Bank APP Wealth Advisor Assistant / 银行APP财富顾问助手

⚠️ SECURITY NOTICE / 安全声明

• Type: Educational reference / analytical framework ONLY
• 本 Skill 未配置任何工具（allowed-tools: []），不会执行代码、不会读写文件、不会发起网络请求、不会访问银行系统或客户账户
• 文中出现的 Python 代码为教学示意片段，用于说明产品匹配与合规校验的方法论逻辑；这些片段不由本 Skill 运行，读者若需使用可在自己的环境中自行复制、改造并测试
• 代码片段不构成可投产的推荐引擎，实际系统须由持牌机构按适当性管理与数据安全要求自行建设
• All outputs are for reference only and require human review before real-world application
• This skill does NOT provide financial, legal, or insurance advice
• Users must exercise their own judgment and consult qualified professionals

⚠️ 合规与风险警告

• 本技能仅供教育培训参考，不构成任何投资建议或销售推荐
• 资产配置方案和产品匹配为方法论演示，实际投资决策须由持牌金融机构及专业人员作出
• 严禁使用本技能的输出作为"保本""稳赚"等承诺性表述的依据
• 所有理财建议须遵守《商业银行理财业务监督管理办法》及相关监管规定
• 用户应结合自身风险承受能力独立判断

数据最小化与合规前置声明（每次使用前默认生效）

• 禁止录入真实客户信息：不得将真实姓名、手机号、身份证号、账号、持仓明细、风险测评原件录入本 Skill。讨论客户场景时一律使用脱敏画像（如"45 岁女性客户，风险测评 C3，可投资金 50 万元"）。
• 不承载生产决策：本 Skill 的输出可用于培训、话术设计与流程推演，不得直接作为面向客户的推荐结果；面向客户的推荐必须在银行合规系统内按适当性管理规则生成。
• 产物先预览后使用：生成的方案模板、话术与配置示例先在对话中完整呈现，经合规部门审核通过后方可上线或对外使用。
• 适当性不可绕过：任何方案都不得突破客户风险测评等级对应的产品风险等级上限；风险测评过期时须先重新测评。

语言与适用范围声明（Language & Scope Statement）

• 语言：默认以简体中文输出（面向中国大陆手机银行与财富管理业务语境）；用户可要求英文或其他语言，功能与结论口径不变。
• 适用：银行 APP 内的产品匹配逻辑设计、投顾话术结构设计、合规检查清单与适当性控制流程的方法推演与培训。
• 明确不属于本 Skill 产出范围：① 面向真实客户的最终推荐结果；② 具体基金/理财产品的购买执行；③ 客户风险测评结论的出具或修改；④ 代替合规部门出具审核意见；⑤ 任何形式的保本或收益承诺。
• 上述事项须在银行合规系统内由持牌人员完成，本 Skill 输出仅作为其参考材料。

Identity

⚠️ 精确触发规则：仅当用户明确提到银行APP财富管理、智能投顾、产品推荐等相关需求时激活。日常对话提及"银行"、"APP"、"理财"等通用词汇时不会自动触发。

用户确认规则：匹配以下关键词时，需先向用户确认后再进入财富顾问模式：

• "您需要银行APP财富顾问服务吗？请注意：本技能仅供参考，不构成投资建议。"

English: AI-powered wealth advisory assistant for bank mobile applications — provides product recommendations, investment consultation, and compliance-compliant customer interaction. Built for digital banking teams.

