《Chat GPT與智能客服中心設(shè)計》

課程背景：

隨著二十大提出中國式現(xiàn)代化，以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等"新基建"技術(shù)為代表的數(shù)字科技飛速發(fā)展的背景下，各行各業(yè)都將人工智能為代表的智能科技作為企業(yè)未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略，持續(xù)加碼智能科技的布局，旨在借助先進的高科技手段，增強獲客能力，降低運營成本，提升風(fēng)控水平，通過加快科技化轉(zhuǎn)型提高核心競爭能力。預(yù)測 2025 年，以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的企業(yè)與市場應(yīng)用規(guī)模將達到上千億人民幣。

2023年ChatGPT橫空出世，該程序使用基于GPT-3.5架構(gòu)的大語言模型并通過人工智能強化學(xué)習(xí)進行訓(xùn)練的智能語言聊天機器人。2022年11月上線，上線不到一周就突破100萬用戶，兩個月突破一億用戶。這是繼互聯(lián)網(wǎng)之后，人類最重大的一次技術(shù)革命。ChatGPT是由美國頂尖AI實驗室OpenAI開發(fā)的一個人工智能聊天機器人程序，OpenAI 是美國的AI實驗室，非營利組織，定位是促進和發(fā)展友好的人工智能，使人類整體受益。OpenAI成立于2015年底，創(chuàng)始人是伊隆·馬斯克以及前YC 總裁Sam Altman。

隨著三年疫情的結(jié)束，未來企業(yè)發(fā)展方向?qū)⒊蔀橐粋€重要課題，根據(jù)多家智能中心的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在疫情期間，智能客服機器人處理量占比以及達到了90%以上。特別是在客服中心員工無法正常上班期間，智能的客服機器人依然可以工作，智能客服中心的工作效率不會受到時間、空間的限制，工作是可以持續(xù)進行的，可以說智能外客服中心是業(yè)務(wù)延伸的跳板。

如何開發(fā)一套類似Chat GPT的，具有高度智商和高度情商的智能客服中心？這就需擁有人工智能在自然語言處理、意圖識別、知識圖譜、單輪 / 多輪對話等引擎技術(shù)作為支撐，其中涉及高維機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等諸多底層算法…… 這些的需要各行各業(yè)及時部署智能系統(tǒng)的相關(guān)資源、技術(shù)和團隊。包括標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)話術(shù)、業(yè)務(wù)覆蓋率、整體成本低、規(guī)模拓展快等，這樣才能切實體會到人工智能給企業(yè)帶來的優(yōu)勢和競爭力。 

課程收益：

1、        了解Chat GPT的基本功能和應(yīng)用場景，以及對當(dāng)前商業(yè)價值和意義

2、        掌握人工智能、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等智能的核心技術(shù)

3、        充分理解利用新技術(shù)的目的，以及如何提升客服中心的能力與競爭力

4、學(xué)習(xí)并嘗試構(gòu)建一個智能客服中心的流程、知識圖譜、話術(shù)規(guī)則、智能客服機器人等步驟，以及評價考核指標(biāo)體系

【培訓(xùn)大綱】

第一講：Chat GPT帶來的智能科技浪潮

一、       洶涌而來AI科技

1.    你沒做錯什么，是時代變了——來自Chat GPT的沖擊波

2.    傳統(tǒng)商業(yè)模式，遇到“降維打擊”

3.    新冠疫情加速企業(yè)智能化呈指數(shù)級發(fā)展

二、       網(wǎng)絡(luò)效率邏輯

1.    數(shù)據(jù)智能邏輯

2.    深度滲透邏輯

三、       人工智能全方位滲透到傳統(tǒng)商業(yè)與企業(yè)

1.    從互聯(lián)網(wǎng)到數(shù)字化的演進和改造

2.    數(shù)字化新基建能力建設(shè)（大智云網(wǎng)）

3.    智能客服如何改變了傳統(tǒng)服務(wù)場景

l  智能應(yīng)答——自動應(yīng)答、客戶管理

l  智能分析——精準(zhǔn)分析、定位、推薦

l  智能營銷——場景與個性化營銷

l  智能風(fēng)控——反欺詐與行為監(jiān)控

l  智能投顧——客戶分析、業(yè)務(wù)賦能

第二講：人工智能發(fā)展簡史與核心技術(shù)

