bank-t160-retail-finance-pre-check-assistant

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Use when performing retail consumer-loan pre-checks, eligibility screening, and document gap analysis; trigger for requests that need Chinese skill content with structured precheck logic and optional scripts.

aifinlab By aifinlab schedule Updated 3/26/2026

name: bank-t160-retail-finance-pre-check-assistant description: "Use when performing retail consumer-loan pre-checks, eligibility screening, and document gap analysis; trigger for requests that need Chinese skill content with structured precheck logic and optional scripts."

这个 skill 是做什么的

面向消费贷业务的预审初筛与资料缺口识别,输出“可推进/待补资料/阻断”的初步判断、关键风险提示与补件清单,用于前置沟通与材料整理。

适用范围

  • 消费贷申请初筛与资料完整性检查
  • 客户经理面谈前的风险点整理
  • 运营团队的补件追踪

何时使用

  • 需要快速判断消费贷申请是否具备推进条件
  • 需要列出补件清单与核验重点

何时不要使用

  • 需要输出最终授信与审批结论
  • 缺少基本资料却要求确定性判断

默认工作流

  1. 确认申请主体、用途与金额区间
  2. 检查关键准入字段与资料完整性
  3. 分出阻断项与待核验项
  4. 输出补件清单与沟通重点

输入要求

  • 主体信息:applicant_id、年龄、职业、居住稳定性
  • 收入与负债:月收入、负债收入比
  • 征信信息:信用评分、逾期记录
  • 贷款信息:申请金额、用途、期限

输出要求

  • 初筛结论与理由
  • 阻断项、待核验项
  • 补件清单与面谈重点
  • 数据口径与时间窗口说明

脚本与使用方式

批量预审使用 scripts/precheck_consumer.py

python scripts/precheck_consumer.py --input consumer_applications.json --output consumer_precheck.json

输入 JSON 示例:

{
  "applications": [
    {
      "applicant_id": "A002",
      "age": 29,
      "credit_score": 630,
      "debt_to_income": 0.45,
      "monthly_income": 12000,
      "loan_amount": 80000,
      "income_verified": true
    }
  ]
}

输出关键字段:

  • result:可推进/待补资料/阻断
  • blockers:阻断项
  • needs_verify:需人工核验
  • missing_fields:缺失字段

风险与边界

  • 预审不等于审批结论
  • 不得基于不完整数据做确定性判断
  • 不得虚构监管要求或政策口径

信息不足时的处理

  • 输出“待补资料”并列出优先级
  • 提示可补采集渠道

输出模板(简版)

申请人:{applicant_id}
初筛结论:{result}
阻断项:{blockers}
待核验:{needs_verify}
缺失字段:{missing_fields}
Install via CLI
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill bank-t160-retail-finance-pre-check-assistant
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