AI客服培訓(xùn)課程

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。

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，**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

自動知識抽取：利用機器學(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

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）