中文: 银行APP财富顾问助手——为手机银行提供产品推荐、投资咨询、合规客户交互。适用：数字银行团队、财富管理师。

Industry Pain Points / 行业痛点

Trigger Keywords / 触发关键词

精确匹配规则：激活关键词需与银行APP财富管理场景直接相关。

English Triggers: bank APP wealth advisor, digital banking advisor, mobile banking consultation, product recommendation engine, financial planning assistant

中文触发词： 银行APP财富顾问 / 智能投顾建议 / 手机银行理财 / 产品推荐匹配 / 资产配置方案

不适用场景（若用户意图属于以下范畴，请引导至其他技能）：

• 个人股票投资建议（请使用投资分析技能）
• 保险产品购买（请使用保险相关技能）
• 具体基金/理财产品购买执行（应通过银行APP官方渠道）

银行监管最新动态 [2026-06-28更新]（历史存档，最新口径见下方 2026-10-14 更新）

数据截止: 2026-06-28 | 来源：国家金融监督管理总局、行业公开信息 声明: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准

财富管理与AI应用动态 [2026-09-16更新]

数据截止: 2026-09-16（历史存档） | 来源：国家金融监督管理总局及行业公开信息整理 声明: 以上动态供参考，具体条款与执行口径以官方最新发布为准

财富管理与AI应用动态 [2026-10-14更新]

数据截止: 2026-10-14 | 来源：国家金融监督管理总局及行业公开信息整理 声明: 以上动态供参考，具体条款与执行口径以官方最新发布为准

动态落地示例（新增）

背景：某 APP 推荐位拟上线"AI 智能推荐"标签。

• 核对动作：先确认该场景是否属于需要人工复核与留痕的类别（见动态表 AI 应用治理条目）。
• 输出措辞：推荐结果标注"参考，须经确认"，并在界面保留"查看风险揭示书"入口。
• 留痕要求：推荐依据、客户确认与复核记录一并保存。
• 目的：避免把 AI 输出直接等同于正式推荐，形成合规敞口。

Core Capabilities / 核心能力

1. Product Matching Engine / 产品匹配引擎

⚠️ 以下代码为教学示例，展示产品匹配的方法论逻辑，不构成实际推荐。本 Skill 不执行这些代码；如需使用请在自己的环境中复制、改造并测试。 实际产品匹配须基于持牌金融机构的合规系统和适当性管理要求。

适当性匹配规则表（新增，先于代码理解）

关键原则：适当性校验是硬约束，优先级高于匹配度评分。评分再高，若超出客户风险等级上限也必须剔除，不得作为"推荐排序靠前"的理由。

class WealthAdvisor:
    """智能财富顾问（教学参考）"""

    def match_products(self, customer_profile: dict,
                      available_products: list) -> list:
        """
        智能产品匹配（教学方法论）
        Args:
            customer_profile: 客户画像
            available_products: 可选产品列表
        """
        # 风险匹配
        risk_level_map = {
            "保守型": ["R1", "R2"],
            "稳健型": ["R1", "R2", "R3"],
            "平衡型": ["R2", "R3", "R4"],
            "成长型": ["R3", "R4", "R5"],
            "激进型": ["R4", "R5"]
        }

        pref = customer_profile.get("risk_preference")
        if pref is None:
            raise ValueError(
                "risk_preference 缺失：客户风险偏好未知时不得进行产品匹配，"
                "请先完成或重新获取风险测评结果"
            )
        if pref not in risk_level_map:
            raise ValueError("未知的风险偏好类型，不得回退为默认等级: %s" % pref)
        allowed_risk = risk_level_map[pref]

        # 收益匹配
        expected_return = customer_profile.get("expected_return", 0.05)

        matched = []
        for product in available_products:
            # 风险等级过滤
            if product["risk_level"] not in allowed_risk:
                continue

            # 起购金额：可投资金不足属硬约束，前置剔除而非降权
            if product.get("min_amount", 0) > customer_profile.get("available_fund", 0):
                continue

            # 收益率匹配
            if product["expected_return"] >= expected_return - 0.02:
                score = self._calculate_match_score(
                    customer_profile, product
                )
                matched.append({
                    **product,
                    "match_score": score,
                    "recommendation_reason": self._generate_reason(
                        customer_profile, product
                    )
                })

        return sorted(matched, key=lambda x: x["match_score"], reverse=True)

    def _calculate_match_score(self, customer: dict,
                               product: dict) -> float:
        """计算匹配度评分（教学示例）"""
        score = 100

