Chat GPT與智能客服中心設(shè)計(jì)

《Chat GPT與智能客服中心設(shè)計(jì)》

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(jìn)的高科技手段，增強(qiáng)獲客能力，降低運(yùn)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(cè) 2025 年，以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的企業(yè)與市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模將達(dá)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(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練的智能語言聊天機(jī)器人。2022年11月上線，上線不到一周就突破100萬用戶，兩個(gè)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(shí)驗(yàn)室OpenAI開發(fā)的一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人程序，OpenAI 是美國的AI實(shí)驗(yàn)室，非營利組織，定位是促進(jìn)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€(gè)重要課題，根據(jù)多家智能中心的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在疫情期間，智能客服機(jī)器人處理量占比以及達(dá)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(jī)器人依然可以工作，智能客服中心的工作效率不會(huì)受到時(shí)間、空間的限制，工作是可以持續(xù)進(jìn)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(shí)別、知識(shí)圖譜、單輪 / 多輪對(duì)話等引擎技術(shù)作為支撐，其中涉及高維機(jī)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(shí)部署智能系統(tǒng)的相關(guān)資源、技術(shù)和團(tuán)隊(duì)。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(shí)體會(huì)到人工智能給企業(yè)帶來的優(yōu)勢(shì)和競爭力。 

課程收益：

1、        了解Chat GPT的基本功能和應(yīng)用場(chǎng)景，以及對(duì)當(dāng)前商業(yè)價(jià)值和意義

2、        掌握人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)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(gè)智能客服中心的流程、知識(shí)圖譜、話術(shù)規(guī)則、智能客服機(jī)器人等步驟，以及評(píng)價(jià)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(cuò)什么，是時(shí)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(jí)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(jìn)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(chǎng)景

l  智能應(yīng)答——自動(dòng)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(chǎng)景與個(gè)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(duì)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(shí)戰(zhàn)案例分析：人類思維與機(jī)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(shí)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(shí)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(jī)性

實(shí)戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

四、       機(jī)器學(xué)習(xí)與算法設(shè)計(jì)

1.     機(jī)器如何學(xué)習(xí)——監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測(cè)）、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(jī)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(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法

貝葉斯學(xué)派——推理算法

類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法

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

實(shí)戰(zhàn)案例分析：準(zhǔn)確率高達(dá)75%的機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)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(shí)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(shí)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(fèi)者注意

1.     消費(fèi)者與市場(chǎng)分類與監(jiān)控

2.     自主社交互動(dòng)

3.     精準(zhǔn)識(shí)別潛在消費(fèi)者與場(chǎng)景

實(shí)戰(zhàn)案例分析：把被動(dòng)接受客戶投訴到主動(dòng)營銷

三、       利用智能客服系統(tǒng)說服消費(fèi)者

1.     自主完成交易

2.     自主客戶旅程追蹤分析

3.     消費(fèi)者情緒引導(dǎo)

實(shí)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(fèi)者

1.     能夠精準(zhǔn)洞察消費(fèi)者行為

2.     提出改善優(yōu)化客戶服務(wù)

3.     一對(duì)多智能預(yù)測(cè)性信息推薦

實(shí)戰(zhàn)案例分析： 亞馬遜智能客服機(jī)器人預(yù)見并喚醒客戶

第四講：智能客服中心設(shè)計(jì)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(chǎng)景與分類

1.     任務(wù)管理類——賬期提醒

2.     知識(shí)咨詢問答類——產(chǎn)品業(yè)務(wù)咨詢

3.     知識(shí)圖譜問答類——廣義知識(shí)問答

4.     智能聊天機(jī)器人類——自動(dòng)應(yīng)答處理業(yè)務(wù)

四、       智能聊天機(jī)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(chǎng)景、情緒

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

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

2.     設(shè)計(jì)創(chuàng)建智能應(yīng)答機(jī)器人（對(duì)話流）

創(chuàng)建智能應(yīng)答引擎、模板

智能應(yīng)答機(jī)器人工作原理流程

● 對(duì)話分析

– 對(duì)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(jì)

– 訪問統(tǒng)計(jì)

– 熱點(diǎn)問題

– 關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

2)     知識(shí)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(shí)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(dá)式

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

知識(shí)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(jìn)行特殊處理的流程。

3.     聊天機(jī)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(shí)體詞

2)     對(duì)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(shí)流程、算法與閾值設(shè)置

5.     測(cè)試與訓(xùn)練：單輪問答、功能對(duì)話和人機(jī)協(xié)作

1)     測(cè)試對(duì)話流程規(guī)則集與監(jiān)控指標(biāo)

2)     自動(dòng)校驗(yàn)合規(guī)性

3)     測(cè)試+訓(xùn)練：機(jī)器人診斷機(jī)器人

4)     預(yù)上線測(cè)試與訓(xùn)練測(cè)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(huì)話：發(fā)起對(duì)應(yīng)機(jī)器人的會(huì)話

2)     進(jìn)行會(huì)話：與指定機(jī)器人進(jìn)行會(huì)話

3)     刪除會(huì)話：當(dāng)不再需要使用機(jī)器人進(jìn)行會(huì)話時(shí)，刪除會(huì)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(shí)別

l  意圖（情緒）識(shí)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)考核指標(biāo)設(shè)置

1)     智能客服系統(tǒng)評(píng)價(jià)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(shí)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(jì)一個(gè)智能客服中心流程

實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：圍繞本行業(yè)務(wù)特點(diǎn)，分組練習(xí)設(shè)計(jì)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(shí)時(shí)應(yīng)答和個(gè)性化推薦等算法模型；

2)     客戶旅程管理：設(shè)計(jì)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(jì)智能客服中心知識(shí)圖譜：從知識(shí)建模、挖掘、融合、編輯與管理到推理與計(jì)算，它用于構(gòu)建一個(gè)初級(jí)知識(shí)圖譜。

4)     智能客服中心指數(shù)體系的初步搭建和分析。