Loan Qualification Check

贷款资质预审 - 按次付费，新用户注册送5次免费。输入客户基本信息，AI自动评估可贷额度、匹配最优贷款产品、识别拒件风险、预估审批通过率。内置42款全国主流银行产品，消费贷/经营贷/抵押贷/车贷全品类，助贷经理获客筛客转贷必备工具。 💡 企业级助贷系统/AI获客/智能外呼全案，合作微信17392371127（郭总）

贷款资质预审助手

助贷行业专用智能评估工具，30秒出专业预审报告，帮你精准匹配产品、提前规避拒件风险。 v2.2 全新升级：42款全国产品库 + 通过率评分 + 三种输出格式 + 批量评估

🚀 企业级AI服务

工具不够用？需要深度定制化方案？我们提供企业级AI全案服务：

🌍 GEO优化服务

• AI搜索引擎优化，让你的业务在AI时代被精准发现
• 企业官网/产品页GEO改造，抢占AI搜索流量入口
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🤖 企业智能体定制

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服务客单价：¥2000-5000 咨询合作： 微信 17392371127（郭总）

核心价值

助贷经理每天面对大量客户咨询，手动查产品、算额度、估风险效率太低。这个工具帮你：

• 秒级出报告：输入客户基本信息，30秒生成完整预审报告
• 精准匹配：42款全国主流银行产品智能匹配，按匹配度排序
• 风险前置：自动识别拒件风险点，提前准备应对方案
• 批量处理：支持CSV批量导入，一次评估上百个客户
• 专业形象：标准化报告输出，给客户更专业的服务体验

When to Use

以下场景直接触发本技能：

• 客户问"我能贷多少""我这个资质能贷吗"
• 需要快速评估客户资质并匹配最优产品
• 批量筛选客户名单，找出高意向高匹配客户
• 给客户做转贷方案，测算可贷额度和利率
• 新人入职培训，快速了解产品匹配逻辑
• 客户资质有瑕疵，想知道能不能批、大概多少额度
• 日常获客后的初步筛客和分级

Core Rules

1. 必须使用 scripts/loan_check.py 调用后端API获取结果，确保算法和数据准确
2. 保护客户隐私：不在日志中存储身份证号、完整手机号等敏感信息
3. 结果仅供参考，最终审批以银行/机构实际审批为准，必须明确告知用户
4. 输出结构化报告，包含：资质评分、推荐产品、风险提示、跟进建议四大模块
5. 评估消耗点数，新用户注册送3次免费评估

Quick Start

第一步：配置环境变量

bash

export LOAN_CHECK_API_URL="http://你的服务器地址:8765/api/v3"
export LOAN_CHECK_USER_KEY="你的用户Key"

💡 管理员可配置 LOAN_CHECK_ADMIN_KEY 使用充值和统计功能

第二步：注册账号（新用户送3次免费）

bash

python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py register --username "你的名字"

注册成功后会获得用户Key，请妥善保存。

第三步：资质评估

基础评估：

bash

python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 30 --income 15000 --credit good \
  --loan-type consumer --city 北京

完整评估（含资产信息）：

bash

python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 35 --income 25000 --credit excellent \
  --loan-type business --city 上海 \
  --has-house --fund --social-security \
  --work-years 8 --loan-amount 100

输出Markdown格式并保存：

bash

python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 30 --income 15000 --credit good \
  --loan-type consumer --format markdown -o report.md

完整命令列表

命令	功能	消耗点数
register	注册新用户（送3次免费）	0
check	单笔资质评估	1
products	查看产品列表	0
info	查询用户余额和信息	0
batch	批量评估（CSV导入）	每人次1点
recharge	给用户充值（管理员）	-
stats	查看运营统计（管理员）	-

