在客戶關係管理中,客服最直接影響客戶的滿意度,多數B2B的企業,客服人員配合海外客戶的時區上下班,多數B2C的企業也因為龐大的消費者需求,人力配置大量客服人員,甚至有的企業會在海外設立客服中心,以降低近年不斷增長的人事成本。
隨著人工智慧技術不斷進步,採用機器人客服消化例行客服需求已成為趨勢,然而機器人客服應答的方式需要事先定義,若問題存在於設想外的情境,則會無法有效處置客戶需求,甚至引來客訴;因此如何有效地歸納客服常見問題、提升機器人應答的人性化程度、處理多國語言等問題,皆為客服機器人的建置重點。
本課程將深入淺出,從完整的Conversational AI技術服務流程出發,講述自然語言處理(Natural Language Processing)、語音合成(Speech Synthesis)與機器翻譯(Machine Translation)的理論、實作與應用場域,搭配聊天機器人的實際開發與部署,加速學員釐清Conversational AI 的商業應用場景,並介紹歐盟一般資料保護規定(GDPR)及系統規範,提供企業學員在具備AI工具應用的法律、政策知識條件下,進行AI系統的開發。
企業於客服專線的處置上,多採用實際人員與機器人同步分流的方式,然而現行機器人在回覆上的靈活性不如實際人員能夠切換問題情境或是切換對話語言,因此欲透過 Conversational AI改善此情況,為客戶服務的應用提出新的解決方案。
本課程分為五單元,各單元可獨立報名。各單元內容如下:
序 |
單元 |
課程大綱 |
一 |
建置 Chatbot 系統 |
l Chatbot 系統簡介:24小時客服 l 技術學習點: n 系統建置(前端、後端) n 建置問答語料庫 n 使用開源套件開發:Chatterbot n 串接ChatGPT API |
二 |
應用NLP於客服Natural Language Processing |
l 使用NLP技術分析文字資料庫 l 技術學習點: n 資料視覺化(文字雲) n 情感分析 n 自然語言理解 (NLU) n 自然語言生成 (NLG) |
三 |
建置TTS系統 Text-to-Speech |
l TTS 系統簡介:讓系統「說」出回覆 l 技術學習點 n TTS模型架構介紹 n 訓練TTS模型 使用TTS模型進行推論 |
四 |
建置MT系統 Machine Translation |
l MT系統簡介:實踐多國即時客服 l 技術學習點: n MT 模型架構介紹 n 訓練MT模型 使用MT模型進行推論 |
五 |
Coversational AI與Chatbot之整合系統 |
l 整合系統建置 l 技術學習點: n Chatbot + NLP n Chatbot + TTS n Chatbot + MT |
陳柏銓 老師
現任:聚陽實業數位轉型部AI工程師
經歷:AI . FREE Team創辦人
AIGO 零售推薦組種子師資
淡江大學數學系 AI課程業師
信邦電子人力資源營運中心資深資料科學家
鄭中嘉 老師
現任:智悠科技有限公司 AI 技術顧問
經歷:AI . FREE Team共同創辦人
Hahow 學習 AI 一把抓:點亮人工智慧技能樹課程講師(300位學員、5星評價)
AIGO 原住民族語音生成(特優) 組長
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(以上費用已包含講義及教材費)