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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：产品中心、运营中心、技术中心、客服中心等管理运营相关人士，他们需要深入了解大模型技术在智能客服中心的应用，以便更好地推动企业在该领域的发展。
授课形式：内训
授课天数：2 天
培训形式：
课堂讲授、案例分享、提问环节
课程背景| Course Background
近年来，人工智能技术的飞速发展推动了各行各业数字化转型的步伐。在智能客服领域，大模型技术以其强大的处理能力和广泛的应用前景，为提升客户体验、降低运营成本提供了全新的解决方案。然而，如何有效应用大模型技术，使其在智能客服中心发挥最大价值，成为企业和行业面临的重要挑战。
本课程正是在这一背景下应运而生，旨在帮助学员深入了解大模型在智能客服中心的应用，掌握相关的技术原理和实施策略。通过本课程的学习，学员将能够更好地理解大模型技术的核心优势，掌握其在智能客服中心的实际应用方法，为企业在智能客服领域的发展提供有力支持。
课程收益| Program Benefits
1、深入了解大模型技术的基本原理、特点和发展趋势，掌握其在智能客服中心的应用前景和优势。
2、掌握大模型在智能客服中心的实际应用方法，包括数据收集、模型训练、系统集成等关键环节的技术细节和实施策略。
3、学会如何评估和优化大模型在智能客服中心的性能，提高客户满意度和运营效率。
4、了解未来大模型技术在智能客服领域的发展趋势和挑战，为企业制定战略规划提供参考依据。
5、提升学员在人工智能和智能客服领域的专业素养和实践能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。
课程大纲| Course Outline
（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）
第1讲 引言与概述
1.1 课程背景与意义
1.1.1简要介绍大模型与智能客服的背景
1.1.2 阐述课程的重要性和实际应用价值
1.2 课程目标与预期成果
1.2.1 明确课程的学习目标和预期达成的成果
第2讲 大模型基础知识
2.1 大模型的定义、原理与特点
2.1.1详细介绍大模型的基本概念
2.1.2 阐述大模型的原理和工作机制
2.1.3 分析大模型的特点和优势
2.2 大模型的发展历程与现状
2.2.1回顾大模型的发展历程
2.2.2分析当前大模型技术的现状和发展趋势
2.3 大模型在不同领域的应用案例
2.3.1展示大模型在不同领域的应用案例
2.3.2分析这些案例的成功之处和借鉴意义
第3讲 大模型选择与评估
3.1 选择大模型的考量因素
3.1.1列举选择大模型时需要考虑的关键因素
3.1.2 分析这些因素对模型性能的影响
3.2 大模型的性能评估指标
3.2.1 介绍常用的大模型性能评估指标
3.2.2 分析如何根据业务需求选择合适的评估指标
3.3 成本效益分析与决策过程
3.3.1阐述成本效益分析的重要性
3.3.2 展示如何进行成本效益分析和决策过程
第4讲 智能客服的现状与挑战
4.1 客服行业的演变与智能化趋势
4.1.1回顾客服行业的演变历程
4.1.2分析智能化对客服行业的影响和趋势
4.2 传统客服与智能客服的对比分析
4.2.1 对比传统客服和智能客服的优缺点
4.2.2分析智能客服的优势和潜在挑战
4.3 智能客服面临的挑战与解决方案
4.3.1列举智能客服面临的主要挑战
4.3.2提出相应的解决方案和改进措施
第5讲 大模型在智能客服中心的协同应用
5.1 大模型与智能客服的协同机制
5.1.1阐述大模型与智能客服如何协同工作
5.1.2分析协同机制的优势和潜在风险
5.2 协同应用的案例分析与实践经验
5.2.1展示协同应用的成功案例
5.2.2分享实践经验和教训
5.3 协同应用的优势与潜在风险
5.3.1分析协同应用的优势和潜在风险
5.3.2提出相应的应对策略和建议
第6讲 大模型在呼叫中心的应用实践
6.1 呼叫中心的工作流程与业务需求
6.1.1介绍呼叫中心的基本工作流程
6.1.2分析呼叫中心的主要业务需求
6.2 大模型在呼叫中心的应用场景
6.2.1列举大模型在呼叫中心的具体应用场景
6.2.2分析这些场景的特点和需求
6.3 关键技术实现与案例分析
6.3.1阐述关键技术实现的方法和步骤
6.3.2展示相关案例并分析其成功之处
第7讲 AIGC在呼叫中心的创新应用
7.1 AIGC的定义、特点与潜力
7.1.1介绍AIGC的基本概念、特点和潜力
7.1.2分析AIGC在呼叫中心的应用前景
7.2 AIGC在呼叫中心的创新应用场景
