Bohea

一通电话,约 16 秒后自动变成一行结构化表格数据——全程零人工

捐赠来电登记的生产系统:每通来电被录音、转写、由 LLM 理解并写入 Google Sheets——来电者刚放下电话,数据已经入表。

TwilioPythonSpeech-to-TextLLM ExtractionGoogle Sheets API生产系统

问题

客户通过电话接收捐赠承诺。每通电话都需要一个人来听、记下金额、手续费和受益机构——慢、易错,而且下班之后就完全没人管了。

约束

没有客服团队、没有 CRM、也不想学任何新软件。产出必须落在团队本来就在用的地方:一张 Google 表格。而且系统必须无人值守——不分昼夜,每通来电自动触发。

方案

Linux 服务器上一个自足的守护进程,接入 Twilio 的 Webhook:

从挂断电话到数据入表,端到端耗时:约 16 秒

让它值得信赖的关键:置信度评分

LLM 的提取结果从不被盲目采信。每行数据都带一个由明确规则算出的 0-100 置信度分——金额未明说、机构名称含糊、来电者语气犹豫、音质差,都会扣分:

分数处理方式
≥ 90自动入库,无需复核
70–89人工抽查
< 70标记,转人工复核

AI 负责干活,分数决定什么时候需要人看一眼。这就是"演示品"和"能拿来跑生意的系统"之间的差别。

证明

已交付,运行于生产环境。随附完整交接文档:守护进程如何启动与监控、Twilio 控制台的精确配置(包括那个会静默阻断录音下载的媒体鉴权开关)、完整字段参考,以及把每一个凭据迁移到客户自有账号的分步指南。系统完全归客户所有——不依赖我。

还能用在哪

同一条管道适用于任何"电话需要变成结构化数据"的场景:承包商的漏接来电捕捉、服务型企业的下班后登记、订单热线、预约请求。如果你的生意依赖"有人一边听电话一边做记录"——这套系统把"做记录"这一步整个删掉了。

如果你造的机器需要一套界面、一个设备连接,或者数据必须落到别处去——告诉我它现在正让你付出什么代价。你会得到一个诚实的判断:能不能解;通常还会收到一个能跑的东西。从这里开始 →

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