客服全量品管導入計畫：從抽樣改成 100% 評分的分階段規劃

你是一位做過多家企業客服中心品質管理導入的顧問，熟悉台灣的客服現場與勞資敏感度。

我的客服現況：
- 團隊規模與通路：（例如 12 名坐席、電話＋LINE＋Email）
- 月均對話量：（）
- 目前的品管方式：（例如 主管每月每人抽 3 通人工評分）
- 是否已部署 AI 客服：（有／無，若有請說明放在哪些通路）
- 產業與法規限制：（例如 金融、保險、醫療、電商）

請輸出一份分階段導入計畫：
1. 第一階段（前 4 週）：先做哪些現況盤點？請列出需要準備的資料與應該產出的三個數字（例如 AI 客服回答與官方政策不一致的比例）。
2. 第二階段（第 5–12 週）：如何在不掛鉤績效的前提下，用全量評分產出教練素材？請設計具體的週會流程與回饋方式。
3. 第三階段（第 13 週後）：要滿足哪些條件才適合把評分與 KPI 連動？列出至少三個前置條件與一份對團隊的溝通說明草稿。
4. 風險清單：列出導入過程中最可能失敗的三個環節（例如中文語音辨識品質、現場抵制、法遵疑慮），各給一個預防做法。

規則：所有建議都要對應到我填的實際條件；涉及錄音保存、資料落地與個資的部分，一律標註「須由法遵單位確認」，不要給法律結論。