听听他们的真实想法。
看看我们的处理方式还有没有需要改进的地方。”
苏羽昕说道。
“没问题，我已经跟业主打好招呼了。
他们都很愿意跟你聊。”
刘梅的语气很热情，“还有，我们小区有位张阿姨。
之前是华龙的签约业主。
因为华龙的设备总出问题，上个月就解约了。
现在想了解我们的服务，你等下也可以跟她聊聊。”
下午三点，苏羽昕抵达滨江悦府。
刘梅已经在小区的活动中心等着，旁边坐着三位老人。
其中一位就是之前受影响的李爷爷。
还有一位是华龙的前业主张阿姨。
“苏总，你可来了！”
李爷爷笑着站起来，手里拿着黎光的App。
“上午预约慢了点，但你们处理得很及时，还送了免费检测。
比华龙强多了。
华龙之前的App总崩溃，客服电话打不通，投诉了也没人管。
我再也不会用他们的服务了。”
苏羽昕在李爷爷身边坐下，拿出录音笔：“李爷爷，谢谢您的理解。
我们想知道，要是以后再遇到类似的情况。
您希望我们怎么做能让您更满意？
比如提前发通知，或者提供其他预约方式？”
“提前发通知就好！”
李爷爷想了想，“比如系统要维护，提前一天在App上发个提醒。
或者在小区公告栏贴个通知。
我们老人看到了，就不会着急了。
另外，纸质预约表也很好。
万一手机没电了，还能手动预约，很方便。”
旁边的张阿姨接过话茬：“我之前用华龙的服务。
他们承诺‘24小时上门服务’。
结果我半夜发烧，打电话找他们，一直没人接。
最后还是我儿子送我去的医院。
后来我想解约，他们还扣了我200块押金，说我‘违约’。
你们黎光的服务真的能做到24小时响应吗？”
苏羽昕拿出《售后维护补充协议》的复印件。
指给张阿姨看：“张阿姨，您看，这是我们跟设备供应商签订的协议。
明确写了‘24小时响应维修’。
要是您半夜身体不舒服，按App上的紧急呼叫按钮。
我们的客服人员会在10秒内响应。
还会帮您联系家属和社区医院。
绝对不会像华龙那样不管不顾。
您要是不信，可以现在就试试紧急呼叫功能。
我保证很快就有人接。”
张阿姨半信半疑地拿出手机。
打开黎光App，按下了红色的紧急呼叫按钮。
不到10秒，手机就响了。
客服人员的声音温柔而清晰：“您好，请问您需要什么帮助？
是否需要联系家属或社区医院？”
张阿姨愣住了，随即眼眶有些发红：“真的有人接……太好了。
以后我半夜不舒服，终于有人能帮我了。
我今天就想签你们的服务，什么时候能开始啊？”
“您今天签了意向书，我们明天就安排医疗专员上门给您做体检。
建立健康档案。
下周就能正式开始服务。”
苏羽昕笑着说，“另外，您之前在华龙扣的押金。
我们可以帮您联系市场监管局，看看能不能帮您要回来。”
张阿姨高兴得拉着苏羽昕的手：“太感谢你了！
你们不仅服务好，还这么贴心。
我一定要介绍更多邻居来签你们的服务！”
接下来的一个小时里，苏羽昕又走访了5位业主，收集到12条反馈。
其中8条是正面反馈，4条是改进建议。
包括“希望增加夜间医疗咨询服务”
“想了解慢性病管理课程”等。
她把这些反馈实时同步到工作群里。
还附上了张阿姨的签约意向书照片。
岑知夏很快回复：“张阿姨的情况我已经记录下来了。
会优先安排她的体检和服务开通。
夜间医疗咨询服务，我们正在跟社区医院对接。
预计下个月就能上线，到时候会第一时间通知业主。”
赵长天也在群里留言：“苏羽昕的走访很有价值。
特别是华龙前业主的反馈，能帮我们更好地了解业主的痛点。
后续走访中，要重点关注华龙的前业主，收集他们的需求。
针对性地优化服务，吸引更多业主选择黎光。”
下午四点半，苏羽昕结束了滨江悦府的走访，准备返回总部。
开车离开前，她看着手机里的走访记录1
心里充满了成就感——
下午不仅解决了天河新城的预约问题。
还成功吸引了一位华龙前业主签约。
收集到的反馈也为后续的服务优化提供了方向。
发动汽车时，她收到了周雨薇的消息：“紧急呼叫手环的供应商已经确认。
三天内到货，总共500个。
优先配送广市的试点小区。
你那边登记的独居老人信息，记得整理好发给我，我来安排配送。”
苏羽昕立刻回复：“好的，我今晚就整理好发给你。
确保每个有需求的老人都能领到手环。”
另一边，黎光总部信息处技术团队的办公室里。
键盘敲击声此起彼伏。
周海琼站在团队负责人张副处长的工位前。
最近这段时间，周海琼直接管理信息技术处——
张副处长负责的技术团队。
而信息团队那边，则是处长岑知夏直接向赵长天汇报。
目前，信息技术处是否划分为信息处和技术处两个独立的部门——
已经纳入了赵长天的考虑范围。
