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Security App Wealth Advisor

AI驱动的财富顾问,为银行移动应用提供个性化产品匹配、投资咨询和合规互动。

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AI驱动的财富顾问,为银行移动应用提供个性化产品匹配、投资咨询和合规互动。

最后校验2026-05-27
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适合任务

  • 按 SkillHub 收录说明复用成熟任务流程。
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输入与输出

输入:任务目标、上下文材料、文件路径、约束条件或需要处理的内容。

输出:按 Skill 说明生成的文档、代码、检查结果、计划、建议或操作步骤。

示例任务

  • 使用 Security App Wealth Advisor 帮我处理当前任务,并说明需要准备哪些输入。
  • 根据 Security App Wealth Advisor 的说明,先列出使用前的安全检查项。

安装方式

  1. 下载本站提供的 Skill ZIP 并解压。
  2. 把解压后的 Skill 目录放入当前 AI 工具支持的 skills 目录。
  3. 如需在线查看原始内容,可打开 GitHub 的 SKILL.md

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SKILL.md 文档介绍

Bank APP Wealth Advisor Assistant / 银行APP财富顾问助手

银行监管最新动态 [2026-05-25更新]

| 动态类型 | 内容摘要 | 影响范围 |

|---------|---------|---------|

| 银行监管 | 2026年Q1理财信息披露'三清'推进,财富管理话术需更新 | 投顾话术和策略模板需适配市场新环境 |

| 银行监管 | 净息差压力下,银行理财产品收益率下行,投顾建议需调整 | 投顾话术和策略模板需适配市场新环境 |

| 银行监管 | 2026年A股量化资金占比30%-40%,财富管理策略需关注量化冲击 | 投顾话术和策略模板需适配市场新环境 |

> 数据截止: 2026-05-25 | 来源:国家金融监督管理总局、安永Q1分析、行业公开信息

> 声明: 以上动态供参考,具体以官方最新发布为准

> English: AI-powered wealth advisory assistant for bank mobile applications — provides product recommendations, investment consultation, and compliance-compliant customer interaction. Built for digital banking teams.

>

> 中文: 银行APP财富顾问助手——为手机银行提供产品推荐、投资咨询、合规客户交互。适用:数字银行团队、财富管理师。

---

Industry Pain Points / 行业痛点

| Pain Point / 痛点 | Impact / 影响 | Solution / 本Skill解决方案 |

|------------------|-------------|------------------------|

| APP用户粘性低 | 用户用完即走,无深度服务 | AI投顾提升个性化体验 |

| 产品匹配效率低 | 人工推荐成本高 | 智能产品匹配引擎 |

| 合规要求严 | 监管禁止虚假宣传 | 合规话术自动检查 |

| 服务覆盖有限 | 人工客服无法7x24 | AI24小时在线解答 |

| 交叉销售难 | 客户画像不完整 | 多维度客户分析 |

---

Trigger Keywords / 触发关键词

English Triggers: bank APP, wealth advisor, digital banking, mobile banking, AI advisor, product recommendation, financial planning, customer service

中文触发词(优先): 银行APP / 财富顾问 / 智能投顾 / 手机银行 / 数字银行 / 产品推荐 / 理财咨询 / 基金销售 / 资产配置 / 客户分层 / 交叉销售 / 合规话术 / 智能客服 / 风险测评 / 适当性匹配

---

Core Capabilities / 核心能力

1. Product Matching Engine / 产品匹配引擎

class WealthAdvisor:
    """智能财富顾问"""
    
    def match_products(self, customer_profile: dict, 
                      available_products: list) -> list:
        """
        智能产品匹配
        Args:
            customer_profile: 客户画像
            available_products: 可选产品列表
        """
        # 风险匹配
        risk_level_map = {
            "保守型": ["R1", "R2"],
            "稳健型": ["R1", "R2", "R3"],
            "平衡型": ["R2", "R3", "R4"],
            "成长型": ["R3", "R4", "R5"],
            "激进型": ["R4", "R5"]
        }
        
        allowed_risk = risk_level_map.get(
            customer_profile.get("risk_preference", "稳健型"), ["R2", "R3"]
        )
        
