信用报告解读

解决的痛点

个人信用报告里混杂着信贷交易记录、查询历史、公共信息等多类数据。信贷顾问或客户拿到手后，常需要逐段翻找才能提炼出逾期情况、负债占比、近期查询次数这些和贷款申请直接相关的关键指标。零散的字段散落在报告不同位置，既难快速判断风险等级，也没法直接给后续决策提供结构化依据。

核心能力与工作流

该技能将信用报告解读拆为 5 个结构化步骤：

• 解析结构：先区分信贷交易信息（贷款/信用卡账户）、查询记录、公共记录三大板块，避免不同类型数据混淆
• 提炼关键项：提取当前逾期期数/金额、近5年逾期次数（标记M1/M2/M3+等级）、账户总数、授信总额与已用额度，统计近1-6个月的查询次数
• 风险分级：结合逾期严重程度与查询密度，给出低/中/高三级风险标记
• 影响说明：针对不同贷款类型，提示当前报告状态下的可贷性
• 输出规范：生成结构化工件CreditSummary（含overdue_now、utilization、hard_inquiries等字段），搭配自然语言摘要，可直接对接loan-eligibility-check等下游工具

适用边界

该技能仅做信息整理、测算与流程辅助，不承诺任何放款结果、额度或利率，所有涉及准入政策的内容需以放款机构与监管最新口径为准。不适用征信异议申诉的法律代理场景，建议引导至正规渠道处理。