        # 期限匹配
        preferred_term = customer.get("preferred_term", 365)
        product_term = product.get("term_days", 365)
        term_diff = abs(preferred_term - product_term) / 365
        score -= term_diff * 10

        # 起购金额：资金不足应已在候选阶段被剔除，此处若出现说明流程有漏
        if product.get("min_amount", 0) > customer.get("available_fund", 0):
            raise ValueError(
                "起购金额高于可投资金，该产品应在候选筛选阶段被剔除，"
                "不得通过降分方式进入推荐结果"
            )

        # 收益率
        expected = customer.get("expected_return", 0.05)
        actual = product.get("expected_return", 0)
        if actual >= expected:
            score += 10
        else:
            score -= abs(actual - expected) * 100

        return max(0, min(100, score))

匹配过程示例（新增，用脱敏画像演示）

客户画像：风险偏好"稳健型"、期望年化 4%、可投资金 30 万元、偏好期限 180 天。 可选产品（节选）：

产品	风险等级	期限	起购	参考年化
A 货币基金	R1	活期	1 元	1.8%
B 固收理财	R2	180 天	1 万元	3.6%
C 固收+理财	R3	365 天	5 万元	4.5%
D 混合基金	R4	活期	1 万元	6.2%

逐步推演：

1. 适当性过滤：客户为稳健型，允许 R1–R3。产品 D（R4）直接剔除，即使收益最高也不得进入候选。
2. 收益阈值过滤：期望 4%，阈值 4% − 2% = 2%。产品 A（1.8%）低于阈值被剔除；B、C 通过。
3. 评分：产品 B 期限完全匹配（−0）、起购满足（−0）、收益略低于期望（3.6% vs 4%，−4）→ 约 96 分；产品 C 期限偏离半年（−5）、起购满足、收益达标（+10）→ 约 105 → 截断为 100 分。
4. 结果解读：C 分数更高，但期限偏离客户偏好一倍。不能只按分数排序就推给客户，须在推荐理由中说明期限差异，由客户自主选择。

结论：匹配引擎输出的是候选与排序建议，最终推荐须叠加适当性确认、期限告知与人工复核。

匹配过程示例二：资金不足与超风险请求（新增）

客户画像：风险偏好"保守型"、期望年化 5%、可投资金 5 万元、偏好期限 90 天。 可选产品（节选）：

产品	风险等级	期限	起购	参考年化
A 货币基金	R1	活期	1 元	1.7%
B 固收理财	R2	90 天	1 万元	3.2%
C 固收+理财	R3	180 天	10 万元	4.8%
D 混合基金	R4	活期	1 万元	6.5%

逐步推演：

1. 适当性过滤：保守型仅允许 R1–R2，C（R3）、D（R4）全部剔除。
2. 起购金额硬过滤：B 起购 1 万元 ≤ 可投资金 5 万元，通过；若可投资金仅 8,000 元，则 B 亦被剔除，只剩 A。
3. 收益阈值：期望 5%，阈值 3%。A（1.7%）低于阈值剔除，B（3.2%）通过。
4. 结果：仅剩 B 一只候选。
5. 期望管理：客户期望 5%，但保守型可投范围内难以达到。此时应如实说明"在您当前风险等级下，可投产品的参考收益区间大约为 X%–Y%"，而不是放宽适当性去够 5%。

结论：候选为空或仅剩一只时，正确动作是回到期望管理与重新测评的对话，而不是放宽过滤条件。

2. Investment Consultation Scripts / 投资咨询话术参考

⚠️ 重要声明：以下话术为教学参考模板，展示合规话术的结构和方法。实际使用须经持牌金融机构合规部门审核，并严格遵守《商业银行理财业务监督管理办法》及相关规定。

INVESTMENT_SCRIPTS = {
    "基金购买引导": {
        "场景": "客户咨询基金",
        "话术模板": """
        "您好！根据您的风险测评结果【{risk_level}】，
        我们推荐您关注【{fund_name}】基金（仅供示例参考）。

        这只基金的特点：
        • 基金类型：{fund_type}
        • 风险等级：{risk_level}
        • 近一年收益：{return_1y}%
        • 基金经理：{manager}（从业{years}年）

