一開始在設計這個提案會議評量工具的雛形時，我們想得相對簡單。

如果目標是讓AI幫忙審視一場客戶提案會議的品質的話，那首先我們必須先拿到會議的素材，也就是會議的錄影或錄音檔。接著，再想辦法把錄影/錄音檔中的語音轉成逐字稿，根據逐字稿的內容對會議進行評分，最終產出評分報告。

換句話說這個工具的工作流程大致可以拆解成三個主要的階段：

1. 收集會議素材
   會議素材的品質直接影響到後續的所有流程和產出，因此，怎麼樣才能穩定地拿到「好的素材」？變成一個很重要的問題。檔案收集的方式、檔案格式、流程如何規劃才能讓業務在實際工作情境下最容易無縫配合，這些都需要逐一考量。如何花費最少功夫取得品質穩定的素材、順利輕鬆地將素材送入工具系統中？這是第一階段的核心課題。

2. 轉錄逐字稿
   Audio → Speech-to-Text → Transcript 看似很單純，但實際執行測試會發現：「有逐字稿」和「有一份可以拿來評分的逐字稿」完全是兩回事。再加上業務團隊並不是只使用單一語言：不同國家、不同市場的團隊，可能使用中文、英文、日文等不同語言進行客戶會議。因此，我們不只是需要能將語音轉錄成文字的流程，而是需要「穩定、準確，而且能跨語言工作的轉錄機制」，畢竟逐字稿如果不精確，後續的評分機制就是建立在錯誤的資訊上。

3. 以逐字稿做會議評分

有了穩定的逐字稿之後，真正大魔王的部分才開始。到底要怎麼建立一套評分機制，讓每一場會議都能在相對一致標準上被評量，這是整個工具成功與否最關鍵的部分，決定這套工具系統能否提供穩定有價值的feedback。我們希望做出的評分報告能讓業務團隊看完之後知道自己哪裡做得好、哪裡需要改善；主管也能夠透過這套評分，更有效率找到team member的問題，進一步進行輔導。這就是前一天提到過的核心問題：如何把業務多年累積的寶貴銷售經驗，轉化成一套可以被系統執行的評量機制？

以上這三個核心階段環環相扣，每一個環節都會直接影響下一個環節，每一個步驟都要做到良好的品質控管，從素材品質、逐字稿品質，到最終的評分和報告品質都需要顧及。每個環節都牽涉到許多實際商務脈絡的考量，甚至不同市場、地區、語言都還有各自的情境。舉例來說，光是業務團隊習慣用哪種方式和客戶開提案會議（線上會議或者實體會議）就會影響到會議素材取得的方式，諸如此類的業務工作流程都會影響到這套工具的設計，所以隨著雛形的發想越來越深入，我逐漸意識到，這其中牽涉的層面其實相當複雜，要做出一套能順暢融入業務團隊工作流、又能對sales coaching有實質助益的工具真的遠比一開始想的還要難上許多。