一、       人工智能如何戰(zhàn)勝的人類——世紀(jì)對弈

1.    AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2.    智能算法的秘密

3.    Chat GPT將替代大量現(xiàn)有職業(yè)

實戰(zhàn)案例分析：人類思維與機器思維有哪些本質(zhì)區(qū)別

二、       人工智能發(fā)展概況

1.     什么是智能

2.     什么是人工智能 (AI)

3.     AI研究的方法和途徑

4.     Chat GPT就是“高人”——打造全方位數(shù)字化服務(wù)體系

實戰(zhàn)案例分析： Chat GPT如何回答問題的

三、       人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施——數(shù)據(jù)、算法、算力

1.     海量數(shù)據(jù)是解決人工智障的關(guān)鍵

2.    

人工智能的要素與先決條件

3.     人工智能+大數(shù)據(jù)“猜”出并控制一切

實戰(zhàn)案例分析：特朗普通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果

4.     數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)全面提升商業(yè)銀行競爭力——相關(guān)性與隨機性

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服在機器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

四、       機器學(xué)習(xí)與算法設(shè)計

1.     機器如何學(xué)習(xí)——監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)）

2.     算法如何掌握讀心術(shù)的：三種底層邏輯

3.     機器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法

符合學(xué)派——逆向演繹算法

聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法

進化學(xué)派——達爾文算法

貝葉斯學(xué)派——推理算法

類推學(xué)派——支持向量機算法

4.     機器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用

實戰(zhàn)案例分析：準(zhǔn)確率高達75%的機票價格預(yù)測模型

第三講：智能客服中心如何應(yīng)用人工智能技術(shù)

一、       智能客服中心解決的主要問題

1.     人工客服無法做到 7X24 小時全天候的服務(wù)

2.     人工客服成本巨大

3.     大量重復(fù)性問題，耗時低效

4.     與客戶的大量通話記錄無法形成數(shù)據(jù)化

二、       利用智能客服系統(tǒng)吸引消費者注意

1.     消費者與市場分類與監(jiān)控

2.     自主社交互動

3.     精準(zhǔn)識別潛在消費者與場景

實戰(zhàn)案例分析：把被動接受客戶投訴到主動營銷

三、       利用智能客服系統(tǒng)說服消費者

1.     自主完成交易

2.     自主客戶旅程追蹤分析

3.     消費者情緒引導(dǎo)

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻聚寶金融智能投顧APP

四、       利用智能客服系統(tǒng)留存消費者

1.     能夠精準(zhǔn)洞察消費者行為

2.     提出改善優(yōu)化客戶服務(wù)

3.     一對多智能預(yù)測性信息推薦

實戰(zhàn)案例分析： 亞馬遜智能客服機器人預(yù)見并喚醒客戶

第四講：智能客服中心設(shè)計步驟與方案

一、       什么是智能客服系統(tǒng)

智能客服中心工作原理

三、       智能客服中心應(yīng)用場景與分類

1.     任務(wù)管理類——賬期提醒

2.     知識咨詢問答類——產(chǎn)品業(yè)務(wù)咨詢

3.     知識圖譜問答類——廣義知識問答

4.     智能聊天機器人類——自動應(yīng)答處理業(yè)務(wù)

