数据驱动的AI客服转型：流程重塑与创新AI模型实践

  培训讲师：李勇

讲师背景：
李勇——华为背景互联网产品运营专家-山东大学研究生计算机专业10多年互联网电商平台运营实战经验10多年企业管理与培训经验上海鲸工网COO易车配网络产品VP互联网产品及运营专家互联网营销与策划专家国际职业培训师行业协会认证高级讲师曾就职于：华 详细>>

李勇
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数据驱动的AI客服转型：流程重塑与创新AI模型实践详细内容

数据驱动的AI客服转型：流程重塑与创新AI模型实践



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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