主用例说明：语音转写与要点提炼（Voice-to-Text & Insight Extraction）

背景概述

前线销售和客服常使用语音消息，但语音难以搜索或沉淀知识；人工记录费时。本主用例介绍如何利用语音转写、要点提炼、敏感词识别与知识同步，实现“说完即记录”，让团队快速掌握客户需求。

目标与价值

• 实时转写：语音自动转成文本，便于检索与归档。
• 要点提炼：识别客户需求、下一步行动、风险提示。
• 知识沉淀：关键信息写入客户档案、任务，提升协作效率。
• 合规审查：敏感内容自动提示，确保话术合规。

参与角色

• 销售/客服/CSM：录制语音，依赖转写结果。
• 运营团队：根据转写内容调整策略。
• 数据科学团队：训练 NLP 模型。
• 合规团队：审核敏感词规则。
• IT 中台：维护语音服务稳定性。

主场景 User Story

作为 客户成功经理，我希望 语音沟通自动变成结构化信息，从而 快速跟踪客户需求并协同团队。

子场景详解

子场景 A：语音实时转写

• 角色与触发：销售发送语音消息。
• 主要流程：
  1. 语音上传到转写服务，几秒内生成文本。
  2. 支持多语言、方言识别与自定义术语。
  3. 文本同步到聊天记录、客户档案。
  4. 转写质量低时可人工修正。
• 成功标准：准确率高；延迟低；术语识别正确。
• 异常与风控：服务不可用自动切换备用；超时提醒；数据加密传输。
• 指标建议：转写准确率、延迟、修正率。

子场景 B：要点提炼与任务生成

• 角色与触发：系统在转写后分析内容。
• 主要流程：
  1. NLP 模型识别客户需求、关注点、问题。
  2. 自动提炼为要点摘要，展示在会话侧边栏。
  3. 根据要点生成任务、标签或提醒。
  4. 操作人可确认、修改并发布。
• 成功标准：要点提炼准确；任务可执行；减少手工记录。
• 异常与风控：识别不准可手动编辑；模型持续学习；敏感词需提示。
• 指标建议：摘要准确率、任务采纳率、节省时间。

子场景 C：敏感词与合规审查

• 角色与触发：语音包含敏感词或违规话术。
• 主要流程：
  1. 系统检测敏感词、风险表达并高亮。
  2. 触发提醒客服或主管采取措施。
  3. 严重违规自动暂停发送或转人工。
  4. 结果记录在质检系统，用于培训改进。
• 成功标准：敏感词命中；提醒无误；整改及时。
• 异常与风控：误判可申诉；敏感词库定期更新；保留审计日志。
• 指标建议：敏感词命中率、误判率、整改完成率。

子场景 D：知识沉淀与共享

• 角色与触发：优质对话需要沉淀。
• 主要流程：
  1. 选择关键语音转写内容，生成案例或 FAQ。
  2. 分类到知识库并关联标签。
  3. 分享给团队或用于培训。
  4. 统计知识使用情况，优化内容。
• 成功标准：知识准确；复用率高；培训覆盖广。
• 异常与风控：知识需要审核；敏感客户信息脱敏；记录复用反馈。
• 指标建议：知识提交数量、复用率、培训完成率。

场景级测试用例示例

测试准备：配置语音转写服务、NLP 模型、敏感词库、知识库模板。

用例 A-1：语音转写与要点生成（正向）

• 前置条件：模型训练完成；语音质量良好。
• 操作步骤：
  1. 录制 30 秒语音，描述客户需求。
  2. 查看转写文本与要点。
• 预期结果：
  • 文本准确呈现，术语识别正确。
  • 自动生成“需求：升级专业版”“下一步：安排演示”等要点。
  • 任务列表新增“安排演示”待办。

用例 B-1：敏感词告警（逆向）

• 前置条件：敏感词库包含“返现承诺”。
• 操作步骤：
  1. 录制语音提及敏感话术。
  2. 查看系统响应。
• 预期结果：
  • 转写文本高亮敏感词，提示“请确认是否符合政策”。
  • 主管收到告警并可审核。
  • 日志记录事件，质检任务生成。

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