company-pension-search

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name: company-pension-search
description: 企业年金/职业年金智能查询技能 v3.2。自动识别单位性质，精确判断年金类型，关键词分析优先，多重验证防错，查询年金开户银行，输出带来源链接和错误检查的标准化调查报告。支持事业单位、国企、民企、上市公司等各类单位。
version: 3.2.0
author: OpenClaw User
triggers:
  - 企业年金查询
  - 职业年金查询
  - 有没有企业年金
  - 查年金
  - 企业福利调查
  - 公司年金
  - 五险一金查询
  - 待遇调查
  - 年金开户银行
  - 年金受托人
  - 年金托管人
  - 年金类型判断
metadata: {"openclaw": {"emoji": "🏦", "requires": {"bins": ["curl", "jq"]}, "env": {"TAVILY_API_KEY": "可选，Tavily 搜索 API", "SEARXNG_URL": "可选，SearXNG 本地实例"}}}}
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# 🏦 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

```
"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

```
"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

```
"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**：
```
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**：

```
┌─────────────────────────────────────┐
│         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**：

```
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)`

---

## ⚠️ 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**：
```
"[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

---

### 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**：
```
"[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**

---

### 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

---

### 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
  }
}
```

---

## 📝 使用示例

### 示例 1：事业单位查询

```
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

```
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

```
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
```

---

## 🔧 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

---

## 📈 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