目的：帮助企业管理层了解AI与智能系统

• AI与智能系统的区别与关系

• AI与智能系统的发展进程

• AI与智能系统在海内外各行业的应用现状

目的：帮助企业管理层进一步清晰自身企业建设优秀客服的有效定位

• 客服行业的供需现状与变化

• 客服的质量与成本平衡

• 客服的支持延展（售前/中/后，成本中心，利润中心…）

目的：详细讲解如何建立一个AI客服大模型，从数据收集到模型部署，帮助企业管理者了解大模型的构建过程和关键要素。

3.1 数据收集与处理

• 数据收集：

-收集历史客服记录、常见问题和答案、客户反馈数据等。

-数据来源选择。

• 数据汇总、分析、清洗

-如何去除噪音和无关信息，确保数据质量。

-数据清洗工具选择与使用。

• 数据标注

-如何对不同类型的问题和回答进行有效分类，建立有效标注数据集。

-数据标注工具选择与使用。

3.2 模型选择与训练

• 语言模型选择：模型性能、训练数据需求、计算资源需求。

• 模型训练：

-预训练与微调：在大规模文本数据上的预训练，特定客服数据集的微调。

-训练工具选择与使用。

• 评价与优化：

-如何使用验证集评估模型性能，调整模型参数。

-评价指标：准确率、召回率、F1值等。

3.3 系统集成与部署

• 系统集成：

-如何将训练好的AI模型有效集成到现有的客服系统中。

-集成方式的应用。

• 模型部署：

-部署方式：云服务（AWS、Google Cloud、Azure）、私有服务器、混合模式。

-部署工具 的选择。

3.4 监控与维护

• 实时监控：

-监控系统的运行状态和性能指标。

-监控工具的选择。

• 更新模式：

-根据客户反馈和新数据，定期更新和重新训练模型。

• 安全与隐私：

-数据加密、访问控制，确保数据安全和客户隐私保护。

3.5 用户反馈与优化

• AI客服的反馈意见和建议收集反馈：

• 模型和系统迭代改进

• AI与智能系统安全考核与优化

• 危机预案和备份机制的建立与优化

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Ÿ 概述：本部分着重探讨当前客服中心面临的挑战，并介绍如何利用大模型技术抓住改善服务和运营的机遇

Ÿ 当前挑战：分析客服行业常见的问题和挑战，如服务质量不一、客服人员培养不易、客户问题难以分析、客户服务难以转化为客户经营等

Ÿ 技术机遇：讨论大模型如何帮助克服这些挑战，技术路径是什么

Ÿ 转型路径：提供一个框架，帮助管理人员理解如何通过引入大模型来转型客服中心

• 概述：这部分内容是此次课程最核心的关键，课程会通过一系列实际案例，展示大模型在客服中心的具体应用，帮助学员理解其实际效果和实施过程

• 自动化客服：介绍如何使用大模型自动化处理常见的客户咨询，提高效率

• 情感分析：展示大模型在分析客户情绪和反馈中的应用，以改进服务和客户满意度

• 知识库优化：说明大模型如何帮助客服人员更快地访问和利用知识库信息，提供更准确的解答

• 客户投诉分析：分析客服与客户的对话内容，总结客户的要求，提高投诉工单的记录质量，提高客服的工作效率

• 客户标签智能打标：根据客服和营销座席与客户的对话内容，针对客户特征进行客户标签的智能打标，绘制客户画像

• 营销座席技能诊断：根据营销座席与客户的对话内容，判断座席的营销能力，例如产品介绍能力、异议处理能力、促成能力等，协助班组长进行员工技能辅导

• 营销亮灯销售：营销商机判断，目标客户的辨认，对营销人员的亮灯提示

• 客户意向管理：销售漏斗的过程精细管理，对跟进客户进行购买意向度判断，协助营销人员做好意向客户跟进

  
  

• 概述：本部分将提供一个实施大模型技术的步骤指南，包括准备、执行和评估阶段，帮助学员了解如何在他们的组织中落地这些技术
  

• 准备阶段：讨论在开始实施前的准备工作，包括团队构建、技术评估和目标设定

• 执行策略：提供实施大模型的具体步骤，包括模型选择、数据准备和系统集成

• 效果评估：介绍如何评估大模型落地实施的效果，包括监测关键性能指标和收集用户反馈

• 概述：识别在实施大模型过程中可能遇到的挑战，并提供针对这些挑战的有效应对策略，确保项目成功

• 技术挑战：分析实施过程中可能遇到的技术障碍，如数据质量和模型集成问题

• 管理挑战：讨论管理层面的挑战，包括团队协作和变革管理

• 应对策略：提供解决上述挑战的策略，帮助学员有效导航项目实施过程