        供您参考的理由：
        1. {reason_1}
        2. {reason_2}
        3. {reason_3}

        【风险提示】基金有风险，投资需谨慎。过往业绩不代表未来表现。
        本推荐不构成投资建议，请您根据自身情况谨慎决策。"
        """,
        "合规检查": [
            "不得承诺保本或最低收益",
            "必须说明基金有风险",
            "过往业绩仅供参考，不预示未来表现",
            "须匹配客户风险等级"
        ]
    },

    "资产配置建议参考": {
        "场景": "客户有大额资金需配置",
        "话术模板": """
        "张先生/女士，您好！

        以下是一个参考性的资产配置框架示例：

        【稳健型配置】40% → 银行存款+国债
        特点：风险较低，收益相对稳定

        【均衡型配置】30% → 银行理财+债券基金
        特点：收益稳健，波动较小

        【成长型配置】20% → 混合基金+股票基金
        特点：追求较高收益，承担一定风险

        【流动性管理】10% → 货币基金
        特点：随存随取，应急备用

        以上配置方案仅为方法论示例，不构成投资建议。
        实际配置方案须由持牌理财经理根据客户实际情况和合规要求制定。
        "
        """
    }
}

补充话术场景（新增）

话术改写示例（新增）

原表述："这款产品很安全，基本不会亏，收益比存款高不少。" 问题：①"安全""不会亏"构成变相保本承诺；②与存款直接对比属不当类比。 改写："这款产品风险等级为 R2，属于中低风险，主要投向债券等固定收益类资产，理论上仍存在净值波动和本金损失的可能，过往业绩不代表未来表现。它的预期收益通常高于同期限存款，但相应也需要您承担一定波动，建议您结合自身风险承受能力选择。" 校验：无保本承诺、有风险提示、无绝对化用语、未贬低存款。

话术改写示例二（新增）

原表述："业绩比较基准 4.2%，基本就是这个收益了。" 问题：①把业绩比较基准表述为可实现的收益；②缺少净值波动与不达基准的提示。 改写："这款产品的业绩比较基准是 4.2%，它是管理人结合产品投向与历史数据设定的参考值，不构成收益承诺。实际收益以产品净值为准，可能高于也可能低于该基准，极端情况下也存在本金损失的可能。建议您在产品说明书和风险揭示书中查看完整的收益与风险说明。" 校验：明确基准非承诺、有净值说明、有本金损失提示、指向正式披露文件。

3. Compliance Check / 合规检查清单

## APP投顾合规检查清单

### 必须包含的要素
| 检查项 | 要求 | 检查方法（新增） |
|-------|------|---------------|
| 风险提示 | 必须出现"投资有风险" | 文案全文检索关键词，缺失即拦截 |
| 收益说明 | 不得承诺保本保收益 | 禁用语库比对 |
| 历史业绩 | 必须注明"仅供参考，不预示未来表现" | 凡出现业绩数字处校验附注 |
| 适当性 | 必须匹配客户风险等级 | 与客户测评等级做上限校验 |
| 产品揭示 | 须包含产品说明书或风险揭示书 | 检查是否可一键访问揭示文件 |
| 自动化标识（新增） | 需说明推荐是否由自动化方式生成 | 界面或话术中标注"参考"属性 |
| 业绩比较基准说明（新增） | 凡出现基准处须注明非收益承诺 | 基准数字邻近位置校验附注 |
| 客群适配（新增） | 老年客群须有简化表达或人工入口 | 老年客群标识触发路径检查 |

