主用例说明：智能对话质检（AI Conversation Quality Assurance）
背景概述
企业微信对话量巨大，传统人工质检覆盖率低。AI 可自动分析对话质量、合规风险、销售机会。本主用例聚焦 AI 质检流程：语音转写、意图识别、评分模型、整改闭环等，提升客户体验与团队能力。
目标与价值
- 高覆盖质检：自动抽检或全量质检，提升覆盖率。
- 多维评分：服务态度、专业度、合规、机会识别等指标。
- 整改闭环：自动生成整改建议、培训计划。
- 持续优化：根据质检结果调整话术库和策略。
参与角色
- 质检团队：配置规则、审核结果。
- 客服/销售主管：查看质检报告、指导团队。
- 客服/销售代表：接收整改任务、提升服务。
- 合规团队：关注违规话术与敏感风险。
- 数据团队：维护模型与评分体系。
主场景 User Story
作为 质检主管，我希望 使用 AI 自动分析对话并生成整改建议，从而 提高服务质量与合规水平。
子场景详解
子场景 A：质检规则与模型配置
- 角色与触发：质检团队制定评分标准。
- 主要流程：
- 定义质检维度（问候、解答完整、响应时长、敏感词）。
- 配置 AI 模型与规则引擎，设置评分阈值。
- 选择抽检比例或全量分析。
- 上线前在沙箱进行验证。
- 成功标准：规则清晰；模型稳定；阈值合理。
- 异常与风控：规则冲突提醒；模型偏差回滚；版本管理。
- 指标建议：质检覆盖率、模型准确度、抽检成功率。
子场景 B：自动评分与报告生成
- 角色与触发：对话产生后进入质检队列。
- 主要流程：
- AI 对对话进行转写、意图识别、情绪分析。
- 输出评分、标签（优秀/需改进/违规），生成报告。
- 可视化展示个人、团队、指标趋势。
- 质检人员可抽查并调整评分。
- 成功标准：报告准确、及时；可快速查看问题对话。
- 异常与风控：评分异常提示；支持人工复核；敏感内容加密。
- 指标建议：评分准确率、报告生成时长、复核率。
子场景 C：整改任务与培训闭环
- 角色与触发：对话评分低于阈值或违规。
- 主要流程：
- 系统自动生成整改任务，指派给责任人。
- 提供整改建议、话术模板、培训课程。
- 任务完成后复测，记录改进情况。
- 主管可在面板查看整改进度。
- 成功标准：整改率高；培训到位；改进效果显著。
- 异常与风控：任务超时升级；反复违规触发处罚流程；培训内容需审批。
- 指标建议：整改完成率、复测提升幅度、培训到课率。
子场景 D：机会识别与业务反馈
- 角色与触发：对话中出现潜在销售或产品需求。
- 主要流程：
- AI 标记机会类型（增购、交叉销售、产品改进）。
- 自动创建商机或产品需求任务。
- 跟踪处理结果与收益。
- 反馈提升模型准确度。
- 成功标准：机会识别准确；处理及时；收益可量化。
- 异常与风控：误判可关闭；敏感建议需审批；记录收益归属。
- 指标建议：机会转化率、模型命中率、收益贡献。
场景级测试用例示例
测试准备：准备对话样本、质检规则、模型服务、整改流程、培训资源。
用例 A-1：自动质检报告（正向）
- 前置条件：质检规则与模型已配置。
- 操作步骤：
- 导入一批对话。
- 查看质检报告。
- 预期结果：
- 系统生成评分、问题标签、建议。
- 质检面板显示个人排名与指标。
- 可跳转查看具体对话内容。
用例 B-1：违规整改升级（逆向）
- 前置条件：对话包含违规承诺。
- 操作步骤：
- 模拟违规对话。
- 查看整改流程。
- 预期结果：
- AI 标记违规并生成整改任务。
- 若责任人超时未处理，升级主管并记录处罚。
- 培训课程自动分配给该成员。