aifinlab 零售客户存款流失预警助手
这个 skill 是做什么的
对零售客户存款余额与资金流向进行预警监测，识别异常流出、趋势性下滑与潜在流失风险，输出风险分层、驱动因素、处置建议与升级条件，支持客户经理与运营团队进行挽留与跟进。
适用范围
- 零售客户存款流失预警、客户经营与挽留
- 客户经理、零售运营、财富/存款经营团队
- 需要日报/周报级结构化输出
何时使用
- 需要持续监测存款余额与净流出趋势
- 需要给出可执行的触达/挽留建议
何时不要使用
- 仅凭单一异常就做违规定性
- 未提供历史基线或监测口径
默认工作流
- 确认监测对象、时间窗口与历史基线
- 计算净流出、余额跌幅与活跃度变化
- 识别高风险信号与可能成因
- 输出优先级、建议动作与升级路径
输入要求
- 余额时间序列（周/月）
- 近30/90天流入流出汇总
- 是否有工资/代发标记
- 客户等级、产品持有、触达记录
- 监测阈值与口径
输出要求
- 风险等级与优先级
- 关键驱动因素与证据
- 触达/挽留建议与升级条件
- 待核验事项与信息缺口
风险与边界
- 预警仅用于经营管理，不等同违规认定
- 必须标明时间窗口与阈值口径
- 数据缺失时需降级输出
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数建议
配套脚本
scripts/deposit_churn_warning.py：计算余额趋势、净流出比例并输出风险分层。
脚本使用
python scripts/deposit_churn_warning.py --input deposit.json --rules rules.json --output out.json
deposit.json 示例结构
{
"customer_id": "C1001",
"balances": [
{"date": "2026-01-01", "balance": 500000},
{"date": "2026-02-01", "balance": 420000},
{"date": "2026-03-01", "balance": 350000}
],
"flows": {
"inflow_30d": 60000,
"outflow_30d": 180000
}
}
rules.json 示例结构
{
"thresholds": {
"balance_drop_pct": 0.2,
"outflow_ratio": 0.5
}
}
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触达与跟进