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課程背景:

自20世紀中葉至今，人工智能雖快速發展，受一些受理能力的問題仍備受爭議。但近五年的大數據量增長，alphago打敗圍棋大師，無人機技術，無人駕駛汽車技術等，也讓我們看到發展水平達到了前所未有的高度。作為呼叫中心呢，結合行業的特征我們又應如何面對？面對繁雜的處理流程，招聘的選用育留的困難，標準化的處理困難，投訴的風險管控，如何可以和先進的智能工具結合呢？在這物聯網時代，如何大幅度提升勞動生產率，重塑產業鏈價值，如何統籌綜效？詳細透過下面的分享會對從事呼叫中心工作的我們有新的思路。

課程收益

了解人工智能在呼叫中心行業的發展與應用

幫助梳理呼叫中心的人工智能應用場景

幫助呼叫中心將人工智能的有效落地

幫助呼叫中心的有效提升體驗滿意度

幫助呼叫中心降低運營成本

培訓對象:

呼叫中心負責人、人工智能項目負責人、運營經理、流程管理負責人等

課程大綱:

第一章 人工智能來了

政治學家、人工智能創始人之一赫伯特.西蒙于1960年宣稱：“我們離復制人類大腦解決問題的能力和信息處理能力已經不遠了。”西蒙的預測后來無望的落空了，但事實證明，現在，未來已來。

1.無處不在的人工智能

1)現象／數據／信息／知識關系如何

2)大數據的作用

3)如何解決不確定性問題

4)催生的新領域-AI

2.AI定義

第二章 深度學習+大數據結合

人類的與眾不同之處就是能夠學習，這也一直是傳統人工智能一直努力實現的。人腦與神經網絡最基本的不同在于，人腦中的長時程增強是一個生物化學過程，而在神經網絡中，學習是通過修改其自身代碼，以在復雜或不明朗的情況下，找到輸入輸出之間或者原因與結果之間的聯系而發生的。所以人工智能的今天，深度學習的模型是我們最終結果準確率的關鍵。

1.AI發展

2.第三次AI熱潮有何不同

3.深度學習是如何定義的？

4.第三章 人機大戰

5.AlphaFGo 帶給人類的啟示

6.人工智能的分類

1)弱人工智能

2)強人工智能

3)超人工智能

7.今天的人工智能還不能做什么？

第三章 AI時代 如何結合業務做變革

我們今天從事的呼叫中心行業，是一個集成大數據的核心部門，那么如何利用好這些數據，創造或者訓練出增效的智能工具呢？或者呼叫中心行業啟用智能工具所要做的前期分析和判斷有哪些呢？

1.呼叫中心發展到什么階段適合做人工智能？

1)透過呼叫中心發展的目標看智能需求

2)透過不確定性數據看智能需求

3)呼叫中心的那些條件影響人工智能的決策

2.人工智能可以在呼叫中心的哪些場景種應用？

1)服務聯絡分析

2)服務模塊分析

3)服務目標分析

4)管理環節分析

5)戰略決策分析

3.人工智能應用的前提是什么？

4.人工智能制支撐服務是？

5.人工智能+客戶服務的風險是？

第四章 行業具體AI智能服務的具體說明

呼叫中心有哪些可運用的場景？結合要改變的場景，有多少智能的工具？智能工具的顯性和隱形成本有哪些？對于智能工具如何為我們效勞？

1.智能ivr

1)數據特征

2)解決目標

3)實際對比

2.知識庫

3.流程機器人

4.語音分析

5.智能質檢

第五章 AI時代的學習與培訓結合

大多數企業啟用AI工具后，期望與預期不匹配，苦不堪言。其實并非工具不好用，而是我們準備，學習，培訓，成長不夠。任何一款工具的優勢發揮，都離不開我們的訓練。

1.AI時代我們學習什么？

1)如何實施和部署？

2)如何管理和應用？

3)如何效率復盤？

2.AI時代我們該如何學習？

3.AI時代我們關注什么

王老師

培訓經歷：

在呼叫中心行業從業十余年，具有豐富的管理實踐經驗, 曾任職于藝龍、鋒訊在線、飯統網、高朋網并擔任客服部總監等職務，并籌建規劃大型呼叫中心，在呼叫中心管理、投訴處理流程改善、服務質量評估改善，業務流程改善等等方面頗有建樹。任職期間一直作為兼職講師，為眾多呼叫中心企業授課或項目運作，也帶動了很多行業呼叫中心管理經驗的交流與借鑒，積累了豐富的項目策劃、項目運營管理、咨詢培訓等方面的實戰經驗。

培訓風格：

精于實戰、生動之中領略概念的原理，擅長互動式的培訓技巧，以案例導入，以故事穿插，深入淺出，利于學員接受。配以大量的管理實例，幫助學員理解、吸收和轉化，充分滿足受訓企業及學員的個性化培訓需求。

培訓方向：

呼叫中心卓越班組長塑成、呼叫中心團隊管理與績效管理、呼叫中心服務質量管理與改善、呼叫中心團隊正能量管理與團隊文化建設；運營管理問題分析與績效改善、呼叫中心高效專業的投訴處理技巧、客戶辨識與有效溝通、基于客戶滿意度的客戶期望值分析與管理、呼叫中心投訴與抱怨的處理及規避、呼叫中心親和力表達與聲音塑造等。

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