AI客服培訓(xùn)課程

在數(shù)字化時(shí)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(yàn)。從AI在客服場(chǎng)景的應(yīng)用，到技術(shù)實(shí)現(xiàn)的探索，再到具體的實(shí)踐案例，本課程將為您提供全面的知識(shí)體系。

第 一 章：AI賦能智能客服場(chǎng)景探索

1. AI賦能信息整理

自動(dòng)文本分類：利用大模型處理技術(shù)自動(dòng)分類客戶的咨詢、投訴和建議。

自動(dòng)標(biāo)簽提?。和ㄟ^(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)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，**識(shí)別不滿意或緊急的問(wèn)題。

自動(dòng)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(jì)更合理的工作流，使得流程能越來(lái)越高效和規(guī)范。

智能優(yōu)先級(jí)分配：利用AI技術(shù)自動(dòng)為每條客戶反饋分配優(yōu)先級(jí)，確保重要或緊急的問(wèn)題得到及時(shí)處理。

3. AI知識(shí)庫(kù)整理

自動(dòng)知識(shí)抽取：利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從大量客戶反饋中自動(dòng)提取常見問(wèn)題和答案，不斷豐富知識(shí)庫(kù)。把產(chǎn)品資料自動(dòng)整理QA對(duì)。

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(duì)不同類型的客戶或問(wèn)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(shí)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(shí)庫(kù)服務(wù)

2.1.1向量數(shù)據(jù)庫(kù)入門

2.1.2 Embedding入門

2.1.3語(yǔ)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(gè)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(chǎng)景中的大模型: 問(wèn)答

同花順業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的大模型:對(duì)話

同花順業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的大模型: 信息抽取

同花順業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的大模型:奧情監(jiān)控

案例2：浙江移動(dòng)基于GPT的客服意圖識(shí)別

第三章：客服提示詞工程

3.1 prompt的一個(gè)本質(zhì)

3.2 Prompt的二個(gè)心法

3.3 Prompt的三項(xiàng)溝通要點(diǎn)

3.4 prompt的四項(xiàng)chat法則

3.5 prompt的五個(gè)業(yè)務(wù)法則

3.6 Prompt的六條咒語(yǔ)

3.7 Prompt的七項(xiàng)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(wèn)題和推薦問(wèn)題（附現(xiàn)場(chǎng)視頻）