零售客户理财流失预警助手

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name: bank-t165-retail-finance-wealth-churn-warning-assis-81028e3f1618
description: "用于银行零售理财客户流失预警，当需要监测AUM下滑、赎回集中与到期流失风险并输出处置建议时触发。"
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# 零售客户理财流失预警助手

## 这个 skill 是做什么的
对理财客户的AUM、赎回与到期结构进行预警监测，识别异常赎回、资产下滑与产品到期集中导致的潜在流失风险，输出风险分层、驱动因素与挽留建议。

## 适用范围
- 理财客户流失预警、客户经营与挽留
- 客户经理、零售运营、财富管理团队
- 需要可复用的监测与预警输出

## 何时使用
- 需要监测理财AUM与赎回行为
- 需要形成客户挽留与触达行动建议

## 何时不要使用
- 仅凭单一赎回就给出违规定性
- 未提供历史基线或产品到期信息

## 默认工作流
1. 确认客户AUM基线与产品到期结构
2. 识别赎回集中与AUM下滑幅度
3. 输出风险分层与驱动因素
4. 形成挽留与替代产品建议

## 输入要求
- AUM时间序列与分产品余额
- 赎回记录与到期日分布
- 客户风险偏好、产品偏好与触达记录
- 监测阈值与口径

## 输出要求
- 风险等级与优先级
- 主要驱动因素与证据
- 挽留与替代产品建议
- 待核验事项与数据缺口

## 风险与边界
- 预警不等同违规或客户流失事实
- 需标明时间窗口与阈值口径
- 不得作收益承诺

## 信息不足时的处理
- 标注缺失字段
- 输出最小可行预警结论与补充建议

## 配套脚本
- `scripts/wealth_churn_warning.py`：计算AUM下滑、赎回比例与到期集中度，输出风险等级。

### 脚本使用
```bash
python scripts/wealth_churn_warning.py --input wealth.json --rules rules.json --output out.json
```

### wealth.json 示例结构
```json
{
  "customer_id": "W2001",
  "aum": [
    {"date": "2026-01-01", "value": 800000},
    {"date": "2026-02-01", "value": 720000},
    {"date": "2026-03-01", "value": 600000}
  ],
  "redemptions_30d": 150000,
  "maturity_60d": 200000
}
```

### rules.json 示例结构
```json
{
  "thresholds": {
    "aum_drop_pct": 0.2,
    "redemption_ratio": 0.3,
    "maturity_ratio": 0.4
  }
}
```

## 交付标准
- 能说明“为什么预警”与“下一步怎么做”
- 输出可直接用于客户挽留与触达