Skill: gechengling/finance-knowledge-base (version 5.0.0)

--- name: Financial Industry Knowledge Base Manager slug: finance-knowledge-base description: AI-powered financial industry knowledge base manager — covers document organization, knowledge graph construction, semantic search, and intelligent Q&A. Built for financial institutions' internal knowledge management. Keywords: knowledge management, knowledge base, document management, semantic search, RAG, 知识库, 知识管理, 文档管理, 语义搜索, RAG, 知识图谱, 智能问答, 文档检索, 内部知识库, 企业知识管理. version: "5.0.0" --- # Financial Industry Knowledge Base Manager / 金融行业知识库 > **English:** AI-powered knowledge base manager — covers document organization, knowledge graph, and semantic search. > > **中文:** 知识库管理器——覆盖文档组织、知识图谱、语义搜索。 --- ### 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：金融行业知识库需覆盖最新监管政策 | 知识库需新增2026年Q1监管政策相关条目 | | 金融监管 | 保险新规（车险/人身险/医疗险）、银行合规、证券信披等 | 知识库需新增2026年Q1监管政策相关条目 | | 金融监管 | 反洗钱和合规管理知识条目需大幅扩充 | 知识库需新增2026年Q1监管政策相关条目 | > **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 | |------------------|-------------|------------------------| | **知识分散** | 文档散落各处，难找 | 统一知识库管理 | | **知识孤岛** | 部门间知识不共享 | 跨部门知识共享 | | **更新滞后** | 制度更新后知识未同步 | 知识版本管理 | | **检索不准** | 关键词搜索效果差 | 语义搜索 | --- ## Trigger Keywords / 触发关键词 **English Triggers:** knowledge management, knowledge base, document management, semantic search, RAG **中文触发词（优先）：** 知识库 / 知识管理 / 文档管理 / 语义搜索 / 知识图谱 / RAG / 检索 / 查询 --- ## Core Capabilities / 核心能力 ### 1. Document Organization / 文档组织 ```python KNOWLEDGE_STRUCTURE = { "regulations": { "banking": ["监管法规", "合规要求", "检查清单"], "insurance": ["监管法规", "产品规则", "偿付能力"], "securities": ["证监会规则", "交易所规则", "自律规则"] }, "products": { "banking": ["存款产品", "贷款产品", "理财", "信用卡"], "insurance": ["寿险", "财险", "健康险", "团险"], "securities": ["股票", "债券", "基金", "期权"] }, "processes": { "操作规程": [...], "风险控制": [...], "客户服务": [...] } } ``` ### 2. RAG Search / RAG检索 ```python class KnowledgeBaseSearch: """知识库语义搜索""" def semantic_search(self, query: str, top_k: int = 5) -> list: """语义搜索""" # 1. Query embedding query_vector = embed_text(query) # 2. 向量相似度搜索 results = vector_search(query_vector, top_k) # 3. Reranking reranked = rerank(query, results) # 4. 生成答案 context = "\n".join([r["content"] for r in reranked]) answer = generate_answer(query, context) return { "answer": answer, "sources": reranked } ``` --- ## Disclaimer This skill provides knowledge management tools for educational purposes. ## Appendix G. Alibaba Dianjin Fusion — finance-knowledge-base v5.0.0 > **Source**: Alibaba Dianjin Digital Employee — `investement-advisor` (AI投资顾问) & `researcher` (AI研究员) > **Essence**: 金融产品知识库、投资建议生成、客户画像分析、合规披露 > **Integrated**: 2026-05-31 --- ### G.1 Core Workflow (Dianjin essence) ``` 用户请求 → 产品知识查询 → 客户画像匹配 → 投资建议生成 → 合规审查 ↓ Knowledge Base: - 产品库（股票/基金/债券/衍生品） - 策略库（价值/成长/量化/对冲） - 案例库（历史成功/失败案例） - 合规库（监管规定/禁止行为） ↓ Advisory Process: 1. 