营准备、客户会前分析、存量客户深挖、重点客户陪伴、产品与服务推荐前的需求诊断。 本技能对行业数据、市场数据、同业产品供给、客群基准画像、宏观与资产类别信息依赖较强；若外部数据不足，应主动降级结论强度，避免输出过度确定的判断。 |
本技能用于在银行财富管理场景下，对高净值客户进行结构化需求洞察，形成“客户现状—需求判断—证据依据—待验证事项—经营建议”的完整分析链路。它不是简单的客户画像摘要工具，也不是直接给出产品推荐的销售话术工具，而是位于客户经营前置阶段的“需求诊断与机会识别”技能。
本技能的核心目标有五个：
本技能适用于但不限于以下场景：
以下情形不应直接使用本技能给出强结论：
本技能可接受结构化输入、半结构化输入和自然语言输入。输入信息越完整，结论越可靠。建议至少提供以下几类信息中的三类以上：
本技能的标准输出应包括以下模块：
本技能建议从以下九个维度进行需求洞察：
判断客户是否存在：
判断客户是否偏好：
判断客户是否具备：
判断客户是否需要：
判断客户是否存在：
判断客户是否存在：
判断客户是否存在：
判断客户是否存在：
判断客户是否存在：
先提取和归并客户的基础事实，不要一开始就直接下结论。必须将“事实”与“解释”分开写。
对近期资金流动、持仓变化、咨询行为、风险偏好变化进行观察，重点关注“变化”而不只是“静态状态”。
结合同类客群基准、市场环境和同业供给判断客户行为是否具有阶段性特征，避免仅凭单个客户行为过度推断。
每项需求都以“需求判断 + 证据依据 + 置信度 + 待验证问题”的方式表达。
将分析结果转成客户经理可执行动作，包括：
若关键行业数据不足、外部信息滞后、客户资料残缺，必须明确写出“结论仅供初步经营准备，不宜作为确定推荐依据”。
当以下条件同时满足时，可输出较强结论：
当以下任一情形存在时，应降级为中等强度结论：
当以下情形出现时，只能给出待验证判断：
当用户表达以下意图时，应优先触发本技能：
可使用如下格式输入：
{
"客户基础信息": {
"客户类型": "企业主",
"年龄段": "45-55",
"家庭标签": ["子女海外教育", "家庭资产统筹"]
},
"资产持仓": {
"总资产区间": "3000万-5000万",
"主要配置": ["存款", "固收理财", "公募基金"],
"到期资金": "未来3个月有1000万到期"
},
"行为变化": {
"近30天赎回": "较多",
"近30天申购": "较少",
"近期咨询": ["美元产品", "稳健类配置"
建议输出为以下结构：
本技能通常位于客户经营链路前段，可与以下技能衔接：
衔接原则是：先做需求洞察，再做配置建议与内容输出，不应反过来直接先推产品。
本技能对行业数据支持较强，尤其包括：
若以上数据缺失，应：
若输入不足或外部数据缺失，可按以下方式降级：
适用于客户画像不完整但有部分持仓和行为数据的情况。
适用于几乎没有足够依据判断需求的情况。
适用于资料严重缺失的情况。
当需要补充细节时，优先读取以下文件：
references/needs_insight_methodology.mdreferences/industry_data_requirements.mdreferences/conversation_playbook.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/high_net_worth_needs_report_template.md本技能的最终目标不是“猜客户想买什么”，而是帮助客户经理在合规前提下，更准确地理解高净值客户当前最值得被关注的问题、最可能被接受的经营主题，以及最合适的下一步服务动作。