在销售会话质检项目推进中，AI始终是不可或缺的核心力量，从处理海量对话数据，到优化违规识别模型，再到衔接业务与技术两端的沟通，每一步突破都离不开AI的支撑。

最初面对堆积的对话数据时，大量无效信息曾是难题，而AI凭借算法筛选出有效内容，将原本杂乱的数据转化为可用于训练的优质资源。

模型准确率提升的过程中，也是AI持续学习典型违规语境，不断调整识别逻辑，逐步降低漏报、误报率。

更关键的是，当业务端与技术端因专业差异陷入沟通僵局时，AI还能辅助拆解需求、转化技术语言，让模糊的业务诉求变成可落地的技术方案，成为推动项目突破困境的关键。

数据清洗与模型训练那点事

某金融集团2C销售部门，之前日子可不好过，销售违规率都快碰到监管红线了，每天几千通电话里总有人暗示返利，这导致退单和投诉特别多，损失不少钱。

更头疼的是，他们手里500万条历史对话数据，差不多90%都是没用的噪音，想弄个AI系统解决问题，一开始就困难重重。

后来他们找了团队合作，拿到的原始数据是集团某分公司近1000万条对话，噪音还是很大。

团队首先做的就是把业务需求变成算法能用的数据规则，找了20名兼职标注员，根据客户给的敏感词和典型违规案例，弄出了《标注指南》。

还明确区分了“确定违规”和“规避说辞”，像“电话聊更方便”这种就属于规避说辞，之后清洗数据，还和客户一起抽查，保证标注一致。

算法团队用清洗后的数据训练模型，过程可不顺利，第一版模型准确率才20%，根本没学到语境特征，基本没法用。

这时候肯定特别着急，毕竟投入了不少精力。

不过团队没放弃，优化特征提取和样本清洗后，第二版准确率提到了50%，总算能使用了。

到第三版，用上新数据反哺，准确率稳定在70%，虽然70%不是最终目标，但已经能明显降低合规风险，客户也愿意接受，这已经是很大的进步了。

产品经理在项目里的关键作用

很多人觉得模型调试是算法团队的事，其实产品经理也特别重要，得帮算法找“合适的训练方法”。

客户那边大多是业务人员，他们说“有xxx这类绕过监管的说辞，也得找出来”，产品经理得明白这话的意思，把模糊的要求拆成能标注的语料类别。

之前第一版模型准确率20%的时候，产品经理就和算法团队一起复盘，分析是标注样本不够、噪音太多还是分类标准模糊。

最后通过增加典型语境样本、优化正负例比例，才把准确率提到70%。

在这个过程里，产品经理不直接动手优化模型，但必须推动“业务→数据→模型→结果”形成闭环，要是没有这个推动，模型可能很难有进步。

而且AI产品经常会遇到客户听不懂技术、算法团队听不懂业务的情况，这时候产品经理就是“翻译官”。

算法团队说“模型在长尾场景下的召回率不足”，产品经理得跟客户解释成“销售用特别隐晦的方式暗示返利时，系统可能漏报，但大部分常见违规都能识别”。

客户问“为啥不能做到95%准确”，产品经理就得说明“语言变形空间太大，就像监管也需要人工抽查一样，AI能帮着过滤70%高风险对话，让人力集中处理最难的30%”。

这种翻译不仅能让客户有合理预期，还能让算法团队专心搞优化，不用总跟客户解释技术问题。

后来基础质检功能稳定了，要拓展到客户画像，客户经理希望“知道客户到底想要什么”，产品经理又得把这个需求变成可计算的因子和标签体系，还得和算法团队确定哪些因子固定、哪些动态。

像客户偏好、风险等级这些标签维度，还有CRM、会话记录等数据来源，都是产品经理牵头梳理的，要是没有他们，业务需求很难转化成技术能实现的东西。

系统功能架构与项目

这个系统的功能模块，是产品经理主导和客户一起确定的。

有质检功能，能实时查询、检测违规，还有申诉和审批功能，关键词与知识库模块，可以管理敏感词、安抚话术这些，还支持批量导入。

因子管理模块，有固定因子和动态因子，用来训练和规则配置，客户画像模块，能管理标签、生成画像，还能应用在营销场景。

比如识别出“理财关注+高价值客户”，就推荐对应产品，还有核验与报表模块，人工可以核验模型结果，报表能回溯违规率和业务效果。

技术架构方面，产品经理也协助项目经理确定了，前端用React，后端是SpringBoot，数据库选了MySQL，还用了Docker和Kubernetes做容器化部署，模型支持异步训练和自动化部署。

这些架构选择都挺合理的，能保证系统稳定运行。

不过这个项目也不是一帆风顺的，从开始到落地，经历了很多磨合，数据、算法、功能都得不断调整，人与人之间沟通也很重要。

要是能更早建立标准SOP，比如需求调研模板、数据清洗规范这些，前期可能就不用加那么多没必要的班了。

这个项目虽然有小插曲，但最终效果还不错，也体现出产品经理在AI项目里的重要性，他们就是业务和技术之间的桥梁，没这个桥梁，项目很难推进下去。

结语

这场AI销售会话质检项目，虽从数据噪音堆积、模型准确率低迷的困境起步，但最终靠团队协作实现了突破。

数据清洗与模型迭代让违规识别准确率稳定在70%，有效降低了合规风险，产品经理作为“桥梁”，打通了业务与技术的沟通壁垒，还推动梳理出系统功能架构与项目流程。

项目不仅落地了实用的质检功能，更留下了宝贵经验：AI项目需重视“业务-数据-模型”的闭环，也需尽早建立标准SOP。

它证明，即便面对复杂的语言场景与跨领域沟通难题，只要找对方法、各司其职，AI就能切实为业务赋能，而产品经理这类“关键纽带”，正是项目推进中不可或缺的力量。