bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant

当用户需要在银行零售金融场景下,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。

105 stars

Best use case

bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-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,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。

Teams using bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-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-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/aifinlab/FinClaw/main/skills/bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant Compares

Feature / Agentbank-t168-retail-finance-complaint-attribution-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,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。

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

# 客诉归因助手

本技能用于将投诉数据转化为“可解释的归因结论 + 可落地的改进动作”。强调口径一致、证据链清晰、相关性与因果区分,不用于替代审计或法律意见。

## 适用范围
- 客服与运营的投诉归因分析
- 重点产品或渠道的客诉专题诊断
- 服务改进与流程复盘

## 何时使用
- 需要识别投诉的主要驱动项与集中环节时
- 需要把投诉数据翻译成业务可执行的改进建议时

## 何时不要使用
- 没有样本、口径或时间窗口时
- 需要正式审计或法律意见才能定责的场景

## 默认工作流
1. 明确投诉口径、时间窗口与样本范围
2. 进行类型/产品/渠道/环节分布拆解
3. 识别TOP驱动项与证据链缺口
4. 输出改进动作与复盘指标

## 重点分析框架
- 现象是否稳定,是否为结构性问题
- 驱动项是否可解释、可行动
- 流程环节是否存在共性阻塞点
- 归因结论的证据充分度

## 输入要求
- 最低可用输入:`time_window`、`complaints`
- 推荐输入字段见 `references/input-schema.md`

## 输出要求
- 投诉归因摘要与TOP驱动项
- 类型、产品、渠道、环节分布
- 证据缺口与补充建议
- 改进动作与复盘建议

## 风险与边界
- 不将相关性直接等同因果
- 不输出“定责”结论,需保留待核验提示

## 信息不足时的处理
- 样本不足时仅输出趋势观察与补充建议
- 缺少口径说明时必须标注

## 交付标准
- 归因结论可解释、可追溯
- 动作建议可落地、可复盘

## 配套脚本

```bash
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_service_ops_skill_engine.py` 的 `t168` 场景)。

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