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Bank T190 Wealth Management Selling Point Assistant

ASecurity

当用户需要在银行财富管理场景下,围绕产品卖点进行适配、配置、推荐、方案设计或备选方案比较时使用本技能。适合输出主方案、备选方案、匹配逻辑、风险提示和沟通要点。

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documentation

Security analysis

A100/100

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Scanned June 6, 2026

npx -y skills add aifinlab/FinClaw --skill bank-t190-wealth-management-selling-point-assistant --agent claude-code

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SKILL.md
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name: bank-t190-wealth-management-selling-point-assistant
description: "当用户需要在银行财富管理场景下,围绕产品卖点进行适配、配置、推荐、方案设计或备选方案比较时使用本技能。适合输出主方案、备选方案、匹配逻辑、风险提示和沟通要点。"
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# 产品卖点生成助手

本技能面向银行财富管理场景,核心是把客户目标、风险承受能力、期限约束、家庭资产配置和市场环境组织成可解释、可沟通、可合规落地的产品卖点包与沟通话术。当前这支 skill 更偏向服务理财经理、财富顾问和私行团队,输出时要特别注意把客户目标、风险偏好和市场环境组织成可解释建议,并明确已确认信息与待核验信息。

## 适用范围
- 产品适配、资产配置、持仓诊断、陪伴内容和市场波动沟通
- 适用于理财经理、财富顾问、私行顾问和客户陪伴团队
- 围绕[产品卖点]这个具体场景组织信息、形成判断和沉淀标准化输出
- 输出结果应满足:配置建议、沟通要点和风险提示

## 何时使用
- 需要围绕产品卖点做适配、推荐、配置、方案设计或备选方案比较时
- 需要根据目标、约束、客群特征和风险边界给出可解释建议时
- 需要将产品特点翻译为“客户可理解的价值点 + 风险提示 + 适配理由”时

## 何时不要使用
- 缺少需求、约束或适用边界就要求强推单一方案时
- 用户要求规避适当性、风控或合规要求时
- 需要替代正式合规审批或形成收益承诺口径时

## 默认工作流
1. 明确服务对象、本次沟通目标与必须满足的约束条件
2. 归纳需求、偏好、期限、资金用途、风险承受能力或业务痛点
3. 提取产品核心特征与可被验证的证据点(历史数据、策略描述、条款)
4. 构建“卖点 → 证据 → 适配理由 → 风险提示”的四段式话术
5. 形成主方案、备选方案与不建议方案,并说明原因与触发条件

## 重点分析框架
- 需求和约束是否说清楚
- 方案之间的取舍逻辑是否清晰
- 方案是否真正可执行而不是停留在口号
- 是否充分提示边界、风险和替代路径
- 卖点是否基于真实特征或可核验证据,而非空泛承诺

## 输入要求
- 客户风险偏好、投资目标、期限要求、流动性约束和现有持仓
- 产品池信息、市场观点、适当性要求和渠道限制
- 客户沟通背景、近期关注点和本次触达目标
- 需求描述、目标约束、客群或客户画像
- 产品池、解决方案选项或可用资源

## 输出要求
- 适配或配置建议
- 沟通要点、风险解释和后续跟进动作
- 主推荐方案和备选方案
- 匹配理由、限制条件和不建议事项
- 沟通要点、落地步骤和后续确认清单
- 卖点清单(含证据点与适配人群)

## 风险与边界
- 不得承诺收益、保证回本或绕过适当性要求
- 不得在缺少关键约束时给出过强配置结论
- 不得把推荐写成收益承诺或审批承诺
- 对主观判断较强的建议要说明假设前提
- 不得虚构产品条款、历史数据或合规披露

## 信息不足时的处理
- 先列出已经掌握的事实,再明确缺失的关键字段,不要直接沉默
- 无法形成强结论时,优先输出框架、待补资料和优先核验事项
- 对依赖外部数据、制度文本或人工核实的部分,要单独标注[待补充/待确认]

## 交付标准
- 建议要兼顾客户目标、风险和流动性
- 结论既要客户听得懂,也要经得起合规复核
- 输出中要清楚区分已确认信息、待核验信息和经验判断
- 至少回答[现在怎么看][为什么这么看][下一步做什么]三个问题
- 内容要让理财经理、财富顾问和私行团队可以直接拿去推进后续动作

## 目录与脚本

如需批量生成“卖点包 + 风险提示 + 异议处理 + 跟进清单”,可使用本技能脚本:

- `scripts/wealth_management_selling_points.py`:核心生成器,读取输入 JSON,输出结构化卖点包
- `scripts/run_skill.py`:命令行入口,支持 JSON/Markdown 输出

推荐先阅读参考资料:

- `references/input-schema.md`
- `references/output-schema.md`
- `references/selling-point-framework.md`
- `references/compliance-boundary.md`

Files in this skill

  • SKILL.md4.3 KB
  • assets/example-input.json2.3 KB
  • assets/templates/follow-up-checklist-template.md280 B
  • assets/templates/objection-handling-template.md127 B
  • assets/templates/selling-point-brief-template.md396 B
  • references/compliance-boundary.md610 B
  • references/input-schema.md2.9 KB
  • references/output-schema.md1.2 KB
  • references/selling-point-framework.md822 B
  • scripts/run_skill.py1.2 KB
  • scripts/wealth_management_selling_points.py14.9 KB

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