AI-SCRM
WeChat Agent
风控审计

所有 AI 动作发送前都过一遍 —— 5 层规则 + LLM 语义审查 + 审计日志可导出。

  • 5 层静态规则:敏感词 / 频控 / 黑名单 / 绝对承诺 / PII 拦截
  • LLM 语义 doublecheck(团队版起)拦截字面没命中的违规
  • 审计日志全留痕、可导出 CSV / JSON 接 SOC
  • 按客户 / 群 / 日维度配额;可加企业自定义规则
风控审计 · 实时拦截
报价话术 · 候选 已拦截
保证一周内 100% 退款,绝对没问题。
触发规则:绝对承诺词 · 触发频次:1
触达频率 · 客户 c-1083 冷却中
48h 内已发送 3 次,进入静默期 24h。
100% · 动作可追溯

它解决的问题

让 AI 给客户发消息这件事,最大风险不是技术不行,是公关事故

  • “我们一定能 100% 退款” → 不能保证的话变绝对承诺
  • 把客户电话发到群里 → PII 泄露
  • 同一句话 5 分钟内发 10 遍 → 营销骚扰
  • 给已经在黑名单的客户继续发 → 投诉升级

风控审计把所有这些前置成强制闸门 —— Agent 想发什么,先过一遍,过不了直接拦截,留痕给 SOC / 法务追溯。

5 层静态规则

每条外发动作(销售 Agent / 群运营 / 知识库审核)都必经:

规则触发动作
1. 敏感词政治 / 投诉 / 色情 / 暴力词表拦截 + 留痕
2. 绝对承诺”保证 / 一定 / 100% / 永远 / 绝对”拦截 + 标 absolute_promise_literal
3. PII 拦截11 位手机 / 邮箱 / 18 位身份证拦截 + 标 pii_literal
4. 频控同客户 N 次 / 时 · 同群 M 次 / 日进入”冷却”状态
5. 黑名单客户 / 群 / 关键词三维度直接拒绝

字面规则永远跑、永远拦 —— 哪怕 LLM 觉得”这句话没事”。

LLM 语义 doublecheck

字面层 OK 的内容继续过 LLM 合规审核:

  • 语义级绝对承诺:“肯定可以”、“问题不大” 这种字面不命中但语义违规
  • 事实性虚假:“我们和阿里有合作” 这种真假难辨的断言
  • 未授权 PII:客户名字 + 公司 + 头衔的组合
  • 客户已表达拒绝:根据上下文判断”再发就是骚扰”

LLM 失败(disable / no_key / timeout)默认按 manual_review 处理,永不放行可疑内容

审计日志

每个动作(拦截 / 放行 / 改写)都写:

{
  "ts": "2026-05-09T14:23:11+08:00",
  "actor": "agent.sales_v6",
  "target": "wechat_contact_id:wxid_xxxxx",
  "action": "send_message",
  "verdict": "blocked",
  "rules_triggered": ["absolute_promise_literal"],
  "llm_decision": "manual_review",
  "raw_text": "保证 24h 内退款",
  "rewritten_text": null
}

日志可:

  • 控制台浏览(按客户 / 时间 / 动作类型筛选)
  • 导出 CSV / JSON(每周对账给法务 / SOC)
  • 流式 webhook(实时推送到 SIEM / 安全平台)

配额管理

按维度可配置触达 / 发送 / 频次上限:

  • per-客户:单客户 24h 内最多发 N 条;超过自动进入静默 24h
  • per-群:单群每小时发言上限 / 每日上限
  • per-账号:单账号每天群发动作上限(保号)
  • 企业自定义规则(仅企业版):调用 Python lambda 写复杂业务规则

与其他模块的关系

  • 销售 Agent 外发前必过。
  • 群运营 候选话术池入池前必过。
  • 知识库 审核闸门复用同一套规则引擎。
  • 客户卡片 看每个客户的”被拦截 / 已放行”历史。

看一眼

控制台 → 风控审计页可以按”全部 / 已拦截 / 待人工核 / 已放行”过滤; 点击某条进抽屉看完整规则触发明细 + LLM 判定理由 + 原文 / 改写文本对比。

立即开始

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免费版可永久使用 1 个席位、每月 50 条触达额度、5 万 LLM token; 团队版起价 ¥599/月,年付立享 9 折。