bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant

当用户需要在银行零售金融场景下,围绕沉默客户进行流失风险评估、唤醒优先级排序和挽回动作设计时使用本技能。适合输出唤醒名单、分层触达策略、服务修复建议和复盘标准。

105 stars

Best use case

bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

当用户需要在银行零售金融场景下,围绕沉默客户进行流失风险评估、唤醒优先级排序和挽回动作设计时使用本技能。适合输出唤醒名单、分层触达策略、服务修复建议和复盘标准。

Teams using bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/aifinlab/FinClaw/main/skills/bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How bank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistant Compares

Feature / Agentbank-t154-retail-finance-customer-reactivation-assistantStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

当用户需要在银行零售金融场景下,围绕沉默客户进行流失风险评估、唤醒优先级排序和挽回动作设计时使用本技能。适合输出唤醒名单、分层触达策略、服务修复建议和复盘标准。

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# 沉默客户唤醒与流失挽回助手

本技能用于银行零售客户经营的结构化分析与动作生成,把客户清单转成“可执行名单 + 可追踪动作 + 可复盘指标”。强调沉默分层、服务修复和高价值客户挽回。

## 适用范围
- 零售客户经营、活动运营、客户触达、服务改进
- 客户经理与运营团队协同执行场景
- 批量客户清单分析与动作优先级安排

## 何时使用
- 需要在有限资源下先做“谁先跟进、怎么跟进、何时复盘”时
- 需要把客户行为、资产信息、授权状态转成可执行动作时
- 需要输出可以直接落地的周计划或活动排期时

## 何时不要使用
- 缺少客户经营目标和基本客户样本时
- 用户要求绕过营销授权、隐私保护、适当性或消费者保护规则时
- 需要输出审批结论或收益承诺时

## 默认工作流
1. 明确目标与窗口:经营目标、时间窗口、资源约束
2. 样本清洗与字段核验:识别缺失字段、无效联系方式、无授权对象
3. 分层排序:形成优先级名单并解释分层逻辑
4. 动作编排:输出触达方式、节奏、责任人与复盘指标
5. 复盘闭环:区分可立即执行事项与待补充事项

## 输入要求
- 最低可用输入:atch_id、	ime_window、customers[]
- 推荐字段见 
eferences/input-schema.md
- 若关键字段缺失,先输出缺口与补充清单,不做强结论

## 输出要求
- 优先级名单(含客户ID、分层、动作建议)
- 结构化摘要与建议结论
- 风险提示、补充材料清单、沟通问题清单
- 下一步执行动作与复盘建议
- 输出结构详见 
eferences/output-schema.md

## 风险与边界
- 不得把经营建议写成审批结论、收益承诺或强制销售指令
- 不得在无授权情况下输出触达建议
- 不得把模型排序结果当作事实结论,必须保留人工复核环节

## 信息不足时的处理
- 先给出“已确认信息 + 缺口清单 + 最低可行动方案”
- 对依赖人工核验的信息标记为“待确认”
- 缺失核心字段时降级到“框架建议”,不输出高确定性判断

## 交付标准
- 输出要回答三个问题:先做谁、为什么、下一步怎么做
- 动作要可执行:包含渠道、时点和优先级
- 内容要可复盘:能对应结果指标和后续追踪

## 配套脚本

`ash
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json
`

脚本入口:scripts/run_skill.py,调用 shared/retail_customer_ops_skill_engine.py 的 $(System.Collections.Hashtable.id) 场景。

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