技术挑战与解决方案背景

随着业务规模扩大，某中心的销售团队面临账户规划流程复杂化的挑战：计划质量参差不齐、人工审核资源密集以及知识孤岛问题。传统基于规则的文档处理方法已无法应对日益增长的文档量和复杂内容分析需求。

系统架构与工作流程

数据摄取与预处理

• 采用批处理管道从CRM系统定期提取账户计划至对象存储服务
• 基于最后修改日期实施增量处理策略，显著降低计算开销
• 通过ETL流程将HTML字段转换为结构化Parquet文件格式

核心分析引擎

系统使用某中心Bedrock实现两大核心功能：

账户计划评估

• 通过27个定制化问题对10个业务关键类别进行自动化评估
• 生成标准化的"账户计划准备指数"
• 提供具体改进建议的识别功能

智能洞察提取

• 跨计划模式识别与趋势分析
• 客户战略重点的自动归纳
• 支持知识共享的专题概述生成

验证框架

实施多层次验证机制：

• 输入输出验证符合OWASP LLM应用安全标准
• 自动化质量与合规性检查
• 阈值外输出的额外审核流程
• 持续优化的反馈机制

存储与可视化

• 使用对象存储服务安全存储处理结果
• 每日更新的洞察数据刷新机制
• 支持执行摘要和详细视图的交互式仪表板

生产环境工程实践

为解决LLM非确定性挑战，开发了基于变异系数（CoV）分析的统计框架：

• 通过多次模型运行计算问题级别的整体CoV
• 使用CoV作为校正因子处理数据离散度
• 建立选择性人工审核的明确阈值
• 实施动态阈值加权系统以适应不同账户类型需求

技术实现效果

该解决方案使计划质量同比提升37%，计划完成、审核和批准的总时间减少52%。通过自动化审核和结构化验证，有效打破了知识孤岛，使销售团队能够更多专注于数据驱动的战略决策。

未来发展方向

计划通过以下技术增强进一步优化流程：

• 工作流程编排系统的构建
• 安全护栏机制的集成
• 智能体框架的引入
• Strands Agents和AgentCore技术的应用