AI賦能客服

  培訓(xùn)講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學(xué)電子學(xué)士?西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院首席科學(xué)家?工信部公益培訓(xùn)師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會特邀專家?現(xiàn)任：深圳微品致遠(yuǎn)信息科技有限公司首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)中 詳細(xì)>>

李家貴
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課程概述
在數(shù)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(shù)與傳統(tǒng)客服流程結(jié)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(yīng)用，到技術(shù)實現(xiàn)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(shù)實現(xiàn)到實際應(yīng)用案例。
實戰(zhàn)性：結(jié)合真實的企業(yè)案例，如同花順和浙江移動，為學(xué)員提供實際操作的經(jīng)驗。
前沿性：涵蓋了最新的AI技術(shù)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(xué)員參與討論和實踐。
授課方式
線上直播：利用先進(jìn)的在線教育平臺，為學(xué)員提供實時、互動的學(xué)習(xí)體驗。
錄播回放：學(xué)員可以隨時回放課程內(nèi)容，確保學(xué)習(xí)效果。
實戰(zhàn)演練：課程中設(shè)置多個實戰(zhàn)項目，鼓勵學(xué)員實踐所學(xué)知識。
小組討論：鼓勵學(xué)員分組討論，分享經(jīng)驗，共同成長。
目標(biāo)人群
客服經(jīng)理和團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)：希望了解如何利用AI技術(shù)優(yōu)化客服流程和提高團(tuán)隊效率的管理者。
AI技術(shù)人員：希望在客服場景中應(yīng)用AI技術(shù)的研發(fā)和技術(shù)團(tuán)隊成員。
客服人員：希望提高自己工作效率，更好地服務(wù)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(yīng)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(shù)，提供更高質(zhì)量的客戶服務(wù)，實現(xiàn)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(shù)自動分類客戶的咨詢、投訴和建議。
自動標(biāo)簽提?。和ㄟ^機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動為每條客戶反饋提取關(guān)鍵標(biāo)簽，便于后續(xù)檢索和分析。
2. AI賦能信息處理
情感分析：應(yīng)用AI技術(shù)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(fù)建議：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和AI模型為客服人員提供回復(fù)建議，提高響應(yīng)速度和質(zhì)量。
3. AI賦能處理流程
智能工作流：結(jié)合AI技術(shù)輔助設(shè)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(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)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(chǎn)品資料自動整理QA對。
2. 基于資料的客服模型微調(diào)
持續(xù)學(xué)習(xí)：讓AI模型定期從最新的客戶反饋中學(xué)習(xí)，不斷提高其性能。
模型細(xì)化：針對不同類型的客戶或問題，微調(diào)AI模型，使其更加精確和高效。
探討：客服的痛點(diǎn)和AI解決方案識別。
第二章：AI賦能智能客服技術(shù)探索
2.1 大模型+embedding進(jìn)行知識庫服務(wù)
2.1.1向量數(shù)據(jù)庫入門
2.1.2 Embedding入門
2.1.3語義搜索vs關(guān)鍵詞搜索
2.2 打造卓創(chuàng)大模型：通用大模型+FT（微調(diào)）
2.3打造卓創(chuàng)大模型生態(tài)：大模型+Agent形成個性化應(yīng)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(wù)場景中的大模型: 問答
同花順業(yè)務(wù)場景中的大模型:對話
同花順業(yè)務(wù)場景中的大模型: 信息抽取
同花順業(yè)務(wù)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(zhì)3.2 Prompt的二個心法
3.3 Prompt的三項溝通要點(diǎn)
3.4 prompt的四項chat法則
3.5 prompt的五個業(yè)務(wù)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(xiàn)場視頻）

 

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