因为这是他自己选的路，是他逆天改命的开始。
3
下午两点，林辰在会议室里跟B线核心成员开需求评审会。
“智能会话转人工，核心痛点是什么？”他问产品经理小周。
“是效率。”小周调出数据，“现在我们的AI客服，遇到解决不了的问题，是让用户自己点‘转人工’。但很多用户不知道要点，或者点了之后，要等很久，因为人工客服忙。平均转接时间超过三分钟，用户流失率高达40%。”
“所以我们要做的，是AI自动判断什么时候该转人工，然后无缝对接，让用户感觉不到切换。”林辰在白板上画流程图，“关键点有两个：一是判断准确率，二是转接效率。”
“判断准确率，我们可以用历史对话数据训练模型。”技术骨干李浩说，“但需要标注大量数据，至少要两周时间。”
“不用两周。”林辰摇头，“用迁移学习。我们已经有现成的意图识别模型，在这个基础上做微调，三天就能出初版。系统，调出我们现有的意图识别模型准确率。”
【收到。当前意图识别模型准确率：87.3%】
【基于该模型进行转人工判断任务的迁移学习，预计准确率可达92%-95%，训练时间：72小时。】
林辰把系统提供的数据报出来。
李浩眼睛一亮：“如果有这个准确率，那就够了！那转接效率呢？”
“用长连接+会话状态同步。”林辰继续画图，“AI和人工客服用一个共享的会话池，AI把整个对话历史、用户画像、问题分类，实时同步给人工客服。人工一接入，就知道前因后果，不用用户重复说。这样转接后的首条响应时间，可以从现在的平均三十秒压缩到五秒内。”
“这个架构可行！”另一个工程师兴奋地说，“我们可以用WebSocket做长连接，会话状态用Redis存，延迟能控制在毫秒级。”
“好，就这么定。”林辰拍板，“李浩，你带三个人，专门攻这个功能。五天，我要看到可演示的demo。”
“没问题！”
接下来讨论多轮对话记忆和知识库智能推荐，林辰同样用系统辅助，快速给出技术方案和实现路径。原本预计要开三小时的会，一个半小时就结束了，而且结论明确，分工清晰。
散会后，小周凑过来，小声说：“林总，您这技术判断力也太强了。每个问题都能直接切中要害，方案
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