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课程大纲
客户支持中的AI Agents介绍
- 人工智能驱动的客户服务代理是什么?
- AI聊天机器人在客户支持中的用例和好处
- 对话式人工智能和自然语言处理的概述
为客户服务构建人工智能聊天机器人
- 选择合适的聊天机器人平台(Rasa、Dialogflow、基于GPT的模型)
- 设计对话流程和用户交互
- 将聊天机器人与客户支持系统集成
客户支持的Natural Language Processing (NLP)
- 了解意图识别和实体提取
- 用NLP模型训练AI聊天机器人
- 处理模棱两可和复杂的用户查询
自动化客户服务工作流程
- 人工智能驱动的工单和自动响应系统
- 将AI聊天机器人与CRM和帮助台平台集成
- 个性化和上下文理解
部署和监控AI Agents
- 在云平台上托管AI聊天机器人
- 监测性能和分析
- 确保AI驱动的客户支持中的安全性和合规性
优化AI聊天机器人以获得更好的参与度
- 提高聊天机器人的准确性和响应质量
- 处理用户反馈和持续改进
- 衡量客户满意度和聊天机器人的成功指标
AI驱动的客户支持的未来趋势
- 语音AI和多模态交互
- 人工智能驱动的情感分析和情商
- 全渠道客户支持中的AI代理
总结和结论
要求
- 了解客户服务工作流程
- 对AI或自动化概念有基本了解
- 具有业务流程自动化的经验是有帮助的,但不是必需的
受众
- 客户服务经理
- 聊天机器人开发人员
- Business自动化团队
14 小时
客户评论 (1)
培训师即时回答问题。
Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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