## 《基于企业微信的 AI 智能化标签管理系统》需求文档
### 1. 需求概述
#### 1.1 业务背景
在现代企业营销和客户关系管理中，标签是实现用户分层、精准画像、个性化服务与营销的关键手段。企业微信作为连接企业与客户的重要工具，积累了大量客户数据和互动信息。然而，传统的标签管理方式面临诸多挑战：
* **手动打标效率低下且易出错**：依赖人工为海量客户、素材、群组打标签，耗时耗力，且标准不一，主观性强。
* **标签维度单一，洞察不足**：现有标签多为静态、描述性标签，难以动态反映客户行为变化和深层需求。
* **标签体系混乱，难以维护**：缺乏统一规划，标签随意创建，导致标签冗余、冲突、过期，影响使用效果。
* **AI 能力应用不足**：未能充分利用 AI 技术从客户对话、行为数据中自动挖掘和生成有价值的标签。
* **标签与业务应用脱节**：标签未能有效赋能营销自动化、智能推荐、风险预警等上层应用。
#### 1.2 业务目标
本项目旨在构建一个基于企业微信的 AI 智能化标签管理系统，通过引入 AI 能力，实现对客户、内容、群组等多维度对象的智能化、自动化、精细化标签管理，具体目标如下：
* **构建统一规范的标签体系**：建立企业级的标签中心，支持标签的统一创建、分类、权限管理和生命周期管理。
* **提升标签生产效率与质量**：利用 AI 技术（NLP、机器学习等）从文本、行为数据中自动提取、推荐、生成标签，减少人工操作，提高标签的准确性和覆盖度。
* **实现多维度动态标签**：支持基于规则的动态标签、基于 AI 模型的预测性标签（如流失风险、购买意向）和描述性标签。
* **深化客户与内容洞察**：通过丰富的标签体系，更精准地描绘客户画像、内容特征、群组属性，为精细化运营提供支持。
* **赋能上层业务应用**：将标签系统作为底层能力，支撑智能营销、智能客服、智能推荐等应用，提升业务效果。
* **无缝集成企业微信**：与企业微信数据打通，支持从企业微信同步数据源，并将标签结果应用于企业微信生态。
### 2. 功能清单
#### 2.1 前端 - PC 管理后台 (Web)
**2.1.1 仪表盘 (Dashboard)**
* **标签系统概览**：标签总数、标签覆盖对象数（客户、内容、群组）、AI 自动打标占比、热门标签、近期新增标签等。
* **标签健康度**：标签使用率、标签冲突告警、过期标签数量等。
* **AI 打标任务监控**：正在运行/已完成的 AI 打标任务状态。
**2.1.2 标签体系管理**
* 创建、编辑、删除标签分组（如“客户基本属性”、“客户行为偏好”、“客户价值等级”、“内容主题”、“群组活跃度”等）。
* 支持多级分组。
* **标签定义与管理**：
* **手动标签创建**：
* 输入标签名称、描述、所属分组。
* 选择标签类型：文本、数字、日期、枚举（单选/多选）。
* 设置标签来源：手动录入、企业微信同步字段。
* 设置标签权限：哪些角色可见、可使用、可编辑。
* 设置标签有效期（可选）。
* **规则标签创建**：
* 定义规则条件：基于客户属性（如地域、来源）、行为数据（如最近 7 天登录次数、购买金额）、互动数据（如企微聊天关键词频率）等。
* 定义规则动作：满足条件则自动打上/移除某个标签。
* 规则预览与测试。
* **AI 标签管理**：
* 查看 AI 模型自动生成的候选标签（如文本主题标签、情感倾向标签、用户意图标签）。
* 管理员审核、确认、启用 AI 标签。
* 配置 AI 标签的置信度阈值。
* **标签字典与标准**：维护标签的统一释义、使用规范。
* **标签版本管理**：对标签定义（尤其是规则标签的规则）的修改进行版本控制。
* **标签查重与冲突检测**：辅助发现相似或冲突的标签定义。
**2.1.3 AI 能力配置**
* **数据源接入管理**：
* 配置企业微信数据同步（客户基础信息、客户标签、群聊记录 - 需会话存档授权）。
* 配置其他业务系统数据接入接口（如 CRM、订单系统、素材系统）。
* **AI 模型配置**：
* 选择并配置用于标签生成的 AI 模型（如文本分类模型、关键词提取模型、用户聚类模型、情感分析模型）。
* （高级）模型训练与微调接口：上传标注数据，进行模型迭代优化。
* **AI 自动打标任务**：
* 创建和管理 AI 自动打标任务（如对新客户自动进行画像标签生成、对素材自动打内容主题标签）。
* 配置任务执行周期（实时、T+1）。
