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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