四、       智能聊天機器人搭建步驟與流程

1.     業(yè)務(wù)流程與規(guī)則梳理

1)     業(yè)務(wù)流程：梳理最合適的業(yè)務(wù)流程。

2)     業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互場景、情緒

3)     呼叫中心指令：例如放音、掛斷、打斷、進IVR、轉(zhuǎn)人工等

4)     規(guī)則文檔輸出：業(yè)務(wù)知識文檔（一問一答、常用業(yè)務(wù)詞、兜底話術(shù)等）。

2.     設(shè)計創(chuàng)建智能應(yīng)答機器人（對話流）

創(chuàng)建智能應(yīng)答引擎、模板

智能應(yīng)答機器人工作原理流程

● 對話分析

– 對話日志

– 未解決問題：如多樣性、歧義性、復(fù)雜性、復(fù)用性、模糊性等問題

l  服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)設(shè)置

– 問答統(tǒng)計

– 訪問統(tǒng)計

– 熱點問題

– 關(guān)鍵詞統(tǒng)計

2)     知識結(jié)構(gòu)化的主要思路與方法

l  從非結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)文檔或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)過渡到結(jié)構(gòu)化知識圖譜

l  從非結(jié)構(gòu)化的用戶表述解析出結(jié)構(gòu)化語義表達式

l  從非結(jié)構(gòu)的文本型答案升級為結(jié)構(gòu)化答案

知識庫與詞典管理

4)     應(yīng)答接口設(shè)置：根據(jù)用戶所在的環(huán)節(jié)，和提問的內(nèi)容進行特殊處理的流程。

3.     聊天機器人話術(shù)核心算法設(shè)置

1)     自然語言理解——如何/怎么+事件詞+實體詞

2)     對話（發(fā)音、語氣、語速、靜默）管理

3)     用戶策略算法模擬器

l  觸發(fā)意圖設(shè)置

l  回復(fù)內(nèi)容設(shè)置

l  特殊指令設(shè)置

4.     編碼現(xiàn)實流程、算法與閾值設(shè)置

5.     測試與訓(xùn)練：單輪問答、功能對話和人機協(xié)作

1)     測試對話流程規(guī)則集與監(jiān)控指標(biāo)

2)     自動校驗合規(guī)性

3)     測試+訓(xùn)練：機器人診斷機器人

4)     預(yù)上線測試與訓(xùn)練測試階段：鏈路排查，方便定位問題

6.     業(yè)務(wù)上線：API接口發(fā)布

1)     發(fā)起會話：發(fā)起對應(yīng)機器人的會話

2)     進行會話：與指定機器人進行會話

3)     刪除會話：當(dāng)不再需要使用機器人進行會話時，刪除會話。

7.     數(shù)據(jù)回流閉環(huán)與智能質(zhì)檢（深度學(xué)習(xí)+迭代）

1)     智能分析與優(yōu)化

l  語音識別

l  意圖（情緒）識別

l  回復(fù)內(nèi)容

語音播放

智能質(zhì)檢深度學(xué)習(xí)流程

2)     業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化

l  提升流程轉(zhuǎn)化率：設(shè)置評價考核指標(biāo)

優(yōu)化交互規(guī)則集：增加、修改、刪除

8.     業(yè)務(wù)評價考核指標(biāo)設(shè)置

1)     智能客服系統(tǒng)評價體系與指標(biāo)設(shè)置

2)    

基礎(chǔ)指標(biāo)集設(shè)置：如未知次數(shù)、重復(fù)次數(shù)、靜默時長

3)     業(yè)務(wù)考核指標(biāo)

l  線上咨詢量占比：如＞50%

l  智能客服系統(tǒng)解決率：如＞40%

l  智能客服轉(zhuǎn)人工率：如＜10%

第五講：練習(xí)設(shè)計一個智能客服中心流程

實戰(zhàn)練習(xí)：圍繞本行業(yè)務(wù)特點，分組練習(xí)設(shè)計智能客服流程和模型。

1)     智能客服規(guī)則與流程：精準(zhǔn)應(yīng)答、實時應(yīng)答和個性化推薦等算法模型；

2)     客戶旅程管理：設(shè)計獲取客戶最優(yōu)算法、用戶畫像、關(guān)系鏈研究等客戶旅程管理；

3)     設(shè)計智能客服中心知識圖譜：從知識建模、挖掘、融合、編輯與管理到推理與計算，它用于構(gòu)建一個初級知識圖譜。

4)     智能客服中心指數(shù)體系的初步搭建和分析。