* 监控任务执行状态和结果。
* **AI 标签推荐配置**：
* 配置在手动打标场景下，AI 根据当前对象信息推荐相关标签的逻辑。
**2.1.4 标签应用与管理**
* **对象标签管理** (针对客户、内容、群组等打标对象)：
* 列表展示已打标对象及其标签。
* 手动为单个/批量对象添加、移除标签。
* 查看对象的标签来源（手动、规则、AI）。
* 查看对象的标签历史变更记录。
* **标签同步至企业微信**：
* 配置将本系统的标签同步至企业微信客户的企业标签或自定义字段。
* 配置同步频率和冲突解决策略。
* **标签 API 服务管理**：
* 为其他业务系统（如营销自动化平台、BI 系统）提供标签查询 API 的文档和凭证管理。
**2.1.5 数据统计与分析**
* **标签覆盖率分析**：各标签在不同对象类型上的覆盖情况。
* **标签分布分析**：各标签值的分布情况（如“兴趣爱好”标签下，选择“运动”的客户占比）。
* **标签交叉分析**：不同标签之间的关联性分析（如“高价值”标签与“活跃”标签的重合度）。
* **标签有效性评估**（需结合业务结果数据）：分析特定标签与业务目标（如转化率、复购率）的关联度。
* **AI 打标效果分析**：AI 自动打标的准确率、召回率（通过抽样人工校验）。
**2.1.6 用户与权限管理**
* 用户管理、角色管理、权限分配（细化到标签分组、特定标签的查看/编辑/使用权限）。
**2.1.7 系统管理**
* 操作日志、系统参数配置、企业微信集成配置。
#### 2.2 前端 - 移动端 H5 页面 (主要通过企业微信侧边栏、工作台应用入口访问，供一线员工使用)
**2.2.1 客户/群组标签查看 (企业微信侧边栏)**
* 当与客户聊天或在客户群内时，侧边栏 H5 展示当前客户/群组已有的标签。
* 突出显示关键标签（如“高意向”、“流失预警”）。
**2.2.2 快捷手动打标**
* 允许员工为当前客户/群组快速选择或补充预设的常用标签。
* AI 辅助推荐相关标签供员工选择。
* 支持输入简短备注，后台可将其转化为临时标签或待处理标签线索。
**2.2.3 标签反馈**
* 员工可对系统自动打上的标签进行反馈（如“准确”、“不准确”），用于 AI 模型优化。
**2.2.4 简单搜索与筛选**
* 基于标签快速筛选客户或查找相关素材/群组（若与其他系统联动）。
#### 2.3 后端服务
* **API 接口服务**：提供 RESTful API 供 PC 管理后台和移动端 H5 调用，以及对其他业务系统开放。
* **用户认证与授权服务**：集成企业微信 OAuth2.0，RBAC 权限模型。
* **标签核心服务**：
* 标签定义管理（CRUD）。
* 标签与对象的关联关系管理。
* 标签规则引擎：解析并执行规则标签的逻辑。
* 标签生命周期管理。
* **AI 引擎集成服务**：
* 封装对 NLP 模型（文本分类、NER、情感分析、关键词提取、主题模型等）的调用。
* 封装对机器学习模型（用户聚类、预测模型如 LTV/流失预测）的调用。
* 向量数据库接口：用于基于语义的标签推荐或内容匹配。
* **数据接入与处理服务**：
* 从企业微信、业务系统同步数据。
* 数据清洗、转换、特征工程，为 AI 模型准备输入。
* **企业微信 API 集成服务**：
* 同步企业微信客户信息、群信息、企业标签。
* 将会话内容存档数据（需授权）作为 AI 分析的输入源。
* 将系统生成的标签同步回企业微信。
* **任务调度服务**：
* 执行定时的规则标签计算任务。
* 执行批量的 AI 自动打标任务。
* 执行数据同步任务。
* **数据存储服务**：
* 关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）：存储标签定义、用户权限、规则配置、对象与标签的映射关系。
* NoSQL 数据库/搜索引擎（如 Elasticsearch, MongoDB）：存储非结构化数据（如文本内容）、AI 分析的中间结果、方便复杂查询。
* （可选）图数据库：存储标签之间、标签与对象之间的复杂关系，便于关系挖掘。
* **统计分析服务**：对标签数据进行聚合、计算，生成报表。
* **日志与监控服务**：记录系统操作、AI 任务执行、API 调用等日志，监控系统状态。
### 3. 业务流程
#### 3.1 AI 自动为新客户打画像标签流程
```mermaid
