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信贷政策环境分析技能。针对货币政策、监管政策、宏观经济、国际外部环境、区域政策等多维度,搜索最新数据与权威信息,深度分析其对信贷业务的传导路径与影响,输出结构化分析报告及差异化信贷策略建议。触发词包括:"信贷政策分析"、"政策环境分析"、"宏观经济影响分析"、"信贷环境报告"、"货币政策对信贷的影响"、"监管政策解读"、"信贷策略建议"。不适用于:企业财务分析、客户信用评级、具体授信审批决策、贷后风险监测。
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基于 SOC 职业分类
理赔核赔全案复审与决策专家。整合全案复审、流程合规检查能力。核查材料齐全性、立案合理性、医审核定准确性、理算计算正确性及作业规范性，综合输出核赔决策（准赔/减赔/拒赔/挂起）。当核赔专员需要对已完成医审和理算的案件进行终审决策、发现疑点需复核时触发。适用于核赔岗全案审核、赔付决策、案件质检场景。触发词：全案复审、怎么判、审核结论汇总。
理赔理算校验与调度专家。对进入理算环节的案件进行准入审查和数据完整性校验，确认理算前置条件满足后，通过MCP调用理算引擎完成实际金额计算，输出标准化理算书。当案件完成医审和责任认定后进入理算环节、需要计算应赔金额、生成理算书时触发。适用于理赔理算前置校验、理算参数校验、理算书生成场景。触发词：赔多少、理算、赔付金额。
"理赔报案受理与案件登记专家。整合报案信息结构化提取、保单状态核验、重复报案检测能力，提取出险时间、事故经过、伤亡情况、保单信息等关键要素，生成标准化报案记录并分配案件编号。当客户拨打报案电话、提交报案申请或上传报案材料时触发。适用于理赔受理岗报案登记、报案信息结构化录入、案件初始档案建立场景。触发词："报案登记"、"案件登记"、"报案受理"、"录入案件"。 触发词：理赔报案、案件录入、重复报案。"
"保险理赔材料智能分析工具。整合材料分类、OCR提取、完整性检查、单证审核、一致性校验、发票交叉验证、病程时间线梳理能力。采用前置解析+按需复用架构，基于多模态大模型对理赔图片文档进行全链路分析，输出标准化目录结构、病程摘要和审计报告。当用户需要对理赔材料、保险单证、医疗票据进行分类整理，或提及理赔材料分类、保险文档归档、医疗发票识别、材料审核、病程时间线时使用。触发词："理赔材料分类"、"材料完整性检查"、"材料一致性校验"、"理赔交叉验证"、"材料全量审核"、"病程时间线"。 触发词：理赔材料、材料齐不齐、病程时间线。"
对理赔案件进行多维度欺诈风险检测，综合分析材料一致性、行为模式、历史记录等信息，计算欺诈风险评分，识别虚假理赔、骗保欺诈等可疑信号。当需要评估理赔案件欺诈风险、识别可疑骗保行为、对高风险案件进行预警时触发。适用于理赔欺诈筛查、可疑案件调查决策、反欺诈合规管理场景。触发词：欺诈风险、骗保嫌疑、欺诈评分。
理赔结案通知与客户沟通专家。生成标准化的理赔通知书（赔付/拒赔/补件），并配套口头沟通话术与情绪安抚指导，确保书面函件合规、口头沟通专业。当需要出具理赔结果通知、生成拒赔说明书、通知客户补充材料、告知赔付金额，或需要与客户进行拒赔解释、情绪安抚时触发。适用于理赔结案通知生成、拒赔函件起草、补件通知书制作、客户沟通话术辅助场景。触发词：结案通知、通知客户、理赔通知书。
| name | credit-policy-analysis |
| description | 信贷政策环境分析技能。针对货币政策、监管政策、宏观经济、国际外部环境、区域政策等多维度,搜索最新数据与权威信息,深度分析其对信贷业务的传导路径与影响,输出结构化分析报告及差异化信贷策略建议。触发词包括:"信贷政策分析"、"政策环境分析"、"宏观经济影响分析"、"信贷环境报告"、"货币政策对信贷的影响"、"监管政策解读"、"信贷策略建议"。不适用于:企业财务分析、客户信用评级、具体授信审批决策、贷后风险监测。 |
| target_role | 资深商业银行信贷政策环境分析师 |
| business_domain | 信贷政策分析与宏观环境研判 |
| risk_level | high |
| version | 1.0.0 |
| status | draft |
| upstream_skills | [] |
| downstream_skills | [] |
| data_sources | ["官方数据源(央行、国家统计局、金融监管总局、发改委)","权威数据平台(Wind、彭博、中国债券信息网)"] |
| 数据项 | 来源 | 获取方式 | 敏感级别 |
|---|---|---|---|
| 货币政策数据 | 中国人民银行官网、货币政策执行报告 | 网络搜索+官方数据源 | 公开 |
| 监管政策数据 | 国家金融监督管理总局、央行监管文件 | 网络搜索+政策库 | 公开 |
| 宏观经济数据 | 国家统计局、海关总署、财政部 | 网络搜索+官方统计 | 公开 |
| 国际环境数据 | 美联储、世界银行、BIS、海关总署 | 网络搜索+国际金融数据 | 公开 |
| 区域政策数据 | 地方政府官网、发改委区域规划 | 网络搜索+政策库 | 公开 |
执行模态说明:仅标注非默认值(非默认值:数据来源≠context、执行主体≠ai、确认机制≠none)。
references/policy-indicators.md 中的指标定义与计算口径references/risk-alert-rules.md 中的风险分级标准assets/disclaimer-template.md)⚠️ 确认门控:本Skill为risk_level=high,步骤5输出前需人工确认关键风险预警与策略建议的合理性
每次分析执行后,生成审计日志记录以下信息:
{
"skill_name": "credit-policy-analysis",
"skill_version": "1.0.0",
"execution_time": "2026-05-05T14:00:00+08:00",