了解客户（风险偏好/投资期限/资金规模） 2. 匹配产品（基于画像+市场状态） 3. 生成建议（配置比例+买入时机+止损策略） 4. 合规审查（风险提示+适当性匹配） ↓ Output: - 投资建议书（PDF/Markdown） - 产品对比表 - 风险提示函 ``` --- ### G.2 Customer Profile & Risk Tolerance (Dianjin method) **客户画像框架**： | 维度 | 保守型 | 稳健型 | 激进型 | |------|--------|--------|--------| | 风险偏好 | 不能接受亏损 | 可接受<10%回撤 | 可接受>20%回撤 | | 投资期限 | >3年 | 1-3年 | <1年 | | 资金规模 | <50万 | 50-300万 | >300万 | | 投资经验 | 无/少 | 3-5年 | >5年 | | 推荐产品 | 债券/货币基金 | 混合基金/蓝筹股 | 成长股/衍生品 | **适当性匹配规则（Dianjin风格）**： ``` 客户风险等级 → 可推荐产品等级： C1（保守型） → R1（低风险）产品 - 国债、央行票据、政策性金融债 - 货币市场基金、短期理财债券基金 - 禁止推荐：股票、股票基金、衍生品 C2（稳健型） → R2（中低风险）产品 - 高等级信用债、可转债 - 混合基金（股票仓位<30%） - 禁止推荐：ST股票、杠杆产品 C3（平衡型） → R3（中风险）产品 - 蓝筹股、ETF、混合基金 - 禁止推荐：退市风险股、场外期权 C4（成长型） → R4（中高风险）产品 - 成长股、行业主题基金 - 禁止推荐：未上市公司股权 C5（激进型） → R5（高风险）产品 - 衍生品、杠杆产品、ST股博弈 - 必须签署《高风险警示函》 ``` --- ### G.3 Investment Advice Generation (Dianjin essence) **投资建议书模板（Dianjin风格）**： ``` 【投资建议书】 客户姓名：XXX 风险等级：C3（平衡型） 建议日期：2026-05-31 一、资产配置建议 | 资产类别 | 配置比例 | 产品示例 | 预期收益 | 风险等级 | |----------|----------|----------|----------|----------| | 现金管理 | 10% | 货币基金 | 2-3% | R1 | | 固定收益 | 40% | 国债+高等级信用债 | 3-4% | R2 | | 权益类 | 45% | 沪深300ETF+中证500ETF | 8-12% | R3 | | 另类投资 | 5% | 黄金ETF | 5-8% | R3 | 二、具体产品推荐（TOP 5） 1. **华泰柏瑞沪深300ETF** (510300) - 推荐理由：估值低位（PE=11.2x），股息率3.2% - 买入时机：分批建仓，每月定投 - 止损策略：跌破年线（-8%）止损 2. **易方达蓝筹精选混合** (005827) - 推荐理由：基金经理张坤，长期业绩优秀 - 买入时机：回调5-8%时加仓 - 止损策略：回撤>15%止损 ... 三、风险提示 ⚠️ 市场风险：股市波动可能导致本金亏损 ⚠️ 流动性风险：开放式基金可能暂停赎回 ⚠️ 信用风险：债券可能违约 四、合规声明 本人已充分了解客户风险承受能力，所推荐产品风险等级符合客户风险承受能力。本人承诺不以任何方式承诺收益或承担损失。 顾问签名：_________ 日期：2026-05-31 ``` --- ### G.4 Compliance & Risk Constraints (Dianjin standards) **合规要求（投资顾问精髓）**： 1. **适当性管理**： - 必须评估客户风险承受能力（问卷+面谈） - 禁止向C1客户推荐R3以上产品 - 必须留存评估记录（至少5年） 2. **禁止行为**： - ❌ 不允许承诺收益（"年化10%", "保本"） - ❌ 不允许虚假宣传（"稳赚不赔"） - ❌ 不允许代客理财（全权委托） - ❌ 不允许利益冲突（未披露推荐产品的佣金） 3. **信息披露**： - 必须披露产品风险等级 - 必须披露历史业绩（注明"过往业绩不代表未来"） - 必须披露费用（管理费+托管费+申购赎回费） --- ### G.5 Test Case (Dianjin quality) **Test Case 1: 客户画像分析** ``` Input: "客户王先生，50岁，可投资资产200万，希望年化收益6-8%，不能接受超过10%的亏损" Expected Output: 1. 风险等级评定：C3（平衡型） 2. 适当性匹配：可推荐R3及以下产品 3. 资产配置建议：固收40%+权益45%+现金15% 4. 具体产品推荐（TOP 3） Quality Check: - ✅ 风险评级准确 - ✅ 配置比例合理 - ✅ 产品风险匹配 - ✅ 合规披露完整 ``` --- **End of Dianjin Fusion Content — finance-knowledge-base v5.0.0**


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