概述

在某中心的销售团队中，客户聚焦文档（称为账户规划）对于深入理解每位客户的独特目标和挑战至关重要。随着业务扩展，账户规划流程变得日益复杂，需要详细分析、审查和跨团队协调。这种复杂性及涉及的手动审查工作导致了显著的操作开销。

为应对这一挑战，于2025年1月推出了Pulse——一款生成式AI工具，旨在简化和增强账户规划流程。实施Pulse后，规划质量同比提升37%，同时完成、审查和批准规划的总时间减少了52%。

规模扩大与复杂性增加带来的挑战

随着业务持续增长，账户规划流程需要适应日益增加的规模和复杂性。在通过某中心Bedrock提供企业级大语言模型（LLM）之前，曾探索基于规则的文档处理方法来评估账户规划，但事实证明该方法难以处理 nuanced 内容和不断增长的文档量。到2024年，出现了三个关键挑战：

• 规划质量和格式不统一：团队跨多个地区运营并服务不同行业的客户，导致账户规划在结构、细节和格式上自然存在差异。这种不一致性使得确保关键客户需求被有效且一致地描述变得困难。此外，账户规划质量的评估本质上是主观的，严重依赖人工判断来评估每个规划的深度、战略对齐和客户聚焦程度。
• 资源密集的审查流程：质量评估流程依赖销售领导的手动审查。虽然彻底，但这些审查消耗了本可用于战略客户参与宝贵时间。随着业务规模扩大，这种方法在规划批准和实施中造成了瓶颈。
• 知识孤岛：发现了跨团队协作的未开发潜力。开发提取和共享知识的方法可以将个别账户规划转化为集体最佳实践，以更好地服务客户。

解决方案概述

为应对这些挑战，设计了Pulse——一个使用某中心Bedrock分析和改进账户规划的生成式AI解决方案。工作流程包括以下步骤：

1. 账户规划叙述内容通过异步批处理管道按计划从CRM系统中提取
2. 数据流经一系列处理阶段：
   • 预处理以结构化和规范化数据并生成元数据
   • LLM推理以分析内容并生成洞察
   • 验证以确保质量和合规性
3. 结果安全存储用于报告和仪表板可视化

关键技术组件

数据摄取

实现批处理管道，将账户规划从CRM系统提取到某中心简单存储服务（S3）存储桶中。调度程序按固定节奏触发此管道，便于持续分析最新信息。

预处理

考虑到账户规划的动态性质，以每日快照形式处理，每次运行仅包含更新的规划。预处理在两个层级进行：ETL流层级组织要处理的必需文件，以及在模型调用前作为输入验证的一部分。这种方法使用规划的最后修改日期，对于避免对相同内容进行多次运行至关重要。

基于某中心Bedrock的分析

解决方案核心使用某中心Bedrock，该服务提供多种模型选择和控制、数据定制、安全与防护栏、成本优化和编排。使用某中心Bedrock基础模型执行两个关键功能：

• 账户规划评估：Pulse根据10个业务关键类别评估规划，创建标准化的账户规划准备指数。这种自动化评估通过具体的改进建议识别改进领域。
• 可操作洞察：某中心Bedrock提取并综合跨规划的模式，识别客户战略重点和市场趋势，这些可能否则会孤立在个别文档中。

验证框架

验证框架包括以下组件：

• 作为OWASP大型语言模型应用前十关键要素的输入和输出验证
• 针对既定业务规则的自动化质量和合规性检查
• 对未达到质量阈值的输出进行额外审查
• 随时间提高系统准确性的反馈机制

生产环境工程：构建可靠的AI评估

将Pulse从原型过渡到生产时，实施了稳健的工程框架以应对三个关键的AI特定挑战：

1. 处理LLM的非确定性：开发了使用变异系数（CoV）分析的统计框架，通过对账户规划输入进行多次模型运行来衡量和稳定输出变异性
2. 适应动态规划演变：建立清晰阈值进行选择性手动审查，并检测需要重新校准的性能变化
3. 灵活评估标准：实施动态阈值加权系统，根据业务影响为标准分配不同权重，跨不同账户类型自定义阈值

结论与未来展望

Pulse通过自动化审查和结构化验证，简化质量评估并通过在全球组织内呈现可操作的客户情报来打破知识孤岛。这帮助销售团队减少审查时间，更多时间用于为战略客户参与做出数据驱动决策。

未来计划通过连接战略规划与销售活动和客户结果来增强Pulse的能力，以衡量账户规划执行情况。通过分析账户规划叙述，旨在识别并把握新机会，更深入洞察战略规划如何推动客户在某中心的成功。

将继续使用某中心Bedrock的新功能进行增强和稳健的流程改进，通过构建工作流程编排、使用某中心Bedrock防护栏、引入代理框架以及使用Strands代理和某中心Bedrock AgentCore，在未来实现更动态的流程。
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