AI赋能客服
AI赋能客服详细内容
AI赋能客服
AI赋能客服
课程概述
在数字化时代，AI赋能客服已成为企业提高效率、满足客户需求的重要策略。此课程旨在为参与者提供深入了解如何将AI技术与传统客服流程结合，创建智能、高效和用户友好的客服体验。从AI在客服场景的应用，到技术实现的探索，再到具体的实践案例，本课程将为您提供全面的知识体系。
课程特色
全面性：覆盖了AI赋能客服的各个方面，从场景探索、技术实现到实际应用案例。
实战性：结合真实的企业案例，如同花顺和浙江移动，为学员提供实际操作的经验。
前沿性：涵盖了最新的AI技术和方法，如大模型、embedding和语义搜索。
互动性：课程中融入了多种互动环节，鼓励学员参与讨论和实践。
授课方式
线上直播：利用先进的在线教育平台，为学员提供实时、互动的学习体验。
录播回放：学员可以随时回放课程内容，确保学习效果。
实战演练：课程中设置多个实战项目，鼓励学员实践所学知识。
小组讨论：鼓励学员分组讨论，分享经验，共同成长。
目标人群
客服经理和团队领导：希望了解如何利用AI技术优化客服流程和提高团队效率的管理者。
AI技术人员：希望在客服场景中应用AI技术的研发和技术团队成员。
客服人员：希望提高自己工作效率，更好地服务客户的前线客服人员。
企业决策者：希望了解AI在客服中的应用价值和潜力的企业高层和决策者。
此课程旨在帮助参与者掌握AI赋能客服的最新趋势和技术，提供更高质量的客户服务，实现企业和客户的双赢。
课程大纲：
第一章：AI赋能智能客服场景探索
1. AI赋能信息整理
自动文本分类：利用大模型处理技术自动分类客户的咨询、投诉和建议。
自动标签提取：通过机器学习技术自动为每条客户反馈提取关键标签，便于后续检索和分析。
2. AI赋能信息处理
情感分析：应用AI技术分析客户反馈的情感倾向，快速识别不满意或紧急的问题。
自动回复建议：根据历史数据和AI模型为客服人员提供回复建议，提高响应速度和质量。
3. AI赋能处理流程
智能工作流：结合AI技术辅助设计更合理的工作流，使得流程能越来越高效和规范。
智能优先级分配：利用AI技术自动为每条客户反馈分配优先级，确保重要或紧急的问题得到及时处理。
3. AI知识库整理
自动知识抽取：利用机器学习技术从大量客户反馈中自动提取常见问题和答案，不断丰富知识库。把产品资料自动整理QA对。
2. 基于资料的客服模型微调
持续学习：让AI模型定期从最新的客户反馈中学习，不断提高其性能。
模型细化：针对不同类型的客户或问题，微调AI模型，使其更加精确和高效。
探讨：客服的痛点和AI解决方案识别。
第二章：AI赋能智能客服技术探索
2.1 大模型+embedding进行知识库服务
2.1.1向量数据库入门
2.1.2 Embedding入门
2.1.3语义搜索vs关键词搜索
2.2 打造卓创大模型：通用大模型+FT（微调）
2.3打造卓创大模型生态：大模型+Agent形成个性化应用
2.4 案例分享
案例1：同花顺金融信息大模型
同花顺业务场景中的大模型: 问答
同花顺业务场景中的大模型:对话
同花顺业务场景中的大模型: 信息抽取
同花顺业务场景中的大模型:奥情监控
案例2：浙江移动基于GPT的客服意图识别
第三章：客服提示词工程
3.1 prompt的一个本质3.2 Prompt的二个心法
3.3 Prompt的三项沟通要点
3.4 prompt的四项chat法则
3.5 prompt的五个业务法则
3.6 Prompt的六条咒语
3.7 Prompt的七项注意
3.8 Prompt的天龙八部
案例：天津集创造物（天猫Marks）赋能客服解决投诉问题和推荐问题（附现场视频）
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