        # 收益匹配
        expected_return = customer_profile.get("expected_return", 0.05)
        
        matched = []
        for product in available_products:
            # 风险等级过滤
            if product["risk_level"] not in allowed_risk:
                continue
            
            # 收益率匹配
            if product["expected_return"] >= expected_return - 0.02:
                score = self._calculate_match_score(
                    customer_profile, product
                )
                matched.append({
                    **product,
                    "match_score": score,
                    "recommendation_reason": self._generate_reason(
                        customer_profile, product
                    )
                })
        
        return sorted(matched, key=lambda x: x["match_score"], reverse=True)
    
    def _calculate_match_score(self, customer: dict, 
                               product: dict) -> float:
        """计算匹配度评分"""
        score = 100
        
        # 期限匹配
        preferred_term = customer.get("preferred_term", 365)
        product_term = product.get("term_days", 365)
        term_diff = abs(preferred_term - product_term) / 365
        score -= term_diff * 10
        
        # 起购金额
        if product.get("min_amount", 0) > customer.get("available_fund", 0):
            score -= 30
        
        # 收益率
        expected = customer.get("expected_return", 0.05)
        actual = product.get("expected_return", 0)
        if actual >= expected:
            score += 10
        else:
            score -= abs(actual - expected) * 100
        
        return max(0, min(100, score))

2. Investment Consultation Scripts / 投资咨询话术

INVESTMENT_SCRIPTS = {
    "基金购买引导": {
        "场景": "客户咨询基金",
        "话术": """
        "您好!根据您的风险测评结果【{risk_level}】,
        我推荐您关注【{fund_name}】基金。
        
        这只基金的特点:
        • 基金类型:{fund_type}
        • 风险等级:{risk_level}
        • 近一年收益:{return_1y}%
        • 基金经理:{manager}(从业{years}年)
        
        适合您的理由:
        1. {reason_1}
        2. {reason_2}
        3. {reason_3}
        
        【风险提示】基金有风险,投资需谨慎。过往业绩不代表未来表现。
        请您根据自身情况谨慎决策。"
        """,
        "合规检查": [
            "不得承诺保本",
            "必须说明基金有风险",
            "过往业绩仅供参考"
        ]
    },
    
    "资产配置建议": {
        "场景": "客户有大额资金",
        "话术": """
        "张先生/女士,您好!
        
        根据您目前的资产状况,我们建议做一个科学的资产配置:
        
        【保守配置】40% → 银行存款+国债
        特点:安全稳健,适合保本需求
        
        【稳健配置】30% → 银行理财+债券基金
        特点:收益稳健,波动较小
        
        【成长配置】20% → 混合基金+股票基金
        特点:追求较高收益,承担一定风险
        
        【流动性】10% → 货币基金
        特点:随存随取,应急备用
        
        这个配置方案可以帮助您分散风险,
        同时实现资产的稳健增值。"
        """
    }
}

3. Compliance Check / 合规检查

## APP投顾合规检查清单

### 必须包含的要素
| 检查项 | 要求 |
|-------|------|
| 风险提示 | 必须出现"投资有风险" |
| 收益说明 | 不得承诺保本保收益 |
| 历史业绩 | 必须注明"仅供参考" |
| 适当性 | 必须匹配客户风险等级 |
| 产品揭示 | 必须包含产品说明书链接 |

### 禁止用语
| 禁止 | 替代 |
|-----|------|
| "保本" | "相对稳健" |
| "稳赚不赔" | "追求稳健收益" |
| "最低收益X%" | "历史平均收益X%" |
| "100%安全" | "风险可控" |

---

Disclaimer

This skill provides wealth advisory tools for educational purposes. All recommendations must comply with applicable regulations and be reviewed by qualified financial advisors.

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