周海琼盯着屏幕上跳动的方言语音识别准确率数据——
成市话的识别准确率卡在了92%，离目标的98%还有不小的差距。
“问题出在哪？”周海琼的手指轻轻敲着桌面。
目光落在屏幕上的错误识别案例上——
“‘巴适’识别成‘巴士’，‘撇脱’识别成‘撇托’。
这些都是成市话里常用的词汇，怎么会识别错？”
老张揉了揉眼睛，调出方言样本库：“周总，主要是成都话的口音太杂了。
有城区的、有郊县的。
还有跟庆市话、乐山话融合的变体。
我们之前采集的样本主要是城区口音，郊县口音的样本太少。
导致识别准确率上不去。
比如‘耍’这个字，城区念‘shuǎ’，郊县有的念‘suǎ’。
系统没见过这种发音，就容易识别错。”
周海琼皱起眉，拿起桌上的成市话方言词典翻了几页——
“我们得扩大样本库。
不仅要采集城区口音，还要采集郊县的。
甚至跟其他方言融合的变体。
你统计一下，现在还缺哪些区域的样本。
我联系成市的分公司，让他们帮忙采集。”
老吴立刻打开Excel表格——
“现在缺双流、郫都、龙泉三个区的郊县口音样本。
每个区域至少需要50个小时的语音样本。
涵盖不同年龄段、不同职业的人。
这样识别准确率才能覆盖大部分用户。”
“好，我现在就联系成市分公司的李经理。
让他在三天内完成样本采集。”
周海琼拿出手机，拨通了李经理的电话，“李经理，我们需要成都双流、郫都、龙泉三个区的郊县口音样本。
每个区域50小时，涵盖不同年龄段，三天内必须完成。
费用从信息处的预算里出，有问题吗？”
电话那头的李经理很爽快：“没问题，周总。
我马上安排人去做，明天就能开始采集，三天内保证完成。
需要采集哪些场景的语音？
比如日常对话、服务咨询这些？”
“主要是跟养老服务相关的对话。
比如‘我要预约血压检测’‘我的血糖有点高’‘紧急呼叫’这些。
还有日常的常用词汇，比如‘吃饭’‘睡觉’‘出门’。
确保覆盖老人的日常用语和服务需求。”
周海琼详细地说明要求，“采集的时候，要注意录音环境。
避免噪音，确保语音清晰。
另外要记录采集对象的年龄、性别、区域。
方便我们后续分析。”
挂了电话，周海琼又看向老张：“样本采集的问题解决了。
接下来我们要优化算法，针对已经采集到的样本，做二次训练。
比如把容易识别错的词汇单独拎出来，增加训练次数。
提高系统对这些词汇的敏感度。”
老张点点头，打开算法优化界面：“我们已经把错误率超过5%的词汇整理成了列表，总共128个。
现在正在做针对性训练。
预计样本采集完成后。
再经过两天的训练，成市话的识别准确率能达到96%以上。
再优化两天，应该能达到98%的目标。”
“很好。”
周海琼松了口气，目光扫过办公室里忙碌的技术人员——
“武市话的方言包进度怎么样？
有没有遇到类似的问题？”
“武市话的样本采集已经完成了80%。
主要是汉口、汉阳、武昌三个区的口音，识别准确率目前是95%。
主要问题是‘您家’‘么事’这些常用敬语和疑问词的识别。
有时候会跟普通话混淆。”
老张调出武市话的数据分析报告。
“比如‘您家要测血糖吗’，系统有时候会识别成‘你要测血糖吗’。
虽然不影响理解，但不够精准。
我们正在优化敬语的识别模型。”
周海琼接过报告，翻了几页：“敬语很重要。
武市的老人很讲究礼貌，用‘您家’称呼他们。
能让他们感觉更亲切，。
所以识别必须精准。
你们可以跟武市的社区合作。
找一些熟悉本地敬语的老人，录制专门的敬语语音样本，单独训练系统。”
“我们已经联系了武市的两个社区。
明天就会有老人录制样本。
预计两天内完成敬语模型的优化。”
老张回答道。
正说着，周海琼的手机震动起来。
是舆情监测组的小张发来的消息：“周总，华龙在微博上发布了‘方言智能养老服务’的宣传视频。
声称他们的方言识别准确率达到99%。
还@了我们黎光，暗示我们的技术不如他们。
评论区有不少网友质疑。
说华龙之前的App连普通话识别都有问题。
现在突然说方言识别99%，太假了。”
周海琼立刻打开微博，找到华龙的宣传视频。
视频里，一位“老人”用川省话对着手机说“我要预约体检”。
App立刻识别成功。
但周海琼一眼就看出了破绽——
视频里的“老人”发音标准，更像是专业的配音演员。
而不是真实的老年用户。
而且识别过程过于流畅，没有任何卡顿，明显经过剪辑。
“太假了，他们就是想靠虚假宣传抢我们的风头。”
周海琼冷笑一声，把视频转发到工作群里。
@了赵长天和岑知夏，“华龙在微博上发布虚假方言技术，宣传视频。
声称识别准确率99%，还@了我们。
需要尽快应对，避免误导用户。”