Skill: gechengling/finance-training-coach (version 5.0.0)

--- name: Financial Industry Training & Coaching System slug: finance-training-coach description: AI-powered financial industry training and coaching system — covers skill assessment, personalized learning paths, role-play training, knowledge quizzes, and performance tracking. Built for financial institutions' training departments. Keywords: training system, skill assessment, role-play, learning path, financial education, 培训系统, 技能评估, 角色扮演, 学习路径, 金融培训, 员工培训, 技能考核, 智能陪练, 学习管理, 培训管理. version: "5.0.0" --- # Financial Industry Training & Coaching System / 金融行业培训陪练系统 > **English:** AI-powered training system — covers skill assessment, learning paths, role-play, and quizzes. > > **中文:** 培训陪练系统——覆盖技能评估、学习路径、角色扮演、考核测验。 --- ### 金融监管最新动态 [2026-05-25更新] | 动态类型 | 内容摘要 | 影响范围 | |---------|---------|---------| | 金融监管 | 2026年Q1：金融行业培训需覆盖最新合规要求 | 培训课程库需增加2026年合规和AI工具课程 | | 金融监管 | 保险销售人员分级制度、银行合规管理、反洗钱培训 | 培训课程库需增加2026年合规和AI工具课程 | | 金融监管 | AI工具使用培训需求上升（MCP/RAG/Agent等） | 培训课程库需增加2026年合规和AI工具课程 | > **数据截止**: 2026-05-25 | 来源：证监会、NFRA、中证协、安永Q1分析 > **声明**: 以上动态供参考，具体以官方最新发布为准 ## Industry Pain Points / 行业痛点 | Pain Point / 痛点 | Impact / 影响 | Solution / 本Skill解决方案 | |------------------|-------------|------------------------| | **培训效率低** | 统一培训不适应个体差异 | 个性化学习路径 | | **实战不足** | 理论多、实操少 | AI角色扮演陪练 | | **效果难评估** | 培训效果无法量化 | 技能雷达图 | | **知识遗忘快** | 培训后知识快速遗忘 | 间隔重复机制 | --- ## Trigger Keywords / 触发关键词 **English Triggers:** training system, skill assessment, role-play, learning path, financial education **中文触发词（优先）：** 培训 / 陪练 / 技能评估 / 角色扮演 / 学习路径 / 考核 / 测验 / 金融培训 --- ## Core Capabilities / 核心能力 ### 1. Skill Assessment / 技能评估 ```python SKILL_FRAMEWORK = { "banking": { "知识": ["产品知识", "合规知识", "营销知识"], "技能": ["客户沟通", "需求挖掘", "异议处理"], "态度": ["服务意识", "合规意识", "学习意愿"] }, "insurance": { "知识": ["产品条款", "核保规则", "理赔流程"], "技能": ["需求分析", "方案设计", "促成技巧"], "态度": ["诚信展业", "长期服务"] } } class SkillAssess: """技能评估引擎""" def assess(self, employee_id: str) -> dict: """全面技能评估""" return { "skill_radar": self._generate_radar(scores), "gap_analysis": self._identify_gaps(scores), "learning_recommendations": self._recommend_courses(gaps), "comparison_to_peers": self._peer_comparison(scores) } ``` ### 2. Role-play Training / 角色扮演 ```python ROLE_PLAY_SCENARIOS = { "客户拒绝处理": { "场景": "客户说'我不需要保险'", "难度": "初级", "评估维度": ["倾听", "共情", "探询", "回应"] }, "产品推荐": { "场景": "向高净值客户推荐综合理财方案", "难度": "高级", "评估维度": ["需求分析", "方案设计", "专业展示", "促成技巧"] } } ``` --- ## Disclaimer This