AI賦能客服

  培訓講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數字化轉型實戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學電子學士?西安交大數字經濟研究院首席科學家?工信部公益培訓師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產業(yè)協(xié)會特邀專家?現任：深圳微品致遠信息科技有限公司首席數據官、數據中 詳細>>

李家貴
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AI賦能客服詳細內容

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AI賦能客服
課程概述
在數字化時代，AI賦能客服已成為企業(yè)提高效率、滿足客戶需求的重要策略。此課程旨在為參與者提供深入了解如何將AI技術與傳統(tǒng)客服流程結合，創(chuàng)建智能、高效和用戶友好的客服體驗。從AI在客服場景的應用，到技術實現的探索，再到具體的實踐案例，本課程將為您提供全面的知識體系。
課程特色
全面性：覆蓋了AI賦能客服的各個方面，從場景探索、技術實現到實際應用案例。
實戰(zhàn)性：結合真實的企業(yè)案例，如同花順和浙江移動，為學員提供實際操作的經驗。
前沿性：涵蓋了最新的AI技術和方法，如大模型、embedding和語義搜索。
互動性：課程中融入了多種互動環(huán)節(jié)，鼓勵學員參與討論和實踐。
授課方式
線上直播：利用先進的在線教育平臺，為學員提供實時、互動的學習體驗。
錄播回放：學員可以隨時回放課程內容，確保學習效果。
實戰(zhàn)演練：課程中設置多個實戰(zhàn)項目，鼓勵學員實踐所學知識。
小組討論：鼓勵學員分組討論，分享經驗，共同成長。
目標人群
客服經理和團隊領導：希望了解如何利用AI技術優(yōu)化客服流程和提高團隊效率的管理者。
AI技術人員：希望在客服場景中應用AI技術的研發(fā)和技術團隊成員。
客服人員：希望提高自己工作效率，更好地服務客戶的前線客服人員。
企業(yè)決策者：希望了解AI在客服中的應用價值和潛力的企業(yè)高層和決策者。
此課程旨在幫助參與者掌握AI賦能客服的最新趨勢和技術，提供更高質量的客戶服務，實現企業(yè)和客戶的雙贏。
課程大綱：
第一章：AI賦能智能客服場景探索
1. AI賦能信息整理
自動文本分類：利用大模型處理技術自動分類客戶的咨詢、投訴和建議。
自動標簽提取：通過機器學習技術自動為每條客戶反饋提取關鍵標簽，便于后續(xù)檢索和分析。
2. AI賦能信息處理
情感分析：應用AI技術分析客戶反饋的情感傾向，快速識別不滿意或緊急的問題。
自動回復建議：根據歷史數據和AI模型為客服人員提供回復建議，提高響應速度和質量。
3. AI賦能處理流程
智能工作流：結合AI技術輔助設計更合理的工作流，使得流程能越來越高效和規(guī)范。
智能優(yōu)先級分配：利用AI技術自動為每條客戶反饋分配優(yōu)先級，確保重要或緊急的問題得到及時處理。
3. AI知識庫整理
自動知識抽?。豪脵C器學習技術從大量客戶反饋中自動提取常見問題和答案，不斷豐富知識庫。把產品資料自動整理QA對。
2. 基于資料的客服模型微調
持續(xù)學習：讓AI模型定期從最新的客戶反饋中學習，不斷提高其性能。
模型細化：針對不同類型的客戶或問題，微調AI模型，使其更加精確和高效。
探討：客服的痛點和AI解決方案識別。
第二章：AI賦能智能客服技術探索
2.1 大模型+embedding進行知識庫服務
2.1.1向量數據庫入門
2.1.2 Embedding入門
2.1.3語義搜索vs關鍵詞搜索
2.2 打造卓創(chuàng)大模型：通用大模型+FT（微調）
2.3打造卓創(chuàng)大模型生態(tài)：大模型+Agent形成個性化應用
2.4 案例分享
案例1：同花順金融信息大模型
同花順業(yè)務場景中的大模型: 問答
同花順業(yè)務場景中的大模型:對話
同花順業(yè)務場景中的大模型: 信息抽取
同花順業(yè)務場景中的大模型:奧情監(jiān)控
案例2：浙江移動基于GPT的客服意圖識別
第三章：客服提示詞工程
3.1 prompt的一個本質3.2 Prompt的二個心法
3.3 Prompt的三項溝通要點
3.4 prompt的四項chat法則
3.5 prompt的五個業(yè)務法則
3.6 Prompt的六條咒語
3.7 Prompt的七項注意
3.8 Prompt的天龍八部
案例：天津集創(chuàng)造物（天貓Marks）賦能客服解決投訴問題和推薦問題（附現場視頻）

 

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