【课程背景】
智能客服在服务行业已应用多年，通过训练与运营，目前智能客服的分流率和解决率、满意度已经达到了较高的水平。通过与多个行业智能客服运营人员沟通，目前智能客服的分流率、解决率、满意度已经出现瓶颈。
在这样的背景下，行业开始考虑的不是继续提升智能分流率，而是如何赋能人工服务，提升人工服务效率，人机协同能力就显得更加重要。
与此同时，大模型、智能体、数字人等前沿技术为客服行业带来了新的变革机遇。人机协同不再是 “人工 + 简单智能工具” 的浅层结合，而是向 “数据驱动决策、智能体深度辅助、人机高效互补” 的深度融合演进；全渠道服务也从 “多渠道覆盖” 转向 “全渠道体验统一与能力协同”；提示词（Prompt）技术更是成为激活大模型能力、提升智能客服精准度的关键抓手。在此背景下，作为智能客服体系的核心建设者与优化者，亟需系统性掌握数据驱动的运营方法、人机协同的前沿应用、全渠道整合策略及提示词设计能力，以应对行业变革挑战，推动智能服务从 “可用” 向 “优质”“卓越” 升级，巩固企业在服务领域的核心竞争力。 从2017年开始，杨茂林老师工作室分别在北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、香港、青岛、福州、合肥、南京等地先后分别举办了《互联网时代的客户数据及智能服务应用》和《人工智能在服务营销领域的应用与最佳实践》《人工智能时代服务迭代与智能客服运营管理》、《智能服务体系搭建》、《大模型在呼叫中心的落地方式与场景应用》、《人机协同与智能助手》等30多期公开课和100多期内训课程，并帮助金融、电力、运营商、生产制造、互联网等行业客户开展了智能客服运营咨询项目。
【课程收益】
1、智能客服运营能力：针对当前智能客服运营情况，更好的协调人工服务与智能服务之间的关系，在提升智能客服解决率、分流率、满意度的前提下，做好人机协同。
2、人机协同运营能力：通过梳理人机协同场景，在服务、营销、管理场景下开展人机协同流程的梳理，并根据流程进行工具开发，提升人工服务能力。
3、全渠道整合能力：清晰梳理音视频客服、数字人客服、传统在线 / 热线客服的能力边界与协同逻辑，能够制定高效的全渠道整合方案，实现 “用户从热线跳转至视频客服时信息无缝衔接”“数字人预处理简单问题、人工承接复杂需求” 等多场景协同，解决跨渠道体验断层问题。 4、大模型应用能力：获取行业内优质提示词模板，并掌握提示词优化技巧，能够根据客服业务特性定制高精准度提示词，提升智能模型的响应质量与效率。
【课程对象】
1、智能服务相关人员 2、人工智能训练师 3、服务管理人员
【课程大纲】2天
单元 |
大纲 |
内容 |
效益 |
单元一 |
智能客服运营现状分析及瓶颈 |
1、智能客服运营现状分析 -数据分析 -问题定位 -深度溯源 -解决方案 2、智能客服解决率现状 -解决率低场景梳理 -场景解决能力提升 3、智能客服分流率现状 -重复进线场景梳理 -重复进线场景问题解决 4、智能服务营销植入 |
针对当前智能客服运营现状与瓶颈开展分析并找到解决思路 |
单元二 |
人机协同与智能辅助工具 |
1、人机协同场景梳理 -人机协同场景梳理方法 -人机协同场景明确 2、服务场景下的人机协同 -人机协同流程梳理 -基于服务流程的工具开发 案例1：查询类人机协同工具 案例2：办理类人机协同工具 案例3：诊断类人机协同工具 案例4：工单类人机协同工具 3、营销场景下的人机协同 -人机协同场景梳理 -基于营销流程的工具开发 案例5：营销产品与话术推荐 4、管理场景下的人机协同 -管理场景人机协同梳理 -基于流程的工具开发 案例6：不满意录音分析 |
本单元讲解人机协同场景的梳理以及具体工具的开发与应用 |
单元三 |
智能服务体系搭建与体验提升 |
1、服务体系下的智能服务与整合设计 -智能服务策略设计 -音视频能力结合 -数字人的应用 案例7：语音、APP渠道的智能融合 案例8：数字人服务 案例9：数字人在服务中的辅助 2、主动服务体系下的智能服务与整合设计 -智能主动服务策略设计 -多渠道、多智能化工具融合 案例10：智能外呼与APP协同 3、异常监控体系下的智能服务与整合设计 -异常监控与智能服务设计 -多渠道、多智能化工具融合 -实践与案例 4、体验提升提下的智能服务与整合设计 -体验提升与智能化声音收集 -体验问题智能分类 案例11：大模型+RPA在体验提升中应用 5、渠道协同 -协同场景梳理 -协同场景现状分析 -协同渠道梳理 -渠道协同设计 |
本单元的学习，学员掌握通过全渠道服务整合完善智能服务体系并提升智能服务体验 |
单元四 |
大模型应用 |
1、大模型与当前智能客服的配合模式 -并行模式：优势、适用场景与案例分析 -串行模式：优势、适用场景与案例分析 -混合模式的设计与应用 2、大模型在自助服务场景的应用 -文本机器人：对话流程设计、话术优化 -智能导航：用户意图识别、路径规划 -智能外呼：任务创建、客户筛选与跟进 -智能知识库：知识分类、检索与更新 3、大模型在人机协同场景的应用 -智能助手：个性化服务推荐、多轮对话 -智能摘要：实时生成与辅助人工客服 -服务总结：自动分析与经验沉淀 -协同策略制定：根据客户需求与问题类型 4、大模型在服务运营中的应用 -智能质检：语音与文本质检、违规行为识别 -工单归档：自动分类、优先级设定与跟踪 -热点问题总结：数据分析与趋势预测 5、大模型提示词 -标准作业流程 -接口调用 -回答用语 -润色要求 -正确示例 -错误示例 演练1：业务办理场景提示词 演练2：已定业务质疑提示词 |
掌握应用大模型提高智能客服解决率和分流率的方法 |
讲授老师介绍
杨茂林
22年管理实战与培训经验
智能化服务专家
客户服务管理专家
互联网营销与策划专家
高级人力资源管理师
国际职业培训师行业协会认证高级讲师
培训咨询热线：
北京中心：010-58612706
成都中心：028-67835378
