客服域人工智能訓練師（第2版）

第1 單元 智能服務的準備工作
第1 章 導論：客戶服務的智能時代來臨3
1.1 客戶服務行業(yè)的發(fā)展歷程回顧 4
1.2 人工智能技術在客戶服務域的價值 6
1.2.1 人工智能技術對客戶服務行業(yè)的優(yōu)化6
1.2.2 提升客戶滿意度與客戶體驗.7
1.3 人工智能技術下客戶服務的轉型. 8
1.4 智能服務轉型的關鍵要素10
1.4.1 智能服務運營訓練體系.10
1.4.2 人工智能訓練師11
第2 章 AI 技術在客戶服務域的應用之技術原理篇13
2.1 人工智能技術發(fā)展的前世今生.13
2.1.1 人工智能是什么13
2.1.2 AI 發(fā)展史上的三個階段14
2.1.3 當前AI 技術的算法突破及創(chuàng)始人傳奇.16
2.2 人工智能的研究流派與學習模式20
2.2.1 人工智能的研究流派20
2.2.2 人工智能的學習模式20
2.3 人工智能技術概覽.22
2.3.1 自然語言處理的發(fā)展23
2.3.2 自然語言處理的重要應用場景.25
2.3.3 機器學習與深度學習26
2.3.4 評價算法模型的好壞28
2.4 在線機器人關鍵技術30
2.4.1 關鍵詞機器人30
2.4.2 語義識別機器人30
2.4.3 意圖識別機器人31
VI︱客服域人工智能訓練師(第2 版)
2.5 中文NLP 的基本操作31
2.5.1 正則表達式.32
2.5.2 中文分詞32
2.5.3 詞性標注33
2.5.4 問答相似度計算35
2.5.5 關鍵詞抽取.37
2.6 中文NLP 處理的重要模型38
2.6.1 感知機模型.38
2.6.2 概率模型41
2.6.3 多層感知機模型44
2.6.4 Transformer 模型.48
2.6.5 BERT 模型55
2.6.6 知識圖譜57
2.7 本章小結59
第3 章 AI 技術在客戶服務域的應用之職業(yè)篇60
3.1 人工智能訓練師的出現(xiàn).61
3.2 人工智能訓練師職業(yè)淺析62
3.3 人工智能訓練師的能力畫像64
3.3.1 人工智能訓練師的發(fā)展由來64
3.3.2 人工智能訓練師的一天.65
3.3.3 人工智能訓練師的能力特征66
3.4 人工智能訓練師的職業(yè)能力要求68
3.5 人工智能訓練師的職業(yè)前景69
3.6 本章小結71
第4 章 AI 技術在客戶服務域的應用之頂層設計篇(上)72
4.1 智能服務頂層設計.72
4.1.1 智能服務頂層設計藍圖.72
4.1.2 智能服務價值與目標淺析73
4.1.3 智能服務產品的發(fā)展歷程78
4.2 智能服務產品在服務全生命周期中的定位80
4.3 智能服務產品在客戶服務建設體系中的應用模式.81
4.4 智能服務全景圖89
4.5 本章小結92
目 錄︱VII
第5 章 AI 技術在客戶服務領域的應用之頂層設計篇(下).93
5.1 在線機器人簡介94
5.1.1 在線機器人定義94
5.1.2 在線機器人的分類.94
5.1.3 在線機器人的交互邏輯.95
5.1.4 在線機器人的內部運行邏輯96
5.2 智能服務產品需求研究.97
5.2.1 智能服務價值鏈98
5.2.2 需求調研指導 100
5.2.3 調研框架 101
5.3 需求調研流程 101
5.3.1 流程設計 101
5.3.2 測評調優(yōu) 102
5.4 調研腳本設計 103
5.4.1 調研腳本設計方法. 103
5.4.2 調研腳本設計注意事項. 105
5.4.3 調研腳本實例參考. 106
5.5 客服中心三個維度的需求分析. 108
5.5.1 VOC 調研. 109
5.5.2 VOE 調研. 111
5.5.3 VOB 調研. 114
5.6 需求開發(fā)與管理.115
5.6.1 需求開發(fā) 116
5.6.2 需求管理 117
5.7 智能服務的邊界.118
5.7.1 智能服務邊界的價值 118
5.7.2 服務邊界實踐 120
5.8 智能服務價值的核算 123
5.8.1 從軟件系統(tǒng)視角計算 123
