贷款资质预检

信贷初筛的常见痛点

贷款居间顾问或信贷经理在客户首次咨询、电话/微信初筛阶段，常面临两个核心问题：一是客户提交的收入、负债、资产信息零散且不规范，很难快速提炼关键指标；二是仅凭经验判断可贷方向，容易遗漏风险点（如征信查询密集、经营佐证缺失），导致无效进件——既浪费顾问时间，也消耗客户信任。

技能的核心工作逻辑

这个技能将资质预检拆解为标准化五步流程，每一步聚焦具体问题：

• 第一步收集客户要素：覆盖年龄、身份（受薪/经营/自雇）、收入稳定性、月负债、资产、征信概况（逾期/查询次数）、目标贷款类型与金额，支持自然语言或结构化输入。
• 第二步匹配准入门槛：按经营贷、消费贷、按揭等贷款类型，列出常见通用门槛（如受薪贷需收入覆盖月供约2倍），仅作参考。
• 第三步测算负债收入比（DTI）：通过月负债 ÷ 月收入计算，给出区间参考（70%偏紧），帮助快速识别偿债压力。
• 第四步标记缺件与风险点：自动识别征信查询密集、近期逾期、流水不足、经营佐证缺失等常见问题。
• 第五步输出预检结论：生成结构化工件（含loan_types可尝试方向、missing_docs缺件、risk_flags风险点、dti数值、suggestion提示）与自然语言摘要，可直接传递给下游工具（如loan-plan-compare方案对比）做进一步分析。

适用边界与合规注意

这个技能的定位是进件前的辅助判断工具，而非审批结论：

• 仅适用于客户初步咨询、电话/微信初筛、面签前资格判断场景，不适用于最终审批（需以放款机构为准），也不适用于已拒贷客户的深度归因（需用reject-reason-analysis）。
• 所有测算均为通用参考，不承诺放贷结果、额度或利率；涉及准入政策的内容，必须以放款机构与监管最新口径为准，输出不得作为审批依据。
• 不向特定金融机构导流，也不提供个股或具体投资标的建议。