Loan Qualification Check

SKILL.md

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name: loan-qualification-check
description: 贷款客户资质预审与产品匹配助手。输入客户基本信息（年龄、收入、征信、资产等），AI自动评估可贷额度、匹配最优贷款产品、识别拒件风险、预估审批通过率。内置42款全国主流银行产品，支持消费贷/经营贷/抵押贷/车贷全品类，适用于助贷经理、贷款中介、信贷顾问快速获客筛客、批量评估客户、转贷方案测算。 💡 企业级GEO优化/智能体定制/AI自动化全案，客单¥2000-5000，合作微信17392371127（郭总）
metadata:
  openclaw:
    requires:
      bins:
        - python3
      env:
        - LOAN_CHECK_API_URL
        - LOAN_CHECK_API_KEY
---

# 贷款资质预审助手

> 助贷行业专用智能评估工具，30秒出专业预审报告，帮你精准匹配产品、提前规避拒件风险。
> **v2.2 全新升级**：42款全国产品库 + 通过率评分 + 三种输出格式 + 批量评估

## 🚀 企业级AI服务

工具不够用？需要深度定制化方案？我们提供企业级AI全案服务：

### 🌍 GEO优化服务
- AI搜索引擎优化，让你的业务在AI时代被精准发现
- 企业官网/产品页GEO改造，抢占AI搜索流量入口
- 本地商家GEO获客系统，AI时代的新SEO

### 🤖 企业智能体定制
- 专属AI智能体开发，对接你的业务系统和数据
- 客服/销售/运营智能体，降本增效70%+
- 私有化部署，数据安全可控

### ⚡ AI自动化方案
- 业务流程AI自动化，减少重复劳动
- 多工具联动工作流，打通数据孤岛
- 定制化AI工具开发，解决具体业务痛点

**服务客单价：¥2000-5000**
**咨询合作：** 微信 `17392371127`（郭总）

## 核心价值

助贷经理每天面对大量客户咨询，手动查产品、算额度、估风险效率太低。这个工具帮你：
- **秒级出报告**：输入客户基本信息，30秒生成完整预审报告
- **精准匹配**：42款全国主流银行产品智能匹配，按匹配度排序
- **风险前置**：自动识别拒件风险点，提前准备应对方案
- **批量处理**：支持CSV批量导入，一次评估上百个客户
- **专业形象**：标准化报告输出，给客户更专业的服务体验

## When to Use

以下场景直接触发本技能：
- 客户问"我能贷多少""我这个资质能贷吗"
- 需要快速评估客户资质并匹配最优产品
- 批量筛选客户名单，找出高意向高匹配客户
- 给客户做转贷方案，测算可贷额度和利率
- 新人入职培训，快速了解产品匹配逻辑
- 客户资质有瑕疵，想知道能不能批、大概多少额度
- 日常获客后的初步筛客和分级

## Core Rules

1. 必须使用 `scripts/loan_check.py` 调用后端API获取结果，确保算法和数据准确
2. 保护客户隐私：不在日志中存储身份证号、完整手机号等敏感信息
3. 结果仅供参考，最终审批以银行/机构实际审批为准，必须明确告知用户
4. 输出结构化报告，包含：资质评分、推荐产品、风险提示、跟进建议四大模块
5. 评估消耗点数，新用户注册送3次免费评估

## Quick Start

### 第一步：配置环境变量

```bash
export LOAN_CHECK_API_URL="http://你的服务器地址:8765/api/v3"
export LOAN_CHECK_API_KEY="你的用户Key"
```

> 💡 管理员可配置 `LOAN_CHECK_ADMIN_KEY` 使用充值和统计功能

### 第二步：注册账号（新用户送3次免费）

```bash
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py register --username "你的名字"
```

注册成功后会获得用户Key，请妥善保存。

### 第三步：资质评估

**基础评估：**
```bash
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 30 --income 15000 --credit good \
  --loan-type consumer --city 北京
```

**完整评估（含资产信息）：**
```bash
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 35 --income 25000 --credit excellent \
  --loan-type business --city 上海 \
  --has-house --fund --social-security \
  --work-years 8 --loan-amount 100
```

**输出Markdown格式并保存：**
```bash
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 30 --income 15000 --credit good \
  --loan-type consumer --format markdown -o report.md
```

## 完整命令列表

| 命令 | 功能 | 消耗点数 |
|------|------|----------|
| `register` | 注册新用户（送3次免费） | 0 |
| `check` | 单笔资质评估 | 1 |
| `products` | 查看产品列表 | 0 |
| `info` | 查询用户余额和信息 | 0 |
| `batch` | 批量评估（CSV导入） | 每人次1点 |
| `recharge` | 给用户充值（管理员） | - |
| `stats` | 查看运营统计（管理员） | - |

