概览
一次爽约，是一家靠预约经营的企业所拥有的最昂贵的东西。从业者照付工资、房间照样供暖、这个时段没法卖第二次，而某个想要那段时间的人被告知「没有了」。百分之十五的爽约率，等于每周白白送掉一天半。
那种标准提醒——所有人，提前二十四小时——在两个方面都很弱。它发给了那百分之九十本来就会来的人，这教会了他们忽略它；而二十四小时，对把这个时段卖给别人来说也太晚了。
风险是可知的，而且它和人品毫无关系。一个提前六周作出的预约，比一个昨天作出的风险更高。第一次就诊比第五次风险更高。周一一早比周四下午风险更高。一个已经缺席过两次的人，是最强的那个信号。这个智能体按这些来排序，把力气放在真正能改变结果的地方。
它还会去做那份没人去做的名单。一次取消到来、这个时段变回空的，而上周正好要过这个时间的那个人从来没有被告知——因为告知他们意味着为了填一个空档打十二通电话。它把空出来的时段和真正想要它的人配上，并把那条邀约草稿写好。
它不发送任何东西。以一家诊所的名义发给一位患者的东西，同时是一项临床决定和一项商业决定，而它留给人。
价值
时段被卖掉，而不是被浪费掉
因为那个空档在还有时间的时候就被知道了。
仍然有效的提醒
发给有风险的预约，而不是发给所有人。
候补名单终于被用起来
自动匹配，而不是靠十二通电话。
功能说明
只给真正有风险的预约排序
预约提前期、第一次还是第五次、星期几和几点，以及历史。给所有人发提醒，等于训练所有人忽略提醒。
早到还能把这个时段卖出去
二十四小时除了礼貌之外什么也来不及。真正挽回钱的那次干预，发生在好几天之前。
把空出来的时段和想要它的人配上
候补名单是存在的，而没有人去做它，因为做它意味着为了填一个空档打十二通电话。
在损失之前先提供改期
大多数会缺席的人本来是愿意改期的。只是没有人给过他们一个方便的方式说出来。
给这一周的风险敞口定价
那些有风险的时段值多少钱，好让这份力气背后有一个数字，而不是一种感觉。
绝不指责患者
发现是关于预约提前期、时段和历史的——绝不是关于一个人可不可靠，也绝不会写进他的档案。
这会改变什么
这会如何改变你的一周
- 它接手的工作
- 弄清下周哪些预约不会发生，而且要早到还能把那个时段卖给别人。
- 目前由谁完成
- 通常是没有人——提醒在前一天发给所有人，而那个空档在当天才被发现。
- 多久一次
- 每一周，以及每一次取消到来的时候。
- 通常的人工投入
- 为了填一个空档要打十二通电话，而这正是候补名单从来没人去做的原因。
为什么偏偏是医疗健康。一次爽约和一次满诊的成本一样，而且没法卖第二次。百分之十五的爽约率，等于每周白白送掉一天半。
无人值守运行
由你或某个事件启动，然后自行完成。没有什么需要等人坐到工位前。
每一次都是同一标准
第两百件与第一件用同一把尺子衡量。一致性正是人做不到长期保持的部分。
它无法自行采取行动
爽约挽回智能体 没有任何发送、支出或承诺的途径。正是这个限制，让依据它的输出行动是安全的。
运行方式
该智能体通过 PROMIVO 运行时在服务器端运行。每次运行都会逐步记录，每次工具调用在执行前都会进行权限检查。
- 1输入按智能体的输入结构进行校验
- 2模型claude-sonnet-5，并自动回退
- 3工具extract_structured_data
- 4权限自动执行 READ 级操作；更高的等待你批准
- 5输出符合输出结构的结构化结果
- 6日志记录 token、耗时和每一个步骤
演示
演示数据Illustrative sample output, abridged.
输入
{
"currency": "USD",
"appointments": []
}输出
{
"atRisk": [
{
"risk": "high",
"draft": "…",
"startsAt": "2026-09-14T09:00",
"reference": "AP-8812",
"interveneBy": "2026-09-09",
"whyThisRisk": "Booked forty-one days ahead, first visit, and a nine o'clock Monday. Each of those raises the risk on its own; together they are the profile that misses most often here. Nothing about the person — this is the booking's shape.",
"stillSellableIfMissed": true
}
],
"escalate": false,
"patterns": [
"Bookings made more than thirty days ahead miss at roughly three times the rate of bookings made inside a week. A shorter booking horizon for new patients would cost you less than the misses do."
],
"disclaimer": "Risk is reported for bookings, never for people. Nothing was sent, no record was written, and no individual has been scored.",
"factorsUsed": [
"Lead time",
"First visit",
"Day and hour",
"Prior misses"
],
"slotMatches": [
{
"slot": "2026-09-11T16:30 — Nadia, laser",
"draft": "…",
"offerTo": [
"WL-233",
"WL-241"
],
"whyThese": "Both asked for a Friday afternoon with Nadia specifically in the last fortnight. Neither is at the top of the queue, which is why the list never reached them."
}
],
"escalationReason": "",
"exposureThisPeriod": 4260,
"factorsUnavailable": [
"Reminder responsiveness — no record of which reminders were opened or replied to, so it was not used."
]
}使用条件
集成
无需集成。
开始之前
- 即将到来的预约，以及每一个是在哪天被预约的
- 出勤历史——已到、已取消、已缺席
- 时段价值或服务价格
- 你的候补名单或未被满足的请求，如果你有在记的话
- 需要 入门版 套餐或更高
使用场景
看下一周
哪些预约有风险，以及对每一个该做什么。
刚来了一次取消
谁正好要过这个时段，以及该给他们发什么。
制定定金政策
哪些预约值得收定金，依据证据、而不是一刀切。
弄清一个糟糕的月份
那些缺席有没有一个你可以移除的共同成因。
价格
常见问题
它会给患者发消息吗？
不会。它起草并排序；发送留给你的团队。以你的名义发给一位患者的消息，承载着同意、偏好和临床规则，而那些属于你。
它会给患者的可靠性打分吗？
不会，而且它不肯这么做。它报告的是一次预约的风险——提前期、时段、第几次就诊、此前的缺席——绝不是对一个人的评级，而且它不往任何人的档案里写任何东西。一个患者可靠性评分会被用来拒诊，而那是一个带着不同伦理的、完全不同的产品。
它会看到临床信息吗？
不应该给它任何临床信息。它基于预约的元数据工作：它是什么时候被预约的、它在什么时候、是哪项服务、这个人此前有没有来过。它从不索取、也从不复述就诊原因。
它需要多少历史？
从第一天起，它就能只依据提前期和时段来排序。此前出勤的模式需要几个月，而它会说明你的数据到底支撑得起它的哪几个因素，而不是暗示全部。
评价
客户运行过该智能体后，评价功能将开放。
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