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智能客服時代的智慧體系建設 ——企業智能建設的人腦引發

課程編號:20117   課程人氣:1717

課程價格:¥4800  課程時長:12天

行業類別:不限行業    專業類別:客戶服務 

授課講師:王美紅

課程安排:

       2018.5.25 上海



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
呼叫中心負責人、人工智能項目負責人,呼叫中心產品經理、培訓部經理、運營經理、數據管控中心、流程管理負責人

【培訓收益】


【課程背景】

人工智能從1953年發展到今天,經歷了N次革命,如果按AI+行業的領域來看,呼叫中心的人工智能應該定義成5.0時代。即便是5.0時代,讓我們的廣大使用者點評出智能客服哪家強,也是細思極恐。源于客戶服務行業的發展中滿意度與期望值,成本與利潤,人效與時效,飛速發展的已經不能輕松的用人來滿足了,呼叫中心+AI已是必然,必然產物看起來異常神秘?神秘在于它關系到客戶、關系到服務,關系到人力資源、關系到業務生產以及服務的全部過程,千絲萬縷,如果想讓他高效的在企業內部全面的參與到企業的經營活動中,使得企業與客戶利益相關,使得客戶的應用開發滿足預期需求,是需要系統商與客戶之間高效融合的打造。本次人工智能的管理課程就是將智能客服的管理與卓越價值有效結合,提供客戶中心服務質量持續的改進與優化建議,并提升客戶中心整體服務水平的有效性和可持續發展的建設能力。

課程目標

通過培訓使學員:

1. 借鑒全行業的管理經驗,拓寬格局,領悟問題“根源”,提取“場景”,自我“構建”符合企業的人工智能解決方案;

2. 共享行業的人工智能案例成敗,深度思考,注重于“AI+呼叫中心”管理質量的價值“賦能”;


3. 提升個人人工智能領域的知識基礎,知行合一,使用數據,設計模型,拆分場景的價值“延展”;

4. 締造人工+智能客服對業務的服務質量及客戶體驗的最優“轉化”,立碑造林;

5. 適當了解,概率論、微積分知識的數學、經濟、計算機、統計學,將復雜的理論進行了二次加工與推導,簡化個人工智能的技術學習成本,文武融合;

6. 幫助行業精英,邊學變悟,成竹在胸的實現與預期相符的企業AI+智慧系統。 

【行業現狀】

Ø 差異大——呼叫中心的預期需求與落地產品天壤之別。

Ø 理解淺——呼叫中心對于智能客服既憧憬又惶恐

Ø 期望高——呼叫中心對于智能體系設計既想大而全,又想小而精。

Ø 回報高——呼叫中心對于智能產品既想成本最低,又想價值最大

【課程大綱】


人工智能時代是裂變還是融合?

曾經,2016年硅谷著名連續創業家,斯坦福大學人工智能與倫理學教授,《人工智能時代》作者杰瑞-卡普蘭來到中國,在清華大學和李開復等人談及人工智能的未來。其中杰瑞-卡普蘭對話李開復:人工智能的未來,是裂變還是融合?

1. Alpha Go以4:1的成績擊敗世界頂尖圍棋高手李世石

2. Alpha Master以3:0擊敗中國棋士柯潔

3. AlphaGo Zero 擊敗 AlphaGo Lee

4. AlphaGo Zero 擊敗AlphaGo Master

結論:裂變亦是融合,人才是局的核心

Ø ——因

Ø ——道

Ø ——術

第一部分    呼叫中心的智慧體系建設的戰略定位

1. 呼叫中心的創新管理框架建設

1) 全媒體時代的服務效能梳理

2) 服務體驗管理的發展新趨勢

3) 智能時代呼叫中心的新工具

4) 呼叫中心智能客服5.0時代特征

2. 客戶體驗導向的服務體系梳理

1) 客戶體驗導向的體系淺析

a. 客戶體驗9.0時代

b. 客戶體驗導向的質量體系的標準

c. 客戶體驗管導向的培訓體系建設

d. 客戶體驗導向的運營體系建設

e. 客服體驗導向的流程體系建設

f.        客戶體驗導向的業務交互梳理

2) 結合公司服務定位的人工智能建設前期準備

a. 如何迎合服務做人工智能建設?

b. 如何讓智能工具發揮價值?

c. 在智能工具建設前的資源準備?

3) 核心質檢的定位及智能工具價值體現

a. 質檢工具如何智能化?

b. 質檢工具前期建設資源開發?

c. 質檢工具智能價值最大化?

d. 質檢工具如何賦能?

第二部分    呼叫中心的智慧體系建設的過程細分

1. 智慧體系標準的設定與優化

1) 識別客戶需求與客戶體驗

2) 不同類型的企業需求細分

3) 根據客戶需求對服務場景拆分

4) 區分硬性與軟性的服務技能要求

5) 區分渠道服務期望與服務效率

6) 在線客服與語音客服的客戶行為細分

a. 在線客服的關鍵時刻

b. 語音呼入的關鍵時刻

c. 語音外呼的關鍵時刻

7) 語音分析的要點與挖掘

a. 如何從錄音中發現價值信息;

b. 錄音分析的步驟

c. 錄音分析的關鍵方法

d. 如何發現流程問題

e. 如何聽出錄音里的層次問題

第三部分 呼叫中心智慧體系指揮中心構造淺析

1. 人工智能基礎

1) 人工智能技術層面剖析

2) 數學與數學分析基礎

3) 決策樹與隨機森林算法

4) 分類算法

5) 回歸算法

6) 聚類算法

7) 深度學習

2. 大數據機器學習框架

1) 深度學習系統理論淺析

2) 深度學習的人機共舞

案例與練習:

1. 人工智能企業+語音識別

2. 人工智能企業+聊天機器人(NLP)

3. 人工智能企業+智能知識庫

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