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《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。
- 手动标签创建：
- 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
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<br>(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<br>(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<br>(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)
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<br>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<br>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
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<br>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)
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<br>(清洗, 分词等)];
D --> E[AI引擎: 调用NLP模型<br>(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<br>(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。