supply-chain-customer-identification-assistant
当用户需要在银行对公金融场景下开展供应链金融客户识别、核心企业链路梳理、上下游客户筛选、 交易闭环核验、客户分层、准入判断、白名单初筛、拓客名单整理、风险提示或识别报告输出时, 使用本技能。 适用于围绕核心企业开展供应商、经销商、承运商、服务商等链上客户识别与分类的任务。 当用户提供企业名单、交易资料、发票/订单/合同/物流/回款信息、工商信息、行业资料、 核心企业名单或希望生成供应链客户识别报告、客户清单、准入建议、补充核验事项时,优先调用本技能。
Best use case
supply-chain-customer-identification-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
当用户需要在银行对公金融场景下开展供应链金融客户识别、核心企业链路梳理、上下游客户筛选、 交易闭环核验、客户分层、准入判断、白名单初筛、拓客名单整理、风险提示或识别报告输出时, 使用本技能。 适用于围绕核心企业开展供应商、经销商、承运商、服务商等链上客户识别与分类的任务。 当用户提供企业名单、交易资料、发票/订单/合同/物流/回款信息、工商信息、行业资料、 核心企业名单或希望生成供应链客户识别报告、客户清单、准入建议、补充核验事项时,优先调用本技能。
Teams using supply-chain-customer-identification-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
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/supply-chain-customer-identification-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How supply-chain-customer-identification-assistant Compares
| Feature / Agent | supply-chain-customer-identification-assistant | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
当用户需要在银行对公金融场景下开展供应链金融客户识别、核心企业链路梳理、上下游客户筛选、 交易闭环核验、客户分层、准入判断、白名单初筛、拓客名单整理、风险提示或识别报告输出时, 使用本技能。 适用于围绕核心企业开展供应商、经销商、承运商、服务商等链上客户识别与分类的任务。 当用户提供企业名单、交易资料、发票/订单/合同/物流/回款信息、工商信息、行业资料、 核心企业名单或希望生成供应链客户识别报告、客户清单、准入建议、补充核验事项时,优先调用本技能。
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
# 技能说明 本技能用于银行对公金融场景下的供应链客户识别与初步筛查,服务于供应链金融业务中的客户拓展、链路梳理、准入初筛、关系核验与风险提示。 本技能强调以下目标: 1. 围绕核心企业识别真实、稳定、具备业务关联的链上客户; 2. 判断客户在供应链中的角色、位置、交易方向与合作稳定性; 3. 核验交易资料、结算路径与业务闭环的一致性; 4. 形成客户分层、准入建议、待核验事项与风险提示; 5. 输出适合业务人员、审查人员和产品经理使用的识别报告与客户清单。 # 适用场景 - 围绕某一核心企业识别上游供应商、下游经销商、服务商或承运商; - 根据订单、合同、发票、物流、回款等资料判断企业是否属于目标供应链; - 对候选客户进行白名单初筛与分层; - 对供应链金融潜在客户进行拓客清单整理; - 对客户与核心企业的依赖度、合作稳定性、交易真实性进行初判; - 输出供应链客户识别报告、名单、风险提示与补件要求。 # 不适用场景 - 需要给出正式授信审批结论的场景; - 需要替代尽职调查、法律审查、审计核查的场景; - 在缺乏任何交易、关系或基础资料时给出确定性关系认定; - 仅凭单一发票或单次交易就直接判定长期稳定供应链关系的场景。 # 输入要求 优先使用以下信息: - 核心企业名称、统一社会信用代码、行业、区域、业务模式; - 候选客户名单及基础信息; - 合同、订单、发票、出入库、物流、签收、对账、回款等交易资料; - 银行流水或结算摘要; - 工商、司法、行政处罚、舆情、经营异常等外部信息; - 行业链条说明、采购销售模式、账期安排、结算方式; - 内部历史合作记录、授信记录、渠道信息。 