🏦 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✅ v2.018 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%⭐⭐⭐⭐⭐2ESG 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 HR20%⭐⭐⭐⭐⭐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_KEYTavily 搜索 API否-SEARXNG_URLSearXNG 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#

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