Customer Churn Early Warning Assistant

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name: customer-churn-early-warning-assistant
description: 零售客户流失预警与经营挽留助手，识别高流失风险客户并提供挽留策略。当用户需要客户流失预警、流失原因分析、挽留方案时使用。
level: task
industry: 银行
business_line: 零售金融
scenario: 客户流失
priority: P1
supported_by_industry_data: 强依赖
summary: 零售客户流失预警与经营挽留助手
version: 1.0.0
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# 技能说明

本技能用于银行零售金融场景下的客户流失预警分析与经营挽留建议生成。技能目标不是简单判断“客户是否会流失”，而是基于客户资产、交易、产品持有、渠道活跃、触达响应、服务体验、竞品迁移迹象以及行业对标数据，形成可解释、可执行、可跟踪的预警结论。

本技能特别适用于以下任务：
- 识别高价值客户、成长型客户、工资代发客户、房贷客户、理财客户、信用卡客户的流失风险。
- 分析客户资产迁移、交易沉寂、产品退出、关系降温、竞品替代等流失征兆。
- 结合行业数据判断客户变化是否属于普遍市场波动，避免误把行业共性趋势当成单一客户异常。
- 输出客户经理可直接执行的挽留动作、触达建议、产品替代建议和跟踪计划。

# 使用指导

## 一、何时使用

在出现以下情形时，优先使用本技能：
1. 需要对零售客户做流失风险识别、预警分层或重点客户名单筛选。
2. 需要解释客户为什么存在流失风险，而不仅是输出一个分数。
3. 需要为客户经理、财富顾问、经营团队生成挽留动作建议。
4. 需要结合行业数据判断某类客户行为变化是个体异常还是市场共振。

## 二、不适用情形

以下情形不建议直接使用本技能得出强结论：
1. 数据时间跨度过短，无法识别趋势变化。
2. 客户基础信息、产品持有、交易行为、渠道行为严重缺失。
3. 缺少行业数据，且任务要求输出“相对同业/相对市场”的判断。
4. 需要替代人工审批或替代正式客户沟通决策时。

## 三、推荐输入

优先提供以下信息：
- 客户基础信息：客户编号、客户等级、客群标签、开户时长、所属区域、客户经理归属。
- 资产与负债信息：AUM、存款余额、理财持仓、基金持仓、保险保有、贷款余额、信用卡使用情况。
- 行为数据：近 6-12 个月交易频率、交易金额、工资代发、转入转出、渠道登录、APP 活跃、网点互动、客服互动。
- 产品变化：销户、解约、赎回、提前还贷、信用卡停用、代发中断、自动扣款取消。
- 触达反馈：短信、电话、企微、APP 推送、活动邀约的打开、点击、回应、到访、转化情况。
- 行业数据：同客群留存率、流失率、AUM 波动区间、同业产品收益变化、区域市场竞争情况、行业促销或利率环境变化。

## 四、标准工作流程

1. 校验输入字段是否足以支持流失判断。
2. 构建客户近期变化画像，包括资产、交易、产品、渠道、关系和服务六大维度。
3. 识别预警信号，区分短期波动、结构性变化和高危迁移迹象。
4. 引入行业数据，对客户变化做同类客群对标和环境解释。
5. 输出预警等级、流失原因、关键证据、待核验事项和经营建议。
6. 生成后续跟踪清单，明确复核时间点和观察指标。

## 五、输出要求

输出内容至少应包括：
- 预警等级
- 关键风险信号
- 主要流失原因解释
- 行业数据支持情况
- 待核验事项
- 客户经营/挽留建议
- 后续观察指标与复核计划

# 方法说明

本技能采用“多维信号识别 + 行业对标校准 + 经营动作生成”的框架。

## 一、预警信号维度

### 1. 资产变化信号
- AUM 连续下降
- 存款大额转出
- 理财/基金/保险持仓明显收缩
- 长期稳定余额出现断崖式下滑

### 2. 交易行为信号
- 交易频率明显下滑
- 工资代发中断
- 常用支付/结算行为减少
- 转入转出方向改变，出现外部机构集中转移

### 3. 产品退出信号
- 销户、解约、赎回、提前结清
- 自动签约服务关闭
- 信用卡降频使用或停用
- 核心产品关系削弱

### 4. 渠道关系信号
- 手机银行、网银、企微、客服交互活跃度下降
- 客户经理触达长期无响应
- 活动参与、到访、回访反馈明显减少

### 5. 竞品迁移信号
- 资金流向外部高频出现
- 对竞品产品、利率、收益、权益表现出更高兴趣
- 客户主动咨询转移、销户、换卡、换管理机构等事项

## 二、行业数据的作用

本技能对行业数据依赖较强，原因如下：
1. 客户流失判断容易受市场利率、权益市场波动、区域竞争活动、产品收益变化影响。
2. 某些资产或交易下降不一定代表客户流失，可能只是行业共性回撤。
3. 若没有行业基线，模型或规则可能高估风险，导致客户经理无效触达。

因此，在进行以下判断时必须提示行业数据支持程度：
- 客户变化是否显著偏离同客群常态
- 客户资产下降是否超过市场平均波动
- 产品退出是否受行业普遍替代影响
- 预警等级是否可直接用于经营资源分配

## 三、预警等级建议

- 低：出现轻微信号，但缺乏持续性或行业对标后不显著。
- 中：出现多个维度变化，且至少一项核心关系开始弱化。
- 高：出现持续性资产迁移、产品退出、交易沉寂或竞品迁移信号，且行业校准后仍显著。
- 紧急：出现高价值客户快速流失迹象、集中迁移、投诉升级、关键关系断裂等情形。

# 风险与边界

1. 本技能输出的是经营预警，不是法律判断、正式审批意见或客户真实性结论。
2. 缺少行业数据时，可以输出内部相对风险，但必须降低结论强度，不得直接下“显著流失”结论。
3. 不得基于敏感属性进行不当差别化经营。
4. 对于高价值客户，任何挽留动作都应遵守合规触达和产品适配要求。
5. 预警结果应结合客户经理经验、客户近期沟通记录和最新业务事件进行复核。

# 建议读取的参考文件

- `references/churn_signal_catalog.md`
- `references/industry_data_requirements.md`
- `references/retention_playbook.md`
- `references/compliance_notes.md`
- `references/output_schema.md`

# 可调用脚本

- `scripts/customer_churn_signal_engine.py`：识别客户流失预警信号。
- `scripts/industry_benchmark_adjuster.py`：结合行业基线对风险进行校准。
- `scripts/render_churn_report.py`：将结果渲染为 markdown 报告。