若资料不足,应明确区分: - 已确认信息; - 依据有限证据形成的初步判断; - 尚待补充或核验的信息。 # 核心分析任务 ## 一、核心企业与链路定位 - 明确核心企业在产业链中的位置、议价能力、采购与销售模式; - 判断候选客户属于上游、下游、配套服务还是弱关联外围主体; - 分析链路是否清晰、是否具有稳定可验证的业务关系。 ## 二、客户角色识别 - 识别候选客户是原材料供应商、零部件供应商、分销商、经销商、渠道商、承运商、仓储方、服务商等; - 判断客户收入/采购结构与核心企业关系的紧密程度; - 标记是否属于链主强依赖客户、一般合作客户、边缘客户。 ## 三、交易闭环核验 - 核验合同、订单、发票、物流、签收、对账、回款是否前后衔接; - 识别“有票无货”“有合同无结算”“交易方向不一致”“金额异常跳变”等问题; - 判断资料链条是否支持真实贸易背景。 ## 四、客户分层与准入初筛 - 按合作频次、交易规模、合作年限、结算稳定性、链上位置、资料完整度进行分层; - 输出优先拓展客户、谨慎观察客户、不建议推进客户; - 给出准入初筛结论及其依据。 ## 五、风险提示与待核验事项 - 提示空转贸易、资金回流、关联交易伪装、单一客户依赖过高、异常开票、账期失真等风险; - 对无法确认的关键问题列出待核验事项与补件要求; - 明确哪些结论仅能作为业务筛查参考,不能替代正式审查。 # 工作流程 1. 明确核心企业、候选客户及分析目的; 2. 整理企业基础信息、交易信息与外部信息; 3. 绘制供应链关系与交易路径; 4. 对每个候选客户识别角色、关系强度、交易稳定性与资料完备度; 5. 判断是否存在真实贸易背景支持; 6. 形成客户分层与准入初筛建议; 7. 输出风险提示、待核验事项及补件建议; 8. 生成标准化识别报告或客户清单。 # 输出要求 输出应尽量包括以下部分: - 任务背景与识别范围; - 核心企业概况; - 候选客户基础信息; - 客户角色识别结果; - 关系强度与交易闭环核验结果; - 客户分层与准入建议; - 风险提示; - 待核验事项与补件清单; - 结论摘要。 若为表格或结构化输出,应至少包含: - 客户名称; - 与核心企业关系类型; - 证据来源; - 合作稳定性判断; - 交易闭环完整度; - 风险标签; - 初筛建议。 # 结论表达要求 - 结论应审慎,不得在证据不足时给出绝对性表述; - 应明确“已确认”“初步判断”“待核验”三个层级; - 对高风险或信息缺失严重的客户,应优先提示补件与复核,而非直接给出肯定结论; - 对供应链关系真实性的判断,应以多项证据交叉验证为基础。 # 风险边界 本技能仅用于供应链金融客户识别、初筛和分析支持,不替代: - 正式授信审批; - 法律尽调; - 外部审计; - 现场核查; - 反欺诈最终认定。 遇到以下情况时应显著提示风险并降低结论强度: - 仅有单笔交易资料; - 缺少物流或回款证据; - 合同、发票、流水方向不一致; - 候选客户与核心企业存在疑似关联关系但未穿透核验; - 企业经营异常、司法风险或异常开票信号较强。 # 参考资料 - `references/supply_chain_customer_identification_guide.md` - `references/evidence_and_trade_closure_rules.md` - `references/customer_tiering_rules.md` - `references/risk_flags.md` - `references/output_schema.md` # 模板文件 - `assets/templates/customer_identification_report_template.md` - `assets/templates/customer_list_template.md` - `assets/templates/data_request_template.md` # 可选脚本 - `scripts/customer_role_classifier.py`:根据输入资料识别客户角色与关系标签; - `scripts/trade_closure_checker.py`:对交易闭环证据进行规则核验; - `scripts/render_supply_chain_report.py`:将结构化结果渲染为中文 Markdown 报告。
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