aifinlab/loan-pre-screening-assistant

技能概述

本技能用于支持银行零售金融场景下的个贷预审工作，帮助使用者在正式审批前，对借款申请人的基础准入条件、身份与职业信息、收入与负债情况、征信与外部风险信号、申请用途合理性以及资料齐备性进行结构化初筛，并输出统一口径的预审意见。

本技能的目标不是替代正式审批，也不是绕过风险规则，而是在信息有限的前提下，快速完成“是否可进入后续流程、还需补什么、哪里最需要核验”的判断。

适用范围

适用于以下场景：

• 住房按揭贷款预审
• 个人消费贷款预审
• 个人经营性贷款预审
• 纯信用类贷款预审
• 存量客户再授信前置筛查

不适用范围

以下情形不应直接使用本技能给出强结论：

• 缺少核心身份信息、收入信息或征信信息
• 涉及伪造材料、欺诈、洗钱等高敏感风险的最终定性
• 需要替代正式授信审批、人工尽调、反欺诈调查或面签核身
• 涉及银行内部未公开规则阈值且用户未提供明确口径

输入要求

建议输入至少覆盖以下内容：

• 申请人基础信息：姓名、年龄、婚姻、户籍、居住地
• 贷款申请信息：产品类型、申请金额、期限、用途、担保方式
• 职业与收入信息：单位、岗位、工作年限、收入来源、月收入或年收入
• 资产与负债信息：房产、车辆、存款、投资、现有贷款、信用卡负债
• 征信信息：逾期记录、查询次数、授信使用情况、负债水平
• 辅助材料：身份证明、收入证明、流水、社保公积金、经营材料、购房或消费合同等

输出要求

输出结果应尽量包括以下部分：

1. 申请概况
2. 资料完整性检查结果
3. 关键准入判断
4. 风险信号与待核验事项
5. 补件建议
6. 预审结论分级
7. 后续处理建议

预审结论分级

建议使用以下四级口径：

• 通过初筛：当前材料下未见明显硬性阻断因素，可进入后续审批或面签流程
• 有条件通过：整体可继续推进，但存在信息缺口或局部风险，需补件或加强核验
• 审慎介入：存在较强不确定性或风险信号，建议人工重点复核后再决定是否推进
• 不建议推进：当前材料下已出现明显高风险、硬性障碍或关键逻辑不成立，不建议进入下一步

使用指导

使用步骤

第一步：整理申请信息

先按“身份—申请—职业收入—资产负债—征信—辅助证明”的顺序整理信息。对缺失字段不要猜测，要明确写出“未提供”。

第二步：做资料齐备性检查

先判断是不是已经具备做预审的最低材料条件。若身份证明、申请要素、收入或征信信息缺失，应先输出“材料不足，需补充后再判断”。

第三步：做准入初筛

围绕年龄、职业稳定性、收入连续性、负债承受能力、用途合理性、征信表现等核心维度进行初筛。结论要和证据对应。

第四步：识别高风险信号

优先识别以下情形：

• 多头借贷明显
• 近期开卡或查询异常频繁
• 收入证明与流水不匹配
• 工作单位与职业描述逻辑不一致
• 用途不清或资金回流路径不清
• 存在较严重逾期、涉诉、失信或异常经营信号

第五步：输出结构化结论

必须区分“已确认事项、待核验事项、待补材料、结论建议”四类内容，避免混在一起。

推荐使用方式

• 当用户只给了零散信息时，优先输出“预审信息清单 + 缺口提示”，不要强行给通过与否
• 当用户给了较完整信息时，可输出完整预审意见
• 当存在高风险或冲突信息时，应把重点放在“风险解释 + 进一步核验动作”上

输出措辞要求

• 避免使用“最终批准”“必过”“肯定拒绝”等绝对化表述
• 应使用“初步判断”“基于现有材料”“建议进一步核验”等审慎措辞
• 对未提供的信息必须显式说明，不得默认为正常

工作流程

1. 接收申请材料并做字段归集
2. 执行资料完整性检查
3. 执行准入初筛
4. 执行风险信号识别
5. 形成待补件清单与待核验清单
6. 输出预审结论与下一步建议

重点检查维度

一、基础准入

• 年龄是否在合理准入范围内
• 身份证件是否有效
• 是否具备稳定居住与联络信息
• 是否存在明显身份异常

二、职业与收入

• 职业类型是否清晰
• 工作单位是否真实、稳定
• 收入来源是否可解释
• 收入证明、流水、社保公积金是否能相互印证

三、资产与负债

• 现有债务压力是否过高
• 月供覆盖能力是否合理
• 是否存在短期集中新增负债
• 资产证明是否真实且可支撑信用判断

四、征信与外部风险

• 逾期情况是否可接受
• 近月查询次数是否异常
• 授信使用率是否偏高
• 是否存在涉诉、失信、行政处罚等不利信息

五、贷款用途与交易逻辑

• 贷款用途是否明确、合规
• 金额与用途是否匹配
• 消费或经营场景是否可解释
• 是否存在疑似套现、资金挪用、用途虚化风险

风险边界

• 本技能仅用于贷前预审辅助，不替代正式审批与反欺诈调查
• 若用户要求绕过风控、包装资料、伪造用途或规避审查，应拒绝并提示合规边界
• 对于无法验证真实性的信息，应明确降级结论

参考文件

• references/pre_screening_methodology.md
• references/risk_flags.md
• references/material_checklist.md
• references/interview_points.md
• references/output_schema.md

模板文件

• assets/templates/pre_screening_report_template.md
• assets/templates/missing_information_notice_template.md
• assets/templates/interview_checklist_template.md

脚本说明

• scripts/application_normalizer.py：对申请信息做标准化归集
• scripts/pre_screen_rule_engine.py：根据规则识别预审风险信号
• scripts/render_pre_screen_report.py：将结果渲染为 Markdown 报告