主用例说明：AI 陪练与话术优化（AI Coaching & Playbook Enhancement）
背景概述
培训新销售、客服往往耗费大量时间，且难以模拟真实场景。通过 AIGC 可以创建智能陪练，模拟客户对话、评估话术、给出建议。本主用例聚焦 AI 陪练系统的应用：场景构建、互动演练、评分反馈、知识沉淀，帮助团队快速成长。
目标与价值
- 场景模拟：基于行业、产品自动构建对话场景。
- 即时反馈：AI 评分、指出不足、提供改进建议。
- 知识沉淀：优秀话术汇集成手册，持续迭代。
- 培训指标：量化学习效果，指导教练计划。
参与角色
- 销售/客服人员：参与训练，提升技能。
- 培训与 enablement 团队：设计课程与考核。
- 产品/专家：提供标准答案与案例。
- 数据科学团队：调优陪练模型、评分算法。
- 管理层：查看培训效果与团队能力评估。
主场景 User Story
作为 培训负责人，我希望 运用 AI 陪练模拟真实客户场景并输出评分，从而 提升团队话术水平与应变能力。
子场景详解
子场景 A：陪练场景设计
- 角色与触发：培训团队发布新课程。
- 主要流程：
- 选择业务场景（如价格谈判、售后安抚、技术咨询）。
- 编写基础脚本、标准答案、评分维度。
- AIGC 根据行业知识扩展多轮对话可能性。
- 测试场景并开放给指定员工。
- 成功标准：场景真实；评分标准明确；体验顺畅。
- 异常与风控：场景错误可回滚；敏感信息脱敏；版本管理。
- 指标建议：场景上线周期、使用率、反馈评分。
子场景 B：员工训练与即时反馈
- 角色与触发：员工开始陪练。
- 主要流程：
- 员工与 AI 对话，处理问题或异议。
- 系统实时评价语速、情绪、话术、逻辑。
- 附上建议、优先改进项、参考话术。
- 员工可重复练习，直到达到目标分。
- 成功标准：反馈及时；建议具体；员工认可度高。
- 异常与风控：AI 误判可申诉；提供人工点评通道；记录练习日志。
- 指标建议：练习次数、平均分提升、反馈满意度。
子场景 C：结果评估与晋级
- 角色与触发：需要评估培训效果。
- 主要流程：
- 汇总员工训练成绩，生成排行榜与能力图谱。
- 设定晋级标准（如达标分数、练习次数）。
- 对低分员工安排辅导课程。
- 结果同步到绩效或学习系统。
- 成功标准：评估公平透明；晋级明确；辅导有效。
- 异常与风控：成绩异常需复核；能力标签需保护；支持导出报告。
- 指标建议：达标率、辅导完成率、能力提升幅度。
子场景 D：话术库优化与共享
- 角色与触发：收集优秀回答与实战经验。
- 主要流程：
- 将高分话术加入知识库，标记场景与效果。
- 推送至销售/客服日常应用工具。
- 持续收集反馈，更新话术。
- 结合实战数据评估话术成效。
- 成功标准：话术更新及时；团队使用率高；成效显著。
- 异常与风控：过时话术自动下线；敏感内容审核；记录修改历史。
- 指标建议：话术复用率、实战转化提升、更新频次。
场景级测试用例示例
测试准备：搭建陪练平台、评分模型、话术库、排行榜、反馈收集机制。
用例 A-1：价格谈判陪练（正向）
- 前置条件：场景包含常见异议。
- 操作步骤：
- 员工开展一次陪练。
- 查看评分与建议。
- 预期结果：
- 系统评估话术逻辑、同理心、成交引导，并给出 0-100 分。
- 提示改进点与参考话术。
- 练习记录写入员工学习档案。
用例 B-1：AI 误判申诉（逆向）
- 前置条件：刻意说出标准答案但 AI 给低分。
- 操作步骤：
- 提交申诉。
- 观察处理流程。
- 预期结果：
- 质检人员收到申诉，可查看对话与评分细节。
- 复核通过后调整成绩并优化模型。
- 日志记录此次申诉用于模型训练。