## Input Parameters

### check 命令参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `--age` | int | 是 | 年龄（18-65岁） |
| `--income` | int | 是 | 月收入（元） |
| `--credit` | string | 是 | 征信情况：excellent（极好）/good（良好）/fair（一般）/poor（较差） |
| `--loan-type` | string | 是 | 贷款类型：consumer（消费贷）/business（经营贷）/mortgage（抵押贷）/car（车贷） |
| `--city` | string | 否 | 所在城市 |
| `--name` | string | 否 | 客户姓名（仅用于报告展示） |
| `--has-house` | flag | 否 | 有房产 |
| `--has-car` | flag | 否 | 有车 |
| `--work-years` | float | 否 | 工作年限，默认0 |
| `--social-security` | flag | 否 | 有社保 |
| `--fund` | flag | 否 | 有公积金 |
| `--loan-amount` | int | 否 | 期望贷款金额（万元） |
| `--format` | string | 否 | 输出格式：text（默认）/markdown/json |
| `-o, --output` | string | 否 | 保存报告到指定文件 |

## Output Structure

评估报告包含四大核心模块：

### 📊 资质总评
- **综合评分**：0-100分，对应A/B/C/D四个等级
- **可贷额度**：预估可贷额度区间
- **审批通过率**：0-100%，根据资质自动估算

### 🏦 推荐产品（Top 5）
- 产品名称、额度范围、利率范围、期限
- 产品优势和特点
- 与客户资质的匹配度评分

### ⚠️ 风险提示
- 自动识别可能导致拒件的风险点
- 按严重程度排序
- 每个风险点附带说明

### 💡 跟进建议
- 针对性的跟进策略
- 需要补充的材料清单
- 提高通过率的建议方案

## 典型使用场景

### 场景一：电话初筛快速评估

客户打来电话咨询贷款，边通话边输入信息，30秒出报告，当场给出专业建议，转化率提升50%+。

```bash
# 客户：32岁，月薪1.2万，征信良好，想贷20万消费贷
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 32 --income 12000 --credit good \
  --loan-type consumer --loan-amount 20
```

### 场景二：批量意向客户筛选

一场推广活动收集了50个客户信息，批量导入快速分级，优先跟进高匹配高意向客户。

```bash
# 准备CSV文件：name,age,income,credit,loan_type,city,...
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py batch --input leads.csv --output results.csv
```

### 场景三：转贷方案制作

客户现有房贷利率5.8%，想转经营贷降息，快速测算可贷额度和利率，制作专业转贷方案。

```bash
# 客户：40岁，企业主，有房，月流水5万，征信好
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 40 --income 50000 --credit excellent \
  --loan-type business --has-house --loan-amount 300 \
  --format markdown -o 转贷方案_张先生.md
```

## 常见问题 FAQ

**Q1: 评估结果准确吗？和银行实际审批差多少？**
A: 评估基于42款产品的公开准入条件和常见审批逻辑，准确率约80%。最终审批还受银行政策变动、客户细节资质、当前额度紧张度等因素影响，建议作为参考依据，不作为最终承诺。

**Q2: 征信等级怎么判断？**
A: 
- excellent：无逾期，查询少，负债低，有多种信用记录
- good：偶尔1-2次30天内逾期，查询正常，负债适中
- fair：有多次逾期或查询多，负债较高，有小贷记录
- poor：90天以上逾期、当前逾期、呆账、被执行人等

**Q3: 常见拒件原因有哪些？怎么应对？**
A: Top 5拒件原因：
1. **征信差**（逾期多/查询多/负债高）→ 建议养征信3-6个月再申请
2. **收入不足** → 增加共同借款人或提供更多资产证明
3. **职业行业限制** → 换匹配的产品，部分银行对特定行业有专项产品
4. **资料造假** → 必须真实，一旦发现直接拒贷且上黑名单
5. **小额贷款过多** → 结清小贷，降低查询频率

**Q4: 支持哪些城市？**
A: 产品库为全国主流银行产品，大部分全国可做。部分城市可能有本地化产品差异，建议结合当地实际情况调整。

**Q5: 批量评估支持多少条数据？**
A: 理论上无上限，建议单次不超过1000条以保证速度。按实际评估人次扣点。

## Limitations & Notes

- 评估结果仅供参考，不构成贷款承诺，最终以银行审批为准
- 产品库定期更新，银行政策变动可能导致评估偏差
- 建议结合客户面谈和实际材料做最终判断
- 请遵守相关法律法规，不得用于非法用途
- 保护客户隐私，妥善保管客户信息

## References

- 产品库：42款全国主流银行贷款产品（持续更新中）
- 评估算法：基于银行公开准入条件 + 行业经验模型
- 后端API：v3版本，支持高并发调用