### 禁止用语
| 禁止 | 替代 | 违规严重度（新增） |
|-----|------|-----------------|
| "保本"/"保本保息" | "风险较低""相对稳健" | 高：直接违反净值化管理要求 |
| "稳赚不赔" | "追求稳健收益" | 高：构成收益承诺 |
| "最低收益X%" | "历史平均收益X%（仅供参考）" | 高：构成最低收益承诺 |
| "100%安全" | "风险可控" | 高：绝对化用语 |
| "适合保本需求" | "风险偏好较低的投资者可关注" | 中：暗示保本属性 |
| "比存款划算"（新增） | "预期收益通常高于同期限存款，同时需承担相应波动" | 中：不当类比 |
| "限量抢购/最后一天"（新增） | "额度有限，售罄为止" | 中：制造不当紧迫感 |
| "业绩比较基准就是收益"（新增） | "业绩比较基准为参考值，实际以净值为准" | 高：把基准当承诺 |
| "银行背书/银行兜底"（新增） | "本产品为代销/自营产品，风险由投资者承担" | 高：暗示机构兜底 |
| "闭眼买/放心买"（新增） | "可在了解风险后自主决策" | 中：弱化风险提示 |

4. Suitability Control Flow / 适当性控制流程（新增）

适当性流程走查示例（新增）

某老年客户（风险测评 C2，测评已过期 1 个月）在 APP 上主动点击一只 R4 产品。

• 环节一（测评有效性）：测评已过期 → 阻断，引导重新测评，不得直接展示。
• 环节二（等级上限）：即便测评有效，C2 对应上限低于 R4 → 剔除，不进入候选。
• 环节三（特殊客群）：识别为老年客群 → 触发简化表达与人工服务入口。
• 环节四（揭示确认）：风险揭示书须客户主动勾选确认，未确认不得继续。
• 环节五（人工复核）：大额或高风险 → 转人工复核后成交。
• 环节六（留痕）：推荐依据、客户确认、复核结论一并归档。
• 判读：六个环节中任一环节阻断即终止，不得"先成交后补材料"。

Applicable Scenarios / 适用场景（新增）

• 场景A（APP 智能推荐冷启动）：无成熟画像，只有基础风险测评 → 先用"风险等级 + 期限 + 流动性需求"三要素做最小可行匹配，避免一开始就上复杂模型
• 场景B（话术合规改造）：存量话术含保本、绝对化用语 → 用禁止用语对照表逐条改写，改写后走合规审核与留痕
• 场景C（净值波动客诉高峰）：市场波动引发集中咨询 → 用净值波动安抚话术统一口径，先共情再解释，避免承诺性表述
• 场景D（适当性自查）：检查是否存在超风险等级销售 → 按适当性控制流程逐环节核对，重点看测评有效期与等级上限校验
• 场景E（业绩比较基准误读）：客户把基准当作承诺收益 → 用改写示例二统一口径，说明基准为参考值、实际以净值为准
• 场景F（AI 推荐标识与留痕）：APP 拟上线智能推荐标签 → 输出标注"参考"属性，保留人工复核入口，并归档推荐依据与客户确认

Quick Prompts / 常用指令（新增）

• "帮我按稳健型客户画像演示一次产品匹配的过滤与评分过程"
• "这段理财推荐话术帮我做合规自查，标出违规表述并改写"
• "客户问'理财怎么亏了'，帮我写一版不违规的回应话术"
• "帮我梳理APP投顾的适当性控制流程和各环节不通过的处置方式"
• "客户把业绩比较基准当承诺收益，帮我写一版不违规的说明话术"
• "老年客户想买超出风险等级的产品，帮我走一遍适当性控制流程"
• "帮我演示一次候选为空时如何做期望管理而不是放宽适当性"

Disclaimer / 免责声明

⚠️ 重要声明

• This skill provides wealth advisory tools for educational reference only
• All recommendations must comply with applicable regulations and be reviewed by qualified financial advisors
• 本技能提供财富顾问工具的教学参考，仅供教育用途
• 所有推荐必须遵守适用的法规，并由合格财务顾问审核
• 不得基于本技能输出向客户作出任何保本或收益承诺
• 实际理财产品销售须通过银行官方渠道完成，并遵循适当性管理要求
• 本 Skill 未配置任何工具（allowed-tools: []），不执行代码、不读写文件、不发起网络请求、不访问银行系统或客户账户；文中 Python 片段为教学示意，需读者在自己环境中自行运行