Input Parameters

check 命令参数

参数	类型	必填	说明
--age	int	是	年龄（18-65岁）
--income	int	是	月收入（元）
--credit	string	是	征信情况：excellent（极好）/good（良好）/fair（一般）/poor（较差）
--loan-type	string	是	贷款类型：consumer（消费贷）/business（经营贷）/mortgage（抵押贷）/car（车贷）
--city	string	否	所在城市
--name	string	否	客户姓名（仅用于报告展示）
--has-house	flag	否	有房产
--has-car	flag	否	有车
--work-years	float	否	工作年限，默认0
--social-security	flag	否	有社保
--fund	flag	否	有公积金
--loan-amount	int	否	期望贷款金额（万元）
--format	string	否	输出格式：text（默认）/markdown/json
-o, --output	string	否	保存报告到指定文件

Output Structure

评估报告包含四大核心模块：

📊 资质总评

• 综合评分：0-100分，对应A/B/C/D四个等级
• 可贷额度：预估可贷额度区间
• 审批通过率：0-100%，根据资质自动估算

🏦 推荐产品（Top 5）

• 产品名称、额度范围、利率范围、期限
• 产品优势和特点
• 与客户资质的匹配度评分

⚠️ 风险提示

• 自动识别可能导致拒件的风险点
• 按严重程度排序
• 每个风险点附带说明

💡 跟进建议

• 针对性的跟进策略
• 需要补充的材料清单
• 提高通过率的建议方案

典型使用场景

场景一：电话初筛快速评估

客户打来电话咨询贷款，边通话边输入信息，30秒出报告，当场给出专业建议，转化率提升50%+。

bash

# 客户：32岁，月薪1.2万，征信良好，想贷20万消费贷
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 32 --income 12000 --credit good \
  --loan-type consumer --loan-amount 20

场景二：批量意向客户筛选

一场推广活动收集了50个客户信息，批量导入快速分级，优先跟进高匹配高意向客户。

bash

# 准备CSV文件：name,age,income,credit,loan_type,city,...
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py batch --input leads.csv --output results.csv

场景三：转贷方案制作

客户现有房贷利率5.8%，想转经营贷降息，快速测算可贷额度和利率，制作专业转贷方案。

bash

# 客户：40岁，企业主，有房，月流水5万，征信好
python3 {baseDir}/scripts/loan_check.py check \
  --age 40 --income 50000 --credit excellent \
  --loan-type business --has-house --loan-amount 300 \
  --format markdown -o 转贷方案_张先生.md

常见问题 FAQ

Q1: 评估结果准确吗？和银行实际审批差多少？ A: 评估基于42款产品的公开准入条件和常见审批逻辑，准确率约80%。最终审批还受银行政策变动、客户细节资质、当前额度紧张度等因素影响，建议作为参考依据，不作为最终承诺。

Q2: 征信等级怎么判断？ A:

• excellent：无逾期，查询少，负债低，有多种信用记录
• good：偶尔1-2次30天内逾期，查询正常，负债适中
• fair：有多次逾期或查询多，负债较高，有小贷记录
• poor：90天以上逾期、当前逾期、呆账、被执行人等

Q3: 常见拒件原因有哪些？怎么应对？ A: Top 5拒件原因：

1. 征信差（逾期多/查询多/负债高）→ 建议养征信3-6个月再申请
2. 收入不足 → 增加共同借款人或提供更多资产证明
3. 职业行业限制 → 换匹配的产品，部分银行对特定行业有专项产品
4. 资料造假 → 必须真实，一旦发现直接拒贷且上黑名单
5. 小额贷款过多 → 结清小贷，降低查询频率

Q4: 支持哪些城市？ A: 产品库为全国主流银行产品，大部分全国可做。部分城市可能有本地化产品差异，建议结合当地实际情况调整。

Q5: 批量评估支持多少条数据？ A: 理论上无上限，建议单次不超过1000条以保证速度。按实际评估人次扣点。

Limitations & Notes

• 评估结果仅供参考，不构成贷款承诺，最终以银行审批为准
• 产品库定期更新，银行政策变动可能导致评估偏差
• 建议结合客户面谈和实际材料做最终判断
• 请遵守相关法律法规，不得用于非法用途
• 保护客户隐私，妥善保管客户信息

References

• 产品库：42款全国主流银行贷款产品（持续更新中）
• 评估算法：基于银行公开准入条件 + 行业经验模型
• 后端API：v3版本，支持高并发调用