graph TD
A[企业微信新增客户] --> B[系统通过API感知到新客户];
B --> C[后端: 同步客户基础信息];
C --> D[后端: 触发AI自动打标任务];
D --> E[AI引擎: 调用用户画像模型
(可能基于已有信息如来源渠道、初步备注)];
E --> F[AI引擎: 分析客户在企微的早期互动
(如来自会话存档的打招呼内容)];
F --> G[AI引擎: 生成候选画像标签
(如“初步兴趣_产品A”, “来源_市场活动X”)];
G --> H{置信度是否达标?};
H -- 是 --> I[后端: 自动为客户打上标签];
I --> J[PC后台: 管理员可查看/审核AI标签];
H -- 否/需人工审核 --> K[后端: 将标签作为“AI建议标签”存储];
K --> J;
J --> L[标签可用于后续的客户分群与精准营销];
```
#### 3.2 管理员配置规则标签并自动生效流程 (PC 管理后台)
```mermaid
graph TD
A[管理员登录PC管理后台] --> B[进入“标签体系管理” - “规则标签”];
B --> C[创建/编辑规则标签];
C --> D[定义规则名称、描述];
D --> E[配置规则条件
例: IF (客户行业 = '金融' AND 最近30天互动频率 > 10)];
E --> F[配置规则动作
例: THEN 自动打上标签 '金融行业高活跃潜在客户'];
F --> G[保存并启用规则];
G --> H[后端: 规则引擎定时/事件触发扫描所有客户];
H --> I{客户是否满足规则条件?};
I -- 是 --> J[后端: 自动为该客户打上/更新目标标签];
I -- 否 --> K[后端: 若客户之前有此标签且不再满足条件, 则移除标签];
J --> L[标签状态更新，可在各处查看和使用];
K --> L;
```
#### 3.3 员工在 H5 端为客户补充标签流程
```mermaid
graph TD
A[员工在企业微信与客户聊天] --> B[打开聊天侧边栏H5应用];
B --> C[H5展示当前客户已有标签];
C --> D[H5调用后端AI接口, 请求标签推荐];
D --> E[后端AI引擎根据客户信息和聊天上下文
推荐相关标签];
E --> F[H5展示AI推荐标签和常用标签列表];
F --> G{员工操作};
G -- 选择已有标签 --> H[员工从列表选择一个或多个标签];
G -- 输入新标签 --> I[员工手动输入新标签文本(可能为临时)];
H --> J[H5将选择的标签提交至后端];
I --> J;
J --> K[后端: 保存客户与标签的关联关系];
K --> L[标签更新, 其他地方可同步查看];
```
#### 3.4 基于文本内容的 AI 自动打标流程 (如素材、聊天记录摘要)
```mermaid
graph TD
A[新素材入库/产生新的聊天记录批次] --> B[系统获取文本内容];
B --> C[后端: 触发针对该文本的AI打标任务];
C --> D[AI引擎: 对文本进行预处理
(清洗, 分词等)];
D --> E[AI引擎: 调用NLP模型
(如文本分类, 关键词提取, 主题模型)];
E --> F[AI引擎: 生成候选标签
(如“产品功能介绍”, “价格咨询”, “售后问题”)];
F --> G[后端: 根据置信度和预设规则, 自动应用或提交审核];
G --> H[标签应用于素材/聊天摘要, 用于后续检索和分析];
```
### 4. 非功能性需求 (简述)
* **性能需求**：
* 标签查询响应时间：< 500ms。
* 批量 AI 打标效率：根据数据量级定义具体指标（如每小时处理 N 万条记录）。
* 规则引擎执行效率：全量客户规则匹配时间< X 小时（T+1 更新）。
* **准确性需求**：AI 自动打标准确率（P）和召回率（R）需达到预设目标（如 P>85%, R>80%），并提供持续优化机制。
* **安全性需求**：数据加密，权限控制严格，防止标签数据泄露和误用。
* **可扩展性需求**：支持新增标签对象类型、新增 AI 模型、接入更多数据源。
* **可靠性需求**：系统稳定运行，关键任务（如规则计算、AI 打标）有重试和容错机制。
* **易用性需求**：PC 后台配置界面友好，标签管理逻辑清晰；H5 端操作便捷。