客诉AI智能分析填写与打标

1. 简介

1.1 案例简介

本案例以「客诉分析与打标」为例，详细讲解如何借助通义千问-单轮对话插件，实现客诉原声的有效信息自动提取、规范化录入以及打标，有效加快处理速度、降低人力成本和保障数据精准度。

1.2 设计思路

1）搭建「客诉分析与打标」表单，设计客诉原声、分析指令按钮、分析结果等字段；

2）结合分析指令，通过 concatenate 函数，将分析指令及客诉原声组装为分析提示词，用于输入至「通义千问 AI 插件」并输出分析结果；

3）结合分析结果，通过 split 函数拆分出客户企业、故障产品等关键信息；

4）结合关键信息，通过 concatenate 函数实现问题整合、并根据提示词辅助字段输出客诉打标提示词，用于输入至「通义千问AI插件」并输出分类标签；

5）最终按序点击分析提取与打标按钮，实现关键信息分析提取和录入并完成问题打标操作。

1.3 预期效果

录入客诉原声后，点击分析提取、打标按钮，分别快速进行关键信息提取与打标，效果如下所示：

2. 设置步骤

点击安装应用模板客诉 AI 智能分析填写与打标。

2.1 表单搭建

搭建「客诉分析与打标」表单，字段设置如下所示：

字段名称	字段类型	字段属性	备注
客诉原声	多行文本
分析提取有效信息	按钮
分析指令	多行文本	不可见默认值自定义为：请将以上客诉原声中反应的问题内容用可以量化的“5W2H元素：何人(问题提出企业)who、何物what、何地where、何时(年月日)when、为何why、如何(什么问题)how、及多少钱(预计损失金额)how much”来识别并输出识别结果，每个元素间用"@"来连接，没识别到的元素输出"请补充"注意不要把“何人who、何物what..."这类词一起输出。
分析提示词	多行文本	不可见 concatenate 函数
分析结果	多行文本	不可见
客户企业	单行文本	split 函数	因分析结果使用 @ 对关键信息元素进行分割，因此取 @ 前面的第一个变量，公式可设置为：SPLIT(分析结果,’@‘)[0] 取 @ 前面的第二个变量，公示可设置为：SPLIT(分析结果,’@‘)[1]，余下字段公式设置类似。
故障产品
故障定位
投诉时间
产生原因
问题描述
预估损失
问题整合		不可见 concatenate 函数
提示词辅助字段1		不可见默认值自定义为：请告诉我“	在实际应用中，提示词可自行修改。
提示词辅助字段2		不可见默认值自定义为：”属于以下“
提示词辅助字段3(打标规则)		不可见默认值自定义为：##客诉类别及定义##：（一）类别：重大客诉，定义：损失金额超过 10 万元的客诉；（二）类别：批量客诉，定义：不良比例超过 10% 且客诉数量超过 30pcs的客诉；（三）类别：停线客诉，定义：因产品质量问题导致客户端停线的客诉；（四）类别：工程加工客诉，定义：工程加工错误导致的客诉；（五）类别：严重影响绩效的客诉，定义：涉及扣除绩效评分 5 分及以上的客诉；（六）类别：漏流程客诉，定义：包括漏阻焊、漏字符、漏钻、漏铣等漏流程等情况。
提示词辅助字段4		不可见默认值自定义为：”中的哪一种，并只输出类别名称
客诉打标提示词		不可见 concatenate 函数
分类打标	按钮
客诉打标	单行文本