将原始记录整理为分析数据
完成记录清洗、异常隔离与会话归并，形成 578,119 条清洗记录和 44,059 个归并会话。
企微会话分析
把分散的客户沟通，沉淀为可追溯的业务数据。
构建会话数据处理平台与事件分析原型，连接记录清洗、会话归并、事件抽取和原文追溯，为客户沟通分析提供数据基础。
- 条清洗记录
- 578,119
- 个归并会话
- 44,059
让工作方式发生改变
原有工作方式
询价、订单进度、售后和新需求混杂在聊天记录中。同一段会话可能包含多个事项，分散记录难以直接用于业务分析。
产品支持的工作方式
将历史记录清洗、归并为可追溯会话，并通过事件分析原型连接业务事项与原文，为进一步分析和人工评估提供结构化输入。
核心能力
让数据处理可恢复、可追溯
通过批次事务、续跑账本与来源关联管理处理流程，让任务进度和记录来源可以检查。
围绕业务事件构建分析原型
将一段会话拆解为询价、履约、售后或新需求等事件，探索多事项识别与原文证据关联。
建立多维质量评测
分别评估事件提取、分类和证据定位，结合人工共识样本与回归检查，支持分析能力持续迭代。
产品流程
- 01
汇集历史记录
- 02
清洗与归并会话
- 03
抽取事件并关联原文
- 04
人工评估与迭代
PRODUCT / ENGINEERING
我的交付
我完成原系统审计，独立设计和实现隔离的 V2 数据层、可续跑处理流程及事件分析原型，并建立人工样本与回归评测机制。项目将数据工程、业务理解和模型评估连接为可持续迭代的分析基础。
你的业务也有类似流程？
从一个具体场景开始，聊聊如何把 AI 接入现有业务。
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