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李勇《数据驱动的AI客服转型:流程重塑与创新AI模型实践》

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讲授专家:李勇
培训对象:平安金服数据中心分析师、客服中心管理人员、业务流程优化专家、产品经理;     
课程时间:1天
课程背景:
本课程立足于AI驱动的金融服务转型趋势,旨在解决客服运营效率低下、人力成本高企、服务体验不一致等痛点问题。通过数据分析与AI能力的深度结合,帮助学员重新思考和设计智能化客服流程。课程特点包括:实战案例驱动、数据分析实操、AI工具应用、流程重塑方法论的系统性学习。
课程收益:
培训完结后,学员能够:
1.掌握AI大模型在客服场景中的应用边界和能力特征
2.运用数据分析方法识别客服运营痛点和优化机会
3.设计基于AI的新型客服流程和人机协作模式
4.掌握Agent和RPA等技术在客服场景中的应用方法
5.构建数据驱动的客服转型评估体系
课程大纲:
  
单元
  
大纲
内容
单元一
AI赋能客服转型概览
1. 智能客服发展趋势与挑战
  
   1.1) 传统客服模式的局限性
  
   1.2)  AI技术在客服领域的应用现状
  
   1.3) 金融行业智能客服转型案例
  
   案例:某大型银行智能客服转型实践
  
2. AI大模型在客服场景中的能力边界
  
   2.1) 自然语言理解与生成能力
  
   2.2) 多轮对话管理能力
  
   2.3) 知识图谱与推理能力
  
   讨论课题:AI能否完全替代人工客服?
单元二
客服场景AI能力实战
1. 智能问答与咨询服务
  
   1.1) 标准问题自动应答
  
   1.2) 个性化咨询处理
  
   1.3) 情绪识别与安抚
  
   实操演示:AI客服处理复杂咨询场景
  
2. 业务办理与问题处理
  
   2.1) 自动化业务办理流程
  
   2.2) 异常情况识别与处理
  
   2.3) 多部门协同处理机制
  
   案例:金融产品咨询与办理全流程演示
单元三
数据驱动的客服优化
1. 客服数据分析方法论
  
   1.1) 关键指标体系设计
  
   1.2) 会话质量评估模型
  
   1.3) 效率瓶颈识别方法
  
   实操:使用AI工具进行客服数据分析
  
2. 分组讨论:数据洞察与优化方案(实践环节)
  
   2.1) 数据分析工具使用
  
   2.2) 客服等部门的数据低效环节识别
  
   2.3) 客服等部门的AI优化方案设计
  
   成果展示:各组优化方案汇报
单元四
低效环节的AI工具与解决方案
1. 智能客服技术栈
  
   1.1) 对话式AI平台
  
   1.2) 知识库管理系统
  
   1.3) 流程自动化工具
  
   实操:客服场景AI工具应用
  
2. 解决方案设计与实施
  
   2.1) 场景化解决方案
  
   2.2) 系统集成方案
  
   2.3) 效果评估方法
  
   案例:平安集团智能客服解决方案分析
单元五
智能客服优化流程及重塑
1. 人机协作流程设计
  
   1.1) 任务分配原则
  
   1.2) 人机交互界面设计
  
   1.3) 例外处理机制
  
   工具:流程重塑方法论与模板
  
2. 新流程落地实施
  
   2.1) 变革管理策略
  
   2.2) 员工培训体系
  
   2.3) 效果评估体系
  
   讨论:如何推动新流程落地?
单元六
技术实现路径
1. Agent技术应用
  
   1.1) Agent框架选择
  
   1.2) 业务规则配置
  
   1.3) 系统集成方案
  
2. RPA等新技术与与AI集成应用
  
   2.1) RPA场景识别
  
   2.2) AI+RPA+其他工具协同
  
   2.3) 实施路径规划
  
   案例:智能坐席助手实现案例

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