5.8.2 從服務場景所產生的價值計算. 124
5.9 在線機器人應用場景梳理 125
5.9.1 客戶旅行地圖 126
5.9.2 觸點圖 128
5.10 智能服務實施方案的選擇與注意事項 129
5.10.1 系統(tǒng)實施的血與淚 129
5.10.2 系統(tǒng)實施實踐—自身情況 130
VIII︱客服域人工智能訓練師(第2 版)
5.10.3 系統(tǒng)實施實踐—廠商情況 133
5.11 本章小結 135
本單元討論與小結 136
第2 單元 智能服務訓練的實施工作
第6 章 語料的訓練與管理. 138
6.1 訓練場景與計劃 138
6.1.1 訓練場景細化 138
6.1.2 訓練場景驗證 140
6.1.3 訓練場景迭代與優(yōu)化 140
6.1.4 訓練計劃制訂 141
6.2 AI 生產的原始資料：數據 143
6.3 原始語料的處理 144
6.3.1 原始語料清洗 145
6.3.2 語料歸檔 146
6.4 語料標準化. 147
6.4.1 服務場景問題標準化 147
6.4.2 服務場景相似問題補充. 149
6.4.3 語料檢查與確認 153
6.5 本章小結 154
第7 章 在線機器人知識客戶化 155
7.1 智能服務的知識客戶化淺析 156
7.1.1 知識客戶化的原因及錯誤示范. 156
7.1.2 機器人知識客戶化的編撰原則. 158
7.2 在線機器人風格設計 160
7.2.1 在線機器人風格設計的基礎要素 160
7.2.2 在線機器人的兩種風格類型 161
7.3 在線機器人知識客戶化實踐 163
7.3.1 在線機器人開場白客戶化 163
7.3.2 知識客戶化的幾種常見做法 164
7.3.3 基于知識答案類型下的客戶化. 169
7.3.4 在線機器人知識客戶化能力提升 170
7.4 本章小結 172
目 錄︱IX
第8 章 在線機器人的知識管理 173
8.1 在線機器人知識概述 173
8.1.1 在線機器人知識的類型. 173
8.1.2 語料到知識的進化. 174
8.2 在線機器人知識管理一覽 175
8.2.1 在線機器人知識的生命周期 175
8.2.2 在線機器人全局知識管理 176
8.3 在線機器人知識整理 179
8.3.1 知識分類 179
8.3.2 知識庫分類. 181
8.3.3 知識庫管理的五要素 182
8.4 業(yè)務文檔知識庫管理 183
8.4.1 機器閱讀的應用范圍 183
8.4.2 機器閱讀的實現(xiàn)方式 184
8.5 業(yè)務圖譜知識庫管理 185
8.5.1 知識圖譜簡介 185
8.5.2 知識圖譜構建 186
8.6 多輪對話知識庫管理 188
8.6.1 多輪對話簡介 188
8.6.2 多輪對話知識管理方法. 188
8.7 本章小結 190
本單元討論與小結 190
第3 單元 智能服務系統(tǒng)的上線工作
第9 章 在線機器人模型訓練 192
9.1 模型訓練的基礎——標注 192
9.1.1 標注概述 192
9.1.2 標注方式的選擇 193
9.2 在線機器人標注實踐 195
9.2.1 標注流程全景 195
9.2.2 標注規(guī)則 196
9.2.3 標注團隊管理 199
9.2.4 標注質量控制 201
9.3 在線機器人訓練結果測試 203
9.4 在線機器人badcase 處理 203
X︱客服域人工智能訓練師(第2 版)
9.4.1 badcase 基礎知識 203
9.4.2 badcase 常見分類及修改 204
9.5 本章小結 205
第10 章 智能系統(tǒng)上線前的工作. 206
10.1 在線機器人入口與界面設計 206
10.1.1 在線機器人入口設計. 206
10.1.2 在線機器人界面設計. 208
10.1.3 界面設計的測試 211
10.2 在線機器人上線前的思維轉變. 212
10.2.1 過程控制. 212
10.2.2 問題解決與分析 213
10.2.3 思維調整. 214
10.3 在線機器人上線實踐 214
10.3.1 上線的前置工作 214
