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内容大纲
本书基于作者多年对智能客服领域的理论探索和实践编写而成，对“人工智能训练师”这一新兴职业给予了清晰的描述，为传统业务人员提供“智能+”的职业发展路径。第2版针对人工智能训练师的新标准，在篇章结构、内容等方面做了调整，系统地整合了与“人工智能训练师”这一职业相关的行业知识和管理方法，以更好地满足读者需求，培养人工智能时代下的复合型人才。全书共分4个单元：第1单元为智能服务的准备工作，从技术原理、职业、顶层设计等层面介绍AI技术在客户服务域的应用；第2单元主要介绍智能服务训练的实施工作；第3单元主要介绍智能服务系统的上线工作；第4单元为人工智能训练师的进阶与提升，重点讲述了人工智能训练师团队管理、智能服务项目管理、智能服务产品管理等内容。
本书适合客服行业的从业者，以及对服务领域智能化发展感兴趣的人士阅读。 -
作者介绍
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目录
第1单元 智能服务的准备工作
第1章 导论：客户服务的智能时代来临
1.1 客户服务行业的发展历程回顾
1.2 人工智能技术在客户服务域的价值
1.2.1 人工智能技术对客户服务行业的优化
1.2.2 提升客户满意度与客户体验
1.3 人工智能技术下客户服务的转型
1.4 智能服务转型的关键要素
1.4.1 智能服务运营训练体系
1.4.2 人工智能训练师
第2章 AI 技术在客户服务域的应用之技术原理篇
2.1 人工智能技术发展的前世今生
2.1.1 人工智能是什么
2.1.2 AI发展史上的三个阶段
2.1.3 当前AI技术的算法突破及创始人传奇
2.2 人工智能的研究流派与学习模式
2.2.1 人工智能的研究流派
2.2.2 人工智能的学习模式
2.3 人工智能技术概览
2.3.1 自然语言处理的发展
2.3.2 自然语言处理的重要应用场景
2.3.3 机器学习与深度学习
2.3.4 评价算法模型的好坏
2.4 在线机器人关键技术
2.4.1 关键词机器人
2.4.2 语义识别机器人
2.4.3 意图识别机器人
2.5 中文NLP的基本操作
2.5.1 正则表达式
2.5.2 中文分词
2.5.3 词性标注
2.5.4 问答相似度计算
2.5.5 关键词抽取
2.6 中文NLP处理的重要模型
2.6.1 感知机模型
2.6.2 概率模型
2.6.3 多层感知机模型
2.6.4 Transformer模型
2.6.5 BERT模型
2.6.6 知识图谱
2.7 本章小结
第3章 AI技术在客户服务域的应用之职业篇
3.1 人工智能训练师的出现
3.2 人工智能训练师职业浅析
3.3 人工智能训练师的能力画像
3.3.1 人工智能训练师的发展由来
3.3.2 人工智能训练师的一天
3.3.3 人工智能训练师的能力特征
3.4 人工智能训练师的职业能力要求
3.5 人工智能训练师的职业前景
3.6 本章小结
第4章 AI技术在客户服务域的应用之顶层设计篇(上)
4.1 智能服务顶层设计
4.1.1 智能服务顶层设计蓝图
4.1.2 智能服务价值与目标浅析
4.1.3 智能服务产品的发展历程
4.2 智能服务产品在服务全生命周期中的定位
4.3 智能服务产品在客户服务建设体系中的应用模式
4.4 智能服务全景图
4.5 本章小结
第5章 AI技术在客户服务领域的应用之顶层设计篇(下)
5.1 在线机器人简介
5.1.1 在线机器人定义
5.1.2 在线机器人的分类
5.1.3 在线机器人的交互逻辑
5.1.4 在线机器人的内部运行逻辑
5.2 智能服务产品需求研究
5.2.1 智能服务价值链
5.2.2 需求调研指导
5.2.3 调研框架
5.3 需求调研流程
5.3.1 流程设计
5.3.2 测评调优
5.4 调研脚本设计
5.4.1 调研脚本设计方法
5.4.2 调研脚本设计注意事项
5.4.3 调研脚本实例参考
5.5 客服中心三个维度的需求分析
5.5.1 VOC调研
5.5.2 VOE调研
5.5.3 VOB调研
5.6 需求开发与管理
5.6.1 需求开发
5.6.2 需求管理
5.7 智能服务的边界
5.7.1 智能服务边界的价值
5.7.2 服务边界实践
5.8 智能服务价值的核算
5.8.1 从软件系统视角计算
5.8.2 从服务场景所产生的价值计算
5.9 在线机器人应用场景梳理
5.9.1 客户旅行地图
5.9.2 触点图
5.10 智能服务实施方案的选择与注意事项
5.10.1 系统实施的血与泪
5.10.2 系统实施实践—自身情况
5.10.3 系统实施实践—厂商情况
5.11 本章小结
本单元讨论与小结
第2单元 智能服务训练的实施工作
第6章 语料的训练与管理
6.1 训练场景与计划
6.1.1 训练场景细化
6.1.2 训练场景验证
6.1.3 训练场景迭代与优化
6.1.4 训练计划制订
6.2 AI生产的原始资料：数据
6.3 原始语料的处理
6.3.1 原始语料清洗
6.3.2 语料归档
6.4 语料标准化
6.4.1 服务场景问题标准化
6.4.2 服务场景相似问题补充
6.4.3 语料检查与确认
6.5 本章小结
第7章 在线机器人知识客户化
