AI 线索评估：依据事实确定优先级

核心观点

AI 可以结构化客户实际提供的信息。评估标准应明确、与服务相关，并允许审核人员质疑。

用固定字段提取已说明的问题、企业背景和缺失信息，同时保留原文与摘要。将不确定情况交给人工处理，不把推测的预算或紧迫程度当成事实。

检查误排除、遗漏以及审核人员的一致性。衡量筛选是否带来更有价值的对话，而不只是有多少联系人被标记为合格。

先决定咨询应转交销售、补问信息还是分流到其他渠道，再设计评分。符合服务对象和信息足够转交是两件事，不能因为材料不完整就认定不适合。

选取二十条匿名咨询，包含简短消息、学生、现有客户和模糊请求。请两位同事按需求与服务匹配度独立分流，再让工作流处理相同记录，每项分类须引用原文证据。比较分歧后再改规则。

建立分流表，列明编号、明确需求、证据片段、缺失信息、建议去向和审核决定。为不完整记录写一句中性追问；设置有专人负责的异常队列，避免重读所有已通过咨询。

不要奖励自信措辞或因消息简短扣分。若预算缺失导致淘汰，应检查因此错失多少潜在相关对话。被排除记录与入选记录同样需要审核。

用四个虚构广告系列、两个对等周期的 CSV 数据，演示数据校验、指标重算和分析说明。

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