bank-t171-retail-finance-service-improvement-assistant

star 187

当用户需要在银行零售金融场景下,基于投诉、服务指标或体验反馈形成服务改进优先级与行动方案时使用本技能。适合输出问题排序、根因假设、改进动作和风险提示。

aifinlab By aifinlab schedule Updated 3/26/2026

name: bank-t171-retail-finance-service-improvement-assistant description: "当用户需要在银行零售金融场景下,基于投诉、服务指标或体验反馈形成服务改进优先级与行动方案时使用本技能。适合输出问题排序、根因假设、改进动作和风险提示。"

服务改进建议助手

这个 skill 是做什么的

在零售金融服务场景中,把投诉与服务数据转成可执行的服务改进建议。输出包括问题优先级、可能根因、快速修复项、改进动作与风险提示,用于服务优化与运营复盘。

适用范围

  • 零售客户经营、服务体验优化、投诉复盘、服务流程改造
  • 客户经理、服务运营、体验管理与消保团队协同场景
  • 服务问题清单、投诉VOC、NPS或时效指标的结构化分析

何时使用

  • 需要明确服务问题优先级与改进动作时
  • 需要把投诉与服务指标沉淀为可复盘的改进清单时

何时不要使用

  • 缺少服务问题清单或时间窗口时
  • 需要输出对外承诺、赔付结论或合规认定时

默认工作流

  1. 明确服务改进目标与观察窗口
  2. 汇总投诉、体验指标与问题清单
  3. 计算问题优先级与影响范围
  4. 给出根因假设、快速修复与改进动作
  5. 标注风险事项与需复核环节

输入要求

  • 批次与窗口:batch_idtime_window(建议包含 start_date/end_date
  • 服务问题清单:service_issues[](建议字段 issue_idissue_namecomplaint_count_30dcomplaint_severity_avgnps_deltaresolution_time_avgaffected_customersprocess_stagechannelcompliance_risk
  • 辅助信息(可选):投诉VOC摘要、渠道服务指标、流程节点说明

输出要求

  • 问题优先级清单(含影响与优先级)
  • 根因假设与快速修复建议
  • 改进动作清单与复盘要点
  • 风险提示与需人工复核事项

风险与边界

  • 不得输出对外赔付或违规认定结论
  • 不得把假设写成事实,需标注为“需复核”
  • 输出仅用于服务改进,不替代审批或合规结论

信息不足时的处理

  • 先列出已掌握事实,再给出缺口清单
  • 缺少关键字段时降级为“框架建议”
  • 对依赖制度或人工核实的部分标注“待确认”

交付标准

  • 能说明“重点问题、为什么、先做什么”
  • 建议动作可执行,能进入服务改进清单
  • 输出中清晰区分事实、假设与待确认事项

配套脚本

脚本入口:scripts/run_skill.py,调用 shared/retail_service_skill_engine.pyt171 场景。

python scripts/run_skill.py --input input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input input.json --format json
Install via CLI
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill bank-t171-retail-finance-service-improvement-assistant
Repository Details
star Stars 187
call_split Forks 30
navigation Branch main
article Path SKILL.md
More from Creator