7.2.1列举AIGC在呼叫中心的创新应用场景
7.2.2分析这些场景的创新点和优势
7.3 AIGC与大模型、智能客服的协同实践
7.3.1展示AIGC与大模型、智能客服协同工作的实践案例
7.3.2分析协同实践的效果和挑战
第8讲 技术路径、实施策略与未来展望
8.1 技术路径
8.1.1阐述大模型在智能客服中心落地的技术路径
8.1.2分析技术路径的可行性和挑战性
8.2 实施策略
8.2.1介绍项目实施的关键策略和方法
8.2.2分析实施策略的有效性和适应性
8.3 风险评估与应对策略
8.3.1识别项目实施过程中可能面临的风险和挑战
8.3.2提出相应的风险评估和应对策略
8.4 未来技术趋势与发展方向
8.4.1预测未来大模型与智能客服的技术趋势和发展方向
8.4.2分析这些趋势对行业的影响和机遇
8.5 学员反馈与课程优化建议
8.5.1收集学员对课程的反馈和建议
8.5.2分析反馈并提出课程优化和改进的措施
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家—甄文智老师
【背景介绍】
Ø 西安电子科技大学人工智能硕士研究生
Ø 前腾讯早期创始员工-工号299
Ø 曾任：点子科技（深圳）有限公司联合创始人
Ø 曾任：深圳市有伴科技有限公司联合创始人
Ø 现任：深圳大学校外研究生导师
Ø 现任：深圳市拓步大数据有限公司CTO
【实战经验】
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家，先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用，帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
在腾讯任职六年，作为创始员工参与了多个腾讯的产品：腾讯Q币账户系统，QQ贺卡，QQShow，QQ论坛和QQ.com的建立。在腾讯经历了高并发，高性能服务器的开发，同时为了应对用户量的增长，参与了腾讯大数据数据库的开发，在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
曾就职深圳有伴科技有限公司，任首席技术官，十年时间做了一家用户量1.4亿，最高日活500W，为0-8岁的儿童提供了一个营养，有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通，互联网和人工智能一体。19年获得了好未来的C轮投资，估值10亿。
现任深圳拓步大数据有限公司CTO，最近两年随着国内芯片的崛起，更多的场景化的IOT的接入，在硬件和软件的结合上，实现了传感器，数据采集和数据处理，以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美，印度，拉美等国家。
产品GMV2亿，保持每年100%的增长。
【风格特点】
l 学科深入浅出 课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合，可以更有效的，更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进 课程保持前瞻性，案例和内容保持迭代更新，更好的把AI的理论和实际相结合，AI作为一个行业工具，可以更好的融入到我们的行业中，去有效的提升，改进我们工作。
l 创新性和创造性 甄老师做过心理学工作坊，个人成长训练营，，融合了心理学、结合大数据分析，让算法，算力，和数据更好的融合，体现在课程的新颖性和创新性，可以更好的适应到我们每个学员中，学以致用，另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新，把学习的东西落地。
一、AI和大模型
《人工智能入门到精通》
《ChatGPT基础和实战》
二、数字化转型
《数字化思维、转型困局和0点突破》
《用AI驱动企业数字化转型》
三、互联网产品技术管理
《互联网产品研发探索：从敏捷开发、精益数据到微服务》
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
ABOUT PERFECT CONSULTANT
We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
10年更懂你
中大型企业共同选择
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现有内训课
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