7.1 智能服务的知识客户化浅析
7.1.1 知识客户化的原因及错误示范
7.1.2 机器人知识客户化的编撰原则
7.2 在线机器人风格设计
7.2.1 在线机器人风格设计的基础要素
7.2.2 在线机器人的两种风格类型
7.3 在线机器人知识客户化实践
7.3.1 在线机器人开场白客户化
7.3.2 知识客户化的几种常见做法
7.3.3 基于知识答案类型下的客户化
7.3.4 在线机器人知识客户化能力提升
7.4 本章小结
第8章 在线机器人的知识管理
8.1 在线机器人知识概述
8.1.1 在线机器人知识的类型
8.1.2 语料到知识的进化
8.2 在线机器人知识管理一览
8.2.1 在线机器人知识的生命周期
8.2.2 在线机器人全局知识管理
8.3 在线机器人知识整理
8.3.1 知识分类
8.3.2 知识库分类
8.3.3 知识库管理的五要素
8.4 业务文档知识库管理
8.4.1 机器阅读的应用范围
8.4.2 机器阅读的实现方式
8.5 业务图谱知识库管理
8.5.1 知识图谱简介
8.5.2 知识图谱构建
8.6 多轮对话知识库管理
8.6.1 多轮对话简介
8.6.2 多轮对话知识管理方法
8.7 本章小结
本单元讨论与小结
第3单元 智能服务系统的上线工作
第9章 在线机器人模型训练
9.1 模型训练的基础——标注
9.1.1 标注概述
9.1.2 标注方式的选择
9.2 在线机器人标注实践
9.2.1 标注流程全景
9.2.2 标注规则
9.2.3 标注团队管理
9.2.4 标注质量控制
9.3 在线机器人训练结果测试
9.4 在线机器人badcase处理
9.4.1 badcase基础知识
9.4.2 badcase常见分类及修改
9.5 本章小结
第10章 智能系统上线前的工作
10.1 在线机器人入口与界面设计
10.1.1 在线机器人入口设计
10.1.2 在线机器人界面设计
10.1.3 界面设计的测试
10.2 在线机器人上线前的思维转变
10.2.1 过程控制
10.2.2 问题解决与分析
10.2.3 思维调整
10.3 在线机器人上线实践
10.3.1 上线的前置工作
10.3.2 灰度发布策略
10.3.3 投放渠道选择
10.4 本章小结
第11章 智能系统使用推广及品牌塑造
11.1 移动互联网产品推广与在线机器人推广
11.1.1 移动互联网产品推广
11.1.2 在线机器人推广与移动互联网产品推广的异同
11.2 在线机器人的推广基础
11.2.1 构造在线机器人的用户心智
11.2.2 借助新4C理论寻找推广契机
11.3 在线机器人推广实践——拉新
11.3.1 拉新的基础
11.3.2 从自身的角度出发
11.3.3 借助传播的力量
11.4 在线机器人推广实践——留存
11.4.1 持续优化
11.4.2 扩大使用范围
11.4.3 让用户参与其中
11.5 在线机器人推广实践——价值转化
11.6 本章小结
本单元讨论与小结
第4单元 人工智能训练师的进阶与提升
第12章 人工智能训练师团队管理
12.1 人工智能训练师团队人员选拔
12.1.1 组织架构概述
12.1.2 常见的人工智能训练师团队组织架构
12.1.3 人工智能训练师团队岗位设置
12.2 人工智能训练师团队人员培养
12.2.1 培养原则
12.2.2 团队培养计划
12.2.3 培训的类别和内容
12.2.4 培训考核管理工具
12.2.5 培训积分获取
12.3 人工智能训练师团队人员考核
12.3.1 常见在线机器人评价指标
12.3.2 在线机器人的指标分类
12.3.3 在线机器人的指标一览
12.3.4 在线机器人指标管理
12.4 人工智能训练师团队优化
12.4.1 建立人工智能训练师团队知识共享及沉淀管理机制
12.4.2 人工智能训练师负责人管理建议
12.5 本章小结
第13章 智能服务项目管理
13.1 智能项目立项
13.1.1 立项建议阶段
13.1.2 立项评审阶段
13.1.3 项目筹备阶段
13.2 智能服务项目沟通模型
13.2.1 沟通管理
13.2.2 沟通模型
13.2.3 应避免的沟通方式
13.3 干系人管理
13.3.1 制作干系人登记册
13.3.2 干系人分析
13.3.3 干系人分类
13.3.4 确保干系人参与项目
13.4 系统外包与采购管理
13.4.1 外包管理
13.4.2 采购管理
13.5 本章小结
第14章 智能服务产品管理
14.1 产品生命周期
14.1.1 系统规划阶段
14.1.2 系统开发阶段
14.1.3 系统上线阶段
14.1.4 系统训练阶段
14.2 智能服务产品开发概述
14.2.1 智能服务项目开发周期
14.2.2 智能服务产品开发模型
14.3 智能服务产品风险管理
14.4 智能服务产品测试
14.4.1 测试基础
14.4.2 测试流程
14.4.3 测试标准及绩效管理
14.4.4 测试用例的撰写方法
14.5 智能服务产品验收
14.6 本章小结
本单元讨论与小结
附录 人工智能运营管理规范与指标体系
附录A 人工智能运营管理规范
附录B 人工智能运营管理指标体系
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