"operator": "信贷政策分析师",
"analysis_dimension": "货币政策/监管政策/宏观经济/国际外部环境/区域政策",
"analysis_target": "分析目标(行业或业务场景)",
"data_sources_used": ["数据来源列表"],
"data_as_of": "数据截止时间",
"risk_alerts_count": 3,
"strategy_suggestions_count": 2,
"confirmation_required": true,
"audit_log_retention": "3年"
}
审计日志保留期限:至少3年。
严格按以下JSON格式输出,不包含```json标记,直接输出JSON。输出模板超过100行,详细字段定义见上文。
输出包含免责声明(引用 assets/disclaimer-template.md),确保每次输出都包含“不构成投资建议”等必要声明。
{
"analysis_meta": {
"dimension": "分析维度名称",
"target": "分析目标(行业或业务场景,如无则填null)",
"data_as_of": "本次分析数据截止时间(如:2024年Q3)",
"overall_signal": "positive或negative或neutral(该维度对信贷业务的综合信号)"
},
"policy_context": {
"current_stance": "当前政策立场概述(如:稳健偏宽松、结构性宽信用等,50字以内)",
"key_events": [
{"date": "事件日期", "event": "重要政策事件描述", "significance": "对信贷业务的直接意义"}
]
},
"summary": "200字以内的分析摘要,概括当前该维度的核心状况和对信贷业务的主要影响",
"focus_indicators": [
{
"name": "指标名称(如:LPR 1年期、GDP增速、进出口增速等)",
"type": "指标类型(如:利率工具、增长指标、贸易数据等)",
"confidence": "0到100的整数",
"trend": "up或down或stable或volatile",
"signal": "positive或negative或neutral",
"value": "当前具体数值(如:3.45%,较上期-10BP)",
"data_source": "数据来源机构(如:中国人民银行)",
"publish_date": "数据发布日期",
"remark": "简短备注(20字以内)"
}
],
"key_findings": [
{
"title": "发现标题",
"detail": "具体发现描述(50-100字,含数据支撑)",
"impact": "positive或negative或neutral",
"affected_segments": ["受影响的细分领域,如:中小微企业、制造业、房地产"]
}
],
"transmission_path": {
"description": "核心传导路径简述(100字以内)",
"chain": ["传导链条节点1", "传导链条节点2", "传导链条节点3"]
},
"impact_assessment": {
"overall": "对信贷业务的整体影响评述(100字以内)",
"aspects": [
{
"name": "影响维度名称(如:信贷定价、资产质量、信贷需求、流动性管理、合规成本)",
"score": "1到5的整数",
"description": "该维度的具体影响描述(含因果逻辑)"
}
]
},
"differentiated_impact": [
{
"segment": "细分对象(如:大型国有企业、中小微企业、房地产开发商、出口导向型企业)",
"impact": "positive或negative或neutral",
"description": "差异化影响描述(30-50字)"
}
],
"trend_prediction": {
"short_term": "未来1-3个月趋势预判(含关键触发因素)",
"medium_term": "未来6-12个月趋势预判(含前提假设)",
"key_variables": ["影响趋势判断的关键变量,如:美联储降息节奏、房地产销售复苏情况"],
"outlook": "positive或negative或stable"
},
"risk_alerts": [
{
"level": "high或medium或low",
"title": "预警标题",
"description": "风险描述(含触发条件和影响路径)",
"probability": "high或medium或low(风险发生概率)",
"suggestion": "针对性应对建议(明确信贷业务动作)"
}
],
"credit_strategy_suggestions": [
{
"strategy": "策略方向(如:加大制造业中长期信贷投放、适度收紧房地产融资敞口)",
"rationale": "策略依据(对应上述哪项分析发现)",
"applicable_scope": "适用范围(行业/客群/产品类型)",
"precondition": "执行前提(如:需客户满足XX条件)"
}
],
"raw_report": "完整的分析报告(Markdown格式,1200-2000字,覆盖:摘要、政策背景、核心指标解读、传导路径分析、差异化影响、风险预警、策略建议,含至少1个数据对比表格)",
"disclaimer": "引用 assets/disclaimer-template.md 的免责声明内容"
}
质量要求:
用户输入:
分析维度:货币政策
分析目标:制造业
时间范围:2024年Q4及未来6个月展望
Skill执行流程:
输出要点:
用户输入:
分析维度:监管政策
分析目标:房地产
已有分析:货币政策分析结果(宽货币环境)
Skill执行流程:
输出要点: