企业年金查询技能

智能查询企业年金及职业年金，自动识别单位性质和年金类型，多渠道验证并输出带来源链接的标准调查报告。

🏦 企业年金/职业年金智能查询技能 v3.2

关键改进：关键词分析优先、年金类型精确判断、多重验证防错、错误检查清单

一键调查任意企业/单位是否缴纳企业年金或职业年金，查询年金开户银行，通过上市公司年报、基金招募书、养老金产品报告等多渠道分析，所有结论附带来源链接。

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🚀 快速使用

基础查询

text

"帮我查一下 [企业名称] 有没有企业年金"
"查询 [企业名称] 的职业年金情况"
"调查 [企业名称] 的福利待遇，包括年金"

深度调查

text

"对 [企业名称] 进行全面年金调查，使用所有方法"
"查一下 [企业名称] 的年金、公积金、待遇情况，输出完整报告"

批量查询

text

"帮我查一下这几家公司的年金：公司 A、公司 B、公司 C"

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📋 核心功能

功能	说明	版本
单位性质识别	自动识别企业/事业单位/国企/民企/上市公司	✅ v2.0
智能方法选择	根据单位类型自动选择最优调查方法	✅ v2.0
18 种调查方法	覆盖官方、商业、员工分享等多渠道	✅ v2.0
置信度评估	自动计算信息可靠性评分	✅ v2.0
标准化报告	输出结构化调查报告	✅ v2.0
批量查询	支持一次查询多家企业	✅ v2.0
年金开户银行查询	查询企业年金托管银行/受托银行	✅ v3.0
来源链接标注	所有结论附带来源链接	✅ v3.0
年报查询分析	通过上市公司年报查询应付职工薪酬、企业年金	✅ v3.1
基金/养老金产品查询	通过基金招募书、养老金产品报告查询投资管理人/托管人	✅ v3.1
官方机构名单比对	比对人社部/人社局官方受托机构/托管人名单	✅ v3.1
年金类型精确判断	关键词分析优先，防止类型判断错误	✅ v3.2
特殊情况识别	识别企业化管理事业单位等特殊情况	✅ v3.2
错误检查清单	输出前强制检查，防止先入为主错误	✅ v3.2
多重验证机制	关键词、单位性质、多渠道交叉验证	✅ v3.2

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🔄 调查流程 v2.0

第一步：单位性质智能识别

自动执行：

text

1. 搜索企业名称 + 官网
2. 分析工商注册信息
3. 识别单位类型标签

判断逻辑：

text

┌─────────────────────────────────────┐
│         输入企业名称                  │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  搜索：单位性质/工商类型/上市状态    │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           类型判断                   │
│  ┌─────────────────────────────┐    │
│  │ 财政供养？ → 是 → 事业单位   │    │
│  │ 国资控股？ → 是 → 国企       │    │
│  │ 上市代码？ → 有 → 上市公司   │    │
│  │ 以上皆无？ → 民企/其他       │    │
│  └─────────────────────────────┘    │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│     输出：单位类型 + 置信度          │
└─────────────────────────────────────┘

单位类型与年金类型映射：

单位类型	年金类型	是否强制	缴费比例
事业单位	职业年金	✅ 强制	单位 8% + 个人 4%
公务员单位	职业年金	✅ 强制	单位 8% + 个人 4%
国有企业	企业年金	❌ 自愿	单位 4-8% + 个人 1-4%
上市公司	企业年金	❌ 自愿	单位 4-8% + 个人 1-4%
民营企业	企业年金	❌ 自愿	单位 4-8% + 个人 1-4%
外企	企业年金	❌ 自愿	单位 4-8% + 个人 1-4%

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第二步：智能方法选择

根据单位类型自动选择最优调查方法组合：

事业单位调查方案

优先级	方法	权重	预期可靠性
1	部门预算/决算公开	30%	⭐⭐⭐⭐⭐
2	事业单位招聘公告	25%	⭐⭐⭐⭐⭐
3	官网查询	20%	⭐⭐⭐⭐
4	员工分享平台	15%	⭐⭐⭐
5	直接咨询	10%	⭐⭐⭐⭐⭐

国有企业调查方案

优先级	方法	权重	预期可靠性
1	年报/ESG 报告	30%	⭐⭐⭐⭐⭐
2	国资委官网	25%	⭐⭐⭐⭐⭐
3	招聘公告	20%	⭐⭐⭐⭐
4	商业查询平台	15%	⭐⭐⭐⭐
5	员工分享	10%	⭐⭐⭐

上市公司调查方案

优先级	方法	权重	预期可靠性
1	年报查询（巨潮/港交所）	40%	⭐⭐⭐⭐⭐
2	ESG 报告/社会责任报告	25%	⭐⭐⭐⭐⭐
3	招聘平台	15%	⭐⭐⭐⭐
4	员工分享平台	15%	⭐⭐⭐
5	商业查询平台	5%	⭐⭐⭐

民营企业（非上市）调查方案

优先级	方法	权重	预期可靠性
1	商业查询平台（天眼查/企查查）	25%	⭐⭐⭐⭐
2	招聘平台	25%	⭐⭐⭐⭐
3	员工分享平台	20%	⭐⭐⭐
4	直接咨询 HR	20%	⭐⭐⭐⭐⭐
5	官网查询	10%	⭐⭐⭐

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第三步：执行调查

自动化脚本调用：

bash

# 基础搜索
./scripts/search.sh "企业名称" all

# 按类型搜索
./scripts/search.sh "企业名称" official      # 官方渠道
./scripts/search.sh "企业名称" recruitment  # 招聘信息
./scripts/search.sh "企业名称" social       # 员工分享
./scripts/search.sh "企业名称" financial    # 财务/年报

# 深度调查（所有方法）
./scripts/search.sh "企业名称" deep

搜索渠道：

• Tavily API（优先，结构化结果）
• SearXNG（备用，隐私保护）
• 直接网页抓取（补充）

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第四步：信息整合与置信度计算

置信度算法：

text

置信度 = Σ(信息来源可靠性 × 信息一致性 × 时效性权重)

信息来源可靠性：
- 官方文件/官网：1.0
- 政府公开信息：0.9
- 上市公司年报：0.95
- 招聘公告：0.8
- 员工分享：0.6
- 匿名爆料：0.4

信息一致性：
- 多个独立来源一致：1.0
- 部分来源一致：0.7
- 单一来源：0.5
- 来源冲突：0.3

时效性权重：
- 1 年内信息：1.0
- 1-2 年信息：0.8
- 2-3 年信息：0.6
- 3 年以上：0.4

置信度等级：

分数	等级	显示
0.85-1.0	极高	⭐⭐⭐⭐⭐
0.70-0.84	高	⭐⭐⭐⭐
0.55-0.69	中	⭐⭐⭐
0.40-0.54	低	⭐⭐
0.00-0.39	极低	⭐

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第五步：生成标准化报告（v3.0）

报告结构：

markdown

# [企业名称] - 企业年金/职业年金调查报告

## 核心结论（TL;DR）
| 项目 | 结论 | 置信度 | 来源 |
|------|------|--------|------|
| 企业年金/职业年金 | 有/无 | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) |
| 年金开户银行 | XX 银行 | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) |
| 单位性质 | XXX | ⭐⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) |

## 单位性质分析
[详细说明] [来源](url)

## 年金信息
- 年金类型：企业年金/职业年金 [来源](url)
- 缴费比例：单位 X% + 个人 X% [来源](url)
- 开户银行：XX 银行（托管人/受托人） [来源](url)

## 调查结果汇总
| 方法 | 发现 | 可靠性 | 来源链接 |
|------|------|--------|----------|
| 年报查询 | ... | ⭐⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) |
| 招聘平台 | ... | ⭐⭐⭐⭐ | [链接](url) |

## 待遇水平估算
[基于公开数据的估算]

## 信息来源（带链接）
1. [来源名称](url) - 内容描述
2. [来源名称](url) - 内容描述

## 建议进一步确认方式
[具体行动建议]

v3.0 新增要求：

• 所有结论必须附带来源链接
• 年金开户银行信息需明确标注
• 链接使用 Markdown 格式 [来源名称](URL)

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⚠️ v3.2 新增：错误预防与类型判断增强

关键词分析优先规则

核心原则：公告/文档标题关键词优先级 高于 单位性质推断

关键词	年金类型	优先级
"企业年金"	企业年金	⭐⭐⭐⭐⭐（最高）
"职业年金"	职业年金	⭐⭐⭐⭐⭐（最高）
"五险二金（企业年金）"	企业年金	⭐⭐⭐⭐⭐
"五险二金（职业年金）"	职业年金	⭐⭐⭐⭐⭐
"五险二金"	需进一步确认	⭐⭐⭐⭐

判断规则：

1. 公告标题关键词优先于单位性质推断
2. 官方文件关键词优先于推测
3. 多重来源交叉验证

特殊情况识别清单

特殊情况	识别方法	处理方式
企业化管理事业单位	官网查询单位性质	查看公告关键词，不自动假设
编外/合同制人员	招聘公告区分	可能有独立企业年金
混合年金（既有企业又有职业）	咨询 HR/查看合同	分别查询确认
历史遗留（2014 年前建立）	查看建立时间	可能是企业年金延续
股权激励替代	上市公司年报查询	确认无企业年金

错误检查清单（输出前必填）

markdown

### 错误检查（v3.2 新增）

- [ ] 公告标题关键词是否与结论一致？
- [ ] 单位性质是否有特殊情况？
- [ ] 是否有多个信息来源交叉验证？
- [ ] 是否存在 2014 年前后时间差异？
- [ ] 是否考虑了编外/合同制人员情况？
- [ ] 置信度是否合理标注？
- [ ] 待确认项是否明确标注？

常见错误与预防

错误类型	错误表现	预防措施
先入为主	看到"事业单位"就假设"职业年金"	✅ 强制提取公告关键词
忽略特殊情况	不了解"企业化管理事业单位"	✅ 维护特殊情况清单
单一来源	仅凭单位性质推断	✅ 强制多渠道交叉验证
时间差异忽略	不考虑 2014 年政策变化	✅ 查询年金建立时间

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🔍 v3.1 新增：高级查询渠道

渠道 1：上市公司年报查询

适用对象：上市公司

查询平台：

• 巨潮资讯网：http://www.cninfo.com.cn/
• 上交所：http://www.sse.com.cn/
• 深交所：http://www.szse.cn/

搜索关键词：

text

"[企业名称] 年报 应付职工薪酬 企业年金"
"[企业名称] 年报 离职后福利"

可获取信息：

• 企业年金缴费金额
• 应付职工薪酬明细
• 员工福利政策

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渠道 2：基金/养老金产品查询

适用对象：所有单位（如有年金产品）

查询平台：

• 基金公司官网
• 天天基金网：http://fund.eastmoney.com/
• 人社部官网

搜索关键词：

text

"[企业名称] 企业年金 养老金产品 投资管理人 托管人"
"[企业名称] 年金 受托人 托管银行"

可获取信息：

• 投资管理人：如华夏基金、国寿养老、平安养老等
• 托管人：如工商银行、建设银行、招商银行等
• 产品起始投资日期
• 注册登记人

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渠道 3：官方受托机构名单比对

适用对象：所有单位

查询平台：

• 人社部官网
• 各省市人社局官网

全国企业年金管理机构（截至 2025 年）：

• 法人受托机构：12 家（平安养老、国寿养老、泰康养老等）
• 托管人：10 家（工商、建设、中国、农业、交通、招商等）
• 账户管理人：18 家
• 投资管理人：22 家

可获取信息：

• 官方认可的受托机构名单
• 官方认可的托管银行名单
• 用于比对确认企业查询结果

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v3.1 报告新增字段

markdown

## 💰 年金开户银行（v3.1 增强）

| 角色 | 机构名称 | 信息来源 | 置信度 |
|------|----------|----------|--------|
| **受托人** | [机构名称] | [年报/产品报告/官方名单] | ⭐⭐⭐ |
| **托管人** | [银行名称] | [产品报告/官方名单] | ⭐⭐⭐ |
| **投资管理人** | [机构名称] | [产品报告] | ⭐⭐⭐ |
| **账户管理人** | [机构名称] | [产品报告] | ⭐⭐⭐ |

**查询方法**：
- [ ] 上市公司年报查询
- [ ] 年金产品报告查询
- [ ] 官方名单比对
- [ ] 招聘信息确认

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🛠️ 脚本说明

search.sh - 主搜索脚本

bash

#!/bin/bash
# 用法：./search.sh "企业名称" [搜索类型] [输出格式]
# 搜索类型：all / official / recruitment / social / financial / deep
# 输出格式：text / json / markdown

COMPANY_NAME="$1"
SEARCH_TYPE="${2:-all}"
OUTPUT_FORMAT="${3:-text}"

# 自动检测可用的搜索工具
if [ -n "$TAVILY_API_KEY" ]; then
    SEARCH_TOOL="tavily"
elif [ -n "$SEARXNG_URL" ]; then
    SEARCH_TOOL="searxng"
else
    SEARCH_TOOL="fallback"
fi

# 执行搜索
case "$SEARCH_TYPE" in
    official)
        search_official "$COMPANY_NAME"
        ;;
    recruitment)
        search_recruitment "$COMPANY_NAME"
        ;;
    # ... 其他类型
esac

generate_report.sh - 报告生成脚本

bash

#!/bin/bash
# 用法：./generate_report.sh [企业名称] [调查数据 JSON] [输出路径]

COMPANY_NAME="$1"
DATA_FILE="$2"
OUTPUT_PATH="${3:-./reports}"

# 生成 Markdown 报告
generate_markdown_report "$COMPANY_NAME" "$DATA_FILE" "$OUTPUT_PATH"

# 可选：生成 PDF
if command -v pandoc &> /dev/null; then
    generate_pdf_report "$OUTPUT_PATH"
fi

batch_query.sh - 批量查询脚本

bash

#!/bin/bash
# 用法：./batch_query.sh [公司列表文件] [输出目录]

COMPANY_LIST="$1"
OUTPUT_DIR="${2:-./batch_reports}"

# 读取公司列表
while IFS= read -r company; do
    echo "调查：$company"
    ./search.sh "$company" deep
    ./generate_report.sh "$company"
done < "$COMPANY_LIST"

# 生成汇总报告
generate_summary_report "$OUTPUT_DIR"

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📊 参考数据

职业年金缴费标准（全国统一）

缴费方	比例	说明
单位缴纳	8%	财政负担
个人缴纳	4%	工资代扣
合计	12%	强制

企业年金缴费标准

缴费方	比例范围	说明
单位缴纳	4%-8%	不超过工资总额 8%
个人缴纳	1%-4%	自愿选择
合计	5%-12%	自愿

各地事业单位待遇参考

详见 references/salary-reference.md

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⚙️ 配置选项

环境变量

变量	用途	必需	默认值
TAVILY_API_KEY	Tavily 搜索 API	否	-
SEARXNG_URL	SearXNG 实例 URL	否	http://localhost:8080
OUTPUT_DIR	报告输出目录	否	./reports
CACHE_ENABLED	启用缓存	否	true
CACHE_TTL	缓存过期时间（秒）	否	86400

配置文件

创建 ~/.openclaw/workspace/skills/company-pension-search/config.json：

json

{
  "search": {
    "preferred_tool": "tavily",
    "fallback_tool": "searxng",
    "max_results": 20,
    "timeout_seconds": 30
  },
  "report": {
    "format": "markdown",
    "include_raw_data": true,
    "auto_save": true
  },
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_seconds": 86400
  }
}

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📝 使用示例

示例 1：事业单位查询

text

用户：帮我查一下深圳市大数据资源管理中心有没有企业年金

AI 执行流程：
1. 识别单位性质 → 事业单位（置信度 0.95）
2. 选择调查方案 → 事业单位方案
3. 执行调查：
   - 搜索预算/决算公开 ✅ 找到
   - 搜索招聘公告 ✅ 找到
   - 搜索员工分享 ⚠️ 信息少
4. 计算置信度 → 0.88（高）
5. 输出结论 → ✅ 有职业年金（单位 8% + 个人 4%）

示例 2：上市公司查询

text

用户：腾讯公司有没有企业年金？

AI 执行流程：
1. 识别单位性质 → 民营企业/上市公司（置信度 1.0）
2. 选择调查方案 → 上市公司方案
3. 执行调查：
   - 搜索年报 ✅ 找到，无年金披露
   - 搜索 ESG 报告 ✅ 找到，有股权激励
   - 搜索员工分享 ✅ 找到，确认无年金
4. 计算置信度 → 0.92（极高）
5. 输出结论 → ❌ 无企业年金，有股权激励替代

示例 3：批量查询

text

用户：帮我查一下这几家公司的年金：腾讯、阿里、字节、华为

AI 执行流程：
1. 分别识别各单位性质
2. 为每家公司选择合适方案
3. 并行执行调查
4. 生成对比报告
5. 输出汇总表格

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🔧 故障排除

常见问题

Q1: 搜索结果为空？

• 检查网络连接
• 确认 API Key 有效
• 尝试更换搜索工具
• 检查企业名称是否准确

Q2: 置信度过低？

• 增加调查方法数量
• 寻找更多官方来源
• 延长搜索时间范围
• 考虑直接咨询

Q3: 报告生成失败？

• 检查输出目录权限
• 确认数据格式正确
• 查看脚本错误日志

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📈 更新日志

v2.0.0 (2026-03-12)

• ✅ 新增单位性质智能识别
• ✅ 新增智能方法选择
• ✅ 新增置信度评估算法
• ✅ 新增 18 种调查方法
• ✅ 新增标准化报告模板
• ✅ 新增批量查询支持
• ✅ 优化搜索脚本性能

v1.0.0 (2026-03-12)

• ✅ 初始版本发布
• ✅ 基础搜索功能
• ✅ 基础报告生成

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📚 相关资源

• references/pension-policy.md - 年金政策详解
• references/salary-reference.md - 各地待遇参考
• references/search-methods.md - 18 种调查方法详解
• scripts/search.sh - 搜索脚本
• scripts/generate_report.sh - 报告生成脚本
• scripts/batch_query.sh - 批量查询脚本

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版本：2.0.0
最后更新：2026-03-12
维护者：OpenClaw 社区
许可证：MIT