课程大纲：
AI 客服培训
【项目介绍】
本课程聚焦 AI 技术在客服场景的深度应用。通过 WPS AI、讯飞语记实现客户诉求智能解析；利用通义千问、DeepSeek 构建标准解决方案库；结合腾讯元宝、豆包完成话术优化与情绪管理。课程涵盖收费咨询、账单疑问、合约纠纷等高频场景，通过 AI 工具实现客户诉求秒级响应、投诉风险智能预警、服务方案精准推荐，助力客服人员提升首次解决率与客户满意度。
【课程对象】
客服中心坐席 / 投诉处理专员
【课程目标】
1、知识传递：掌握客户诉求智能分类、套餐政策 AI 速查等关键技术原理。
2、技能提升：实现客户对话智能解析准确率提升，投诉处理时效缩短。
3、能力塑造：培养 AI 工具协同决策、服务过程智能留痕等数字化服务能力。
【课程大纲】
第一阶段：客户诉求智能解析与分类
1、语音对话智能转译
1.1 通话记录结构化处理
方言识别：讯飞语记方言转写功能实操（含粤语 / 川渝方言专项训练）。
语义提取：使用 DeepSeek 提炼客户核心诉求（费用争议 / 套餐变更 / 合约疑问）。
互动练习：分组改造模糊客户表述 “我就是觉得这个收费不对劲” 。
1.2 诉求类型智能判定
工单分类：通义千问多标签分类模型应用（资费 / 服务 / 合约）。
情绪识别：腾讯元宝情绪指数分析（愤怒 / 焦虑 / 困惑三级预警）。
案例演练：分析 “我买的这个产品，刚用就坏了，你们这质量也太差了，还不给退换，这不坑人吗” 对话的情绪指数与潜在风险。
2、知识库 AI 速查
2.1 政策条款精准匹配
套餐比对：表格处理（多套餐资费交叉对比演示）。
合约解析：Kimi 长文本解读（重点标注违约金条款 / 优惠期限）。
系统实操：快速从 “尊享服务套餐” 合同中提取服务期限限制信息。
2.2 解决方案智能生成
应答框架：文心一言生成标准解决方案
法务校验：天工 AI 合规性检查（重点规避 “承诺返费” 等违规表述）。
角色扮演：处理 “服务还没到期，我想换个更基础的服务，为什么不行” 的完整话术设计。
第二阶段：智能沟通与投诉预警
1、AI 实时话术辅助
1.1 应答策略推荐
敏感词提醒：豆包实时监控 “投诉消协” 等关键词预警。
话术建议：即梦 AI 生成安抚话术（共情表达 + 解决方案）。
模拟演练：应对 “我要找媒体曝光” 的危机对话处理。
1.2 服务过程留痕
要点标记：稿定设计制作服务纪要（自动生成沟通重点图解）。
智能摘要： AI 生成服务报告（包含客户诉求 / 解决方案 / 待办事项）。
工单改造：将 8 分钟通话录音转化为结构化处理报告。
2、投诉风险预警
2.1风险因子识别
预警模型：DeepSeek 构建的 5 大投诉特征识别（重复咨询 / 高额消费 / 合同冲突）。
升级预判：腾讯元宝风险评分系统（红 / 黄 / 蓝三级预警）。
案例分析：识别 “我上个月就反映过这个问题” 的潜在升级风险。
2.3 协同处理机制
协同备忘：讯飞语记多人协作模式（主管实时查看对话进展）。
系统实操：模拟突发性批量投诉的工单分流处理。
第三阶段：服务优化与智能复盘
1、智能质检与改进
1.1服务过程 AI 质检
合规检查：通义千问对话合规性扫描（基础服务规范）。
质量评分：DeepSeek 多维度评价体系（语速 / 安抚词 / 解决方案）。
录音分析：对“客户反馈客服回复不耐心” 投诉工单的 质检报告解读。
1.2服务方案迭代
话术优化：AI生成改进版应答模板（增加对比案例 / 可视化解释）。
知识更新：AI 自动同步*套餐政策（变更内容自动标红）。
实战任务：针对产品售后维修周期过长导致的投诉设计 FAQ 文档。
2、客户画像与服务预测
2.1智能客户画像
消费特征：构建 6 维客户画像（套餐敏感度 / 投诉历史 / 支付能力）。
服务预测：预判客户潜在需求（服务续费 / 产品加购 / 产品更换）。
数据演练：识别高流失风险客户特征。
2.2满意度提升
修复方案：AI 生成补偿策略库（流量赠送 / 话费抵扣 / 优先服务）。
回访设计：剪映制作视频版解决方案（复杂政策可视化解读）。
结业任务：完整处理 “产品购买咨询→产品质量争议→满意解决” 全流程沙盘演练。
【工具清单】
智能解析：讯飞语记 + DeepSeek + 通义千问
方案生成：WPS AI + 文心一言 + 天工 AI
过程管理：稿定设计 + 腾讯元宝 + 即梦 AI
质量管控：Kimi + 豆包 + 剪映
AI 客服培训
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