10.3.2 灰度發(fā)布策略. 216
10.3.3 投放渠道選擇. 218
10.4 本章小結 218
第11 章 智能系統(tǒng)使用推廣及品牌塑造. 219
11.1 移動互聯(lián)網產品推廣與在線機器人推廣 219
11.1.1 移動互聯(lián)網產品推廣. 219
11.1.2 在線機器人推廣與移動互聯(lián)網產品推廣的異同 221
11.2 在線機器人的推廣基礎. 222
11.2.1 構造在線機器人的用戶心智. 222
11.2.2 借助新4C 理論尋找推廣契機. 223
11.3 在線機器人推廣實踐——拉新 223
11.3.1 拉新的基礎 223
11.3.2 從自身的角度出發(fā) 224
11.3.3 借助傳播的力量 226
11.4 在線機器人推廣實踐——留存 227
11.4.1 持續(xù)優(yōu)化. 227
11.4.2 擴大使用范圍. 229
11.4.3 讓用戶參與其中 229
11.5 在線機器人推廣實踐——價值轉化. 231
11.6 本章小結 232
本單元討論與小結 232
目 錄︱XI
第4 單元 人工智能訓練師的進階與提升
第12 章 人工智能訓練師團隊管理 234
12.1 人工智能訓練師團隊人員選拔. 234
12.1.1 組織架構概述. 235
12.1.2 常見的人工智能訓練師團隊組織架構 236
12.1.3 人工智能訓練師團隊崗位設置 237
12.2 人工智能訓練師團隊人員培養(yǎng). 245
12.2.1 培養(yǎng)原則. 245
12.2.2 團隊培養(yǎng)計劃. 246
12.2.3 培訓的類別和內容 247
12.2.4 培訓考核管理工具 248
12.2.5 培訓積分獲取. 250
12.3 人工智能訓練師團隊人員考核. 252
12.3.1 常見在線機器人評價指標 252
12.3.2 在線機器人的指標分類 253
12.3.3 在線機器人的指標一覽 254
12.3.4 在線機器人指標管理. 256
12.4 人工智能訓練師團隊優(yōu)化 256
12.4.1 建立人工智能訓練師團隊知識共享及沉淀管理機制. 256
12.4.2 人工智能訓練師負責人管理建議. 257
12.5 本章小結 258
第13 章 智能服務項目管理. 259
13.1 智能項目立項 259
13.1.1 立項建議階段. 260
13.1.2 立項評審階段. 263
13.1.3 項目籌備階段. 263
13.2 智能服務項目溝通模型. 263
13.2.1 溝通管理. 264
13.2.2 溝通模型. 264
13.2.3 應避免的溝通方式 265
13.3 干系人管理 266
13.3.1 制作干系人登記冊 266
13.3.2 干系人分析 267
XII︱客服域人工智能訓練師(第2 版)
13.3.3 干系人分類 268
13.3.4 確保干系人參與項目. 268
13.4 系統(tǒng)外包與采購管理 269
13.4.1 外包管理. 269
13.4.2 采購管理. 270
13.5 本章小結 271
第14 章 智能服務產品管理. 272
14.1 產品生命周期 272
14.1.1 系統(tǒng)規(guī)劃階段. 272
14.1.2 系統(tǒng)開發(fā)階段. 272
14.1.3 系統(tǒng)上線階段. 273
14.1.4 系統(tǒng)訓練階段. 273
14.2 智能服務產品開發(fā)概述. 274
14.2.1 智能服務項目開發(fā)周期 274
14.2.2 智能服務產品開發(fā)模型 274
14.3 智能服務產品風險管理. 277
14.4 智能服務產品測試 280
14.4.1 測試基礎. 281
14.4.2 測試流程. 282
14.4.3 測試標準及績效管理. 282
14.4.4 測試用例的撰寫方法. 283
14.5 智能服務產品驗收 284
14.6 本章小結 285
本單元討論與小結 285
附錄 人工智能運營管理規(guī)范與指標體系 286
附錄A 人工智能運營管理規(guī)范. 286
附錄B 人工智能運營管理指標體系 300