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人机协同与智能助手 【课程背景】 智能客服每天为大量用户提供基础、简单的服务，在服务过程中大多数的问题可在智能对答环节完成问题闭环，但一些较为复杂的业务用户无法在智能客服中得到有效的解决方案，因此产生一些badcase，甚至引发用户投诉等问题。 我们与大量智能训练和运营人员沟通，通过复盘运营数据以及相关会话数据，发现意图识别不准是非常典型的一个问题。如何在不增加人力成本的情况下，借助于人机协同方式，有效的发现问题并跟踪处理，成为提升智能服务品质的重点探索方向之一，人机协同平台是重要的方式。 同时，针对转入人工坐席的对话，通过智能助手的辅助，也可以有效提升人工客服的工作效率，提升用户满意度。 从2017年开始，杨茂林老师工作室分别在北京、上海、广州、深圳、成都、香港等地先后分别举办了《互联网时代的客户数据及智能服务应用》和《人工智能在服务营销领域的应用与最佳实践》《人工智能时代服务迭代与智能客服运营管理》、《智能服务体系搭建》等20多期公开课和100多期内训课程，并帮助金融、运营商等行业客户开展了智能客服运营咨询项目。 【课程收益】 1、人机协同平台的搭建 2、人机协同的做法 3、智能助手的训练和运营 【课程对象】 1、智能机器人训练人员 2、已经上线或者准备上线智能机器人的企业相关工作人员 3、准备从事人工智能训练工作的人员 【课程时长】：1天 【课程大纲】 | 单元 | | | | | | 1、客服行业发展历程 -案例：IVR语音交互模式变化的思考； 2、呼叫中心的演变 3、服务思维的转变 4、服务方式的转变 5、多种机器人的配合 6、智能知识管理的变化 -知识表单 -帮助中心 -问答机 -语义模型机 -深度学习 -知识图谱 | | | | 1、智能服务体系下的人机协同 -智能服务体系的搭建 -智能服务如何人工配合 2、人机协同平台 -意图训练系统 （1）意图修正的场景 （2）意图修正的做法 -风险监控 （1）风险的确定 （2）处理流程 -人机协同 | | | | 1、场景梳理 -需求分析与转化 -在线机器人业务场景划分标准 -在线机器人业务场景划分方法 2、智能助手训练 -语料的定义 -语料梳理 -语料检查：场景覆盖度 -知识库梳理 -标注训练 -知识推荐优化 3、数据分析与效果评估 -服务量 -服务能力 -服务满意度 4、运营数据分析方法 -答的上—搭建起 -答的准—运营期 -答的好—突破期 | 本单元让学员掌握机器人需求梳理、流程梳理、场景划分的方法 |
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