skill provides training tools for educational purposes. ## Appendix G. Alibaba Dianjin Fusion — finance-training-coach v5.0.0 > **Source**: Alibaba Dianjin Digital Employee — `education-trainer` (AI教育训练师) > **Essence**: 金融知识科普、投教课程设计、学习效果评估、个性化学习路径 > **Integrated**: 2026-05-31 --- ### G.1 Core Workflow (Dianjin essence) ``` 用户请求 → 学习目标识别 → 知识图谱构建 → 课程内容生成 → 测评题目设计 ↓ Learning Path: - 入门级：基础概念（股票/基金/债券是什么） - 进阶级：分析方法（基本面/技术面/量化） - 高级：策略实战（回测/仓位管理/风险控制） ↓ Content Types: - 图文教程（Markdown+图表） - 视频脚本（口播稿+PPT大纲） - 测评题库（单选/多选/判断/案例） ``` --- ### G.2 Knowledge Graph & Curriculum (Dianjin method) **金融知识体系（Dianjin结构）**： ``` Level 1: 基础理论 - 金融市场的功能（融资/投资/风险管理） - 主要资产类别（股票/债券/基金/衍生品） - 基本术语（PE/PB/ROE/市值/涨停板） Level 2: 分析方法 - 基本面分析：财报解读/行业研究/宏观分析 - 技术面分析：K线/均线/MACD/布林带 - 量化分析：因子模型/回测/风险控制 Level 3: 实战策略 - 价值投资：巴菲特/格雷厄姆方法论 - 成长投资：PEG/赛道选择/催化剂 - 趋势交易：均线突破/量价关系 - 对冲策略：配对交易/市场中性 Level 4: 风险管理 - 仓位管理：凯利公式/ATR仓位 - 止损策略：固定止损/移动止损 - 心理控制：贪婪/恐惧/从众心理 ``` **课程设计模板（Dianjin风格）**： ``` 【课程】股票基本面分析入门（Level 1） 一、学习目标 - 理解PE/PB/ROE三个核心指标 - 能读懂利润表/资产负债表/现金流量表 - 能计算并解释股息率/分红率 二、学习内容 1. 视频：15分钟（口播稿见附件） 2. 图文：PE/PB/ROE计算公式+案例 3. 实战：挑选3只股票，计算其PE/PB/ROE 三、测评题目（5题） 1. 【单选】某公司股价100元，每股收益5元，PE是多少？ A. 10倍 B. 20倍 C. 50倍 D. 100倍 四、学习时长 - 视频：15分钟 - 阅读：20分钟 - 实战：30分钟 - 总计：65分钟 五、扩展阅读 - 《聪明的投资者》第3章 - 巴菲特致股东的信（2025） ``` --- ### G.3 Personalized Learning Path (Dianjin essence) **学习者画像**： | 维度 | 新手 | 进阶者 | 资深者 | |------|------|--------|--------| | 金融知识 | 无/极少 | 基础概念清楚 | 有实战经验 | | 投资经验 | <1年 | 1-5年 | >5年 | | 学习目标 | 理解基础 | 掌握分析方法 | 优化策略 | | 推荐路径 | Level 1 → 2 | Level 2 → 3 | Level 3 → 4 | **个性化推荐算法（Dianjin风格）**： ``` 输入：学习者画像（知识水平/学习目标/可用时间） ↓ 匹配：知识图谱中的最优学习路径 ↓ 输出： - 推荐课程列表（排序） - 每门课程的学习时长 - 里程碑节点（完成XX课程后获得证书） ``` --- ### G.4 Assessment & Feedback (Dianjin method) **测评题目类型**： ``` 1. 知识理解题（单选/多选/判断） - 目标：检验概念掌握 - 难度：低-中 - 示例："PE是什么？" 2. 计算应用题（计算/分析） - 目标：检验公式运用 - 难度：中-高 - 示例："计算茅台的PE，并判断是否高估" 3. 案例分析题（开放/论述） - 目标：检验综合分析能力 - 难度：高 - 示例："分析特斯拉2025年Q4财报，给出投资建议" ``` **反馈机制**： ``` 即时反馈： - 答题正确 → "✅ 正确！解释：..." - 答题错误 → "❌ 错误。正确答案：B。解释：..." 学习报告： - 完成课程数/总课程数 - 平均得分/满分 - 薄弱知识点（需加强） - 推荐复习课程 ``` --- ### G.5 Test Case (Dianjin quality) **Test Case: 个性化学习路径推荐** ``` Input: "我是投资新手，想学习股票投资，每天能学1小时" Expected Output: 1. 学习者画像：新手（知识水平低，经验<1年） 2. 推荐路径：Level 1（基础理论）→ Level 2（分析方法） 3. 课程列表：TOP 5课程（按优先级排序） 4. 学习时长：每门课程60-90分钟，总计约7-10小时 Quality Check: - ✅ 路径符合学习者水平 - ✅ 课程难度递进（不跳跃） - ✅ 时长合理（每天1小时，约1-2周完成） ``` --- **End of Dianjin Fusion Content — finance-training-coach v5.0.0**


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