赵溪

客户世界机构创始人，希莫标准组织( CC-CMM/ DO-CMM）主席，中国信息协会数字经济专业委员会副会长，国信数字经济产业研究院院长，中国呼叫中心协会（CNCCA）创始会长，亚太呼叫中心产业联盟（APCCAL）发起人，《客户世界》杂志创始人及出品人，出版《客户服务导论与呼叫中心实务》《呼叫中心运营与管理》《客户中心能力成熟度模型》《全媒体运营师》《客服域人工智能训练师》等著作。

苏钰

客户世界机构AIT首席专家，人工智能训练师标准构建者，人工智能训练师“未来之星”大赛发起人，负责《人工智能训练师国家职业技能标准》《人工智能训练师职业能力要求》的起草、审核工作，负责多个国家级人工智能项目中的训练模块，获得两项AI软件著作权、两项AI方向专利，帮助多家世界500强企业提升智能服务运营能力。

石云

客户世界机构副总裁兼首席六西格玛黑带大师，CC-CMM国际标准组织执行理事，上海财经大学金融科技研究院高级研究员，复旦大学软件学院客座讲师，中国信息协会数字经济专业委员会数据产业研究部首席顾问，出版《客户中心能力成熟度模型》《客服域人工智能训练师》等著作。

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3

1.1 客户服务行业的发展历程回顾 4

1.2 人工智能技术在客户服务域的价值 6

1.2.1 人工智能技术对客户服务行业的优化6

1.2.2 提升客户满意度与客户体验.7

1.3 人工智能技术下客户服务的转型. 8

1.4 智能服务转型的关键要素10

1.4.1 智能服务运营训练体系.10

1.4.2 人工智能训练师11

第2 章 AI 技术在客户服务域的应用之技术原理篇13

2.1 人工智能技术发展的前世今生.13

2.1.1 人工智能是什么13

2.1.2 AI 发展史上的三个阶段14

2.1.3 当前AI 技术的算法突破及创始人传奇.16

2.2 人工智能的研究流派与学习模式20

2.2.1 人工智能的研究流派20

2.2.2 人工智能的学习模式20

2.3 人工智能技术概览.22

2.3.1 自然语言处理的发展23

2.3.2 自然语言处理的重要应用场景.25

2.3.3 机器学习与深度学习26

2.3.4 评价算法模型的好坏28

2.4 在线机器人关键技术30

2.4.1 关键词机器人30

2.4.2 语义识别机器人30

2.4.3 意图识别机器人31

VI︱客服域人工智能训练师(第2 版)

2.5 中文NLP 的基本操作31

2.5.1 正则表达式.32

2.5.2 中文分词32

2.5.3 词性标注33

2.5.4 问答相似度计算35

2.5.5 关键词抽取.37

2.6 中文NLP 处理的重要模型38

2.6.1 感知机模型.38

2.6.2 概率模型41

2.6.3 多层感知机模型44

2.6.4 Transformer 模型.48

2.6.5 BERT 模型55

2.6.6 知识图谱57

2.7 本章小结59

第3 章 AI 技术在客户服务域的应用之职业篇60

3.1 人工智能训练师的出现.61

3.2 人工智能训练师职业浅析62

3.3 人工智能训练师的能力画像64

3.3.1 人工智能训练师的发展由来64

3.3.2 人工智能训练师的一天.65

3.3.3 人工智能训练师的能力特征66

3.4 人工智能训练师的职业能力要求68

3.5 人工智能训练师的职业前景69

3.6 本章小结71

第4 章 AI 技术在客户服务域的应用之顶层设计篇(上)72

4.1 智能服务顶层设计.72

4.1.1 智能服务顶层设计蓝图.72

4.1.2 智能服务价值与目标浅析73

4.1.3 智能服务产品的发展历程78

4.2 智能服务产品在服务全生命周期中的定位80

4.3 智能服务产品在客户服务建设体系中的应用模式.81

4.4 智能服务全景图89

4.5 本章小结92

目 录︱VII

第5 章 AI 技术在客户服务领域的应用之顶层设计篇(下).93

5.1 在线机器人简介94

5.1.1 在线机器人定义94

5.1.2 在线机器人的分类.94

5.1.3 在线机器人的交互逻辑.95

5.1.4 在线机器人的内部运行逻辑96

5.2 智能服务产品需求研究.97

5.2.1 智能服务价值链98

5.2.2 需求调研指导 100

5.2.3 调研框架 101

5.3 需求调研流程 101

5.3.1 流程设计 101

5.3.2 测评调优 102

5.4 调研脚本设计 103

5.4.1 调研脚本设计方法. 103

5.4.2 调研脚本设计注意事项. 105

5.4.3 调研脚本实例参考. 106

5.5 客服中心三个维度的需求分析. 108

5.5.1 VOC 调研. 109

5.5.2 VOE 调研. 111

5.5.3 VOB 调研. 114

5.6 需求开发与管理.115

5.6.1 需求开发 116

5.6.2 需求管理 117

5.7 智能服务的边界.118

5.7.1 智能服务边界的价值 118

5.7.2 服务边界实践 120

5.8 智能服务价值的核算 123

5.8.1 从软件系统视角计算 123

5.8.2 从服务场景所产生的价值计算. 124

5.9 在线机器人应用场景梳理 125

5.9.1 客户旅行地图 126

5.9.2 触点图 128

5.10 智能服务实施方案的选择与注意事项 129

5.10.1 系统实施的血与泪 129

5.10.2 系统实施实践—自身情况 130

VIII︱客服域人工智能训练师(第2 版)

5.10.3 系统实施实践—厂商情况 133

5.11 本章小结 135

本单元讨论与小结 136

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. 138

6.1 训练场景与计划 138

6.1.1 训练场景细化 138

6.1.2 训练场景验证 140

6.1.3 训练场景迭代与优化 140

6.1.4 训练计划制订 141

6.2 AI 生产的原始资料：数据 143

6.3 原始语料的处理 144

6.3.1 原始语料清洗 145

6.3.2 语料归档 146

6.4 语料标准化. 147

6.4.1 服务场景问题标准化 147

6.4.2 服务场景相似问题补充. 149

6.4.3 语料检查与确认 153

6.5 本章小结 154

第7 章 在线机器人知识客户化 155

7.1 智能服务的知识客户化浅析 156

7.1.1 知识客户化的原因及错误示范. 156

7.1.2 机器人知识客户化的编撰原则. 158

7.2 在线机器人风格设计 160

7.2.1 在线机器人风格设计的基础要素 160

7.2.2 在线机器人的两种风格类型 161

7.3 在线机器人知识客户化实践 163

7.3.1 在线机器人开场白客户化 163

7.3.2 知识客户化的几种常见做法 164

7.3.3 基于知识答案类型下的客户化. 169

7.3.4 在线机器人知识客户化能力提升 170

7.4 本章小结 172

目 录︱IX

第8 章 在线机器人的知识管理 173

8.1 在线机器人知识概述 173

8.1.1 在线机器人知识的类型. 173

8.1.2 语料到知识的进化. 174

8.2 在线机器人知识管理一览 175

8.2.1 在线机器人知识的生命周期 175

8.2.2 在线机器人全局知识管理 176

8.3 在线机器人知识整理 179

8.3.1 知识分类 179

8.3.2 知识库分类. 181

8.3.3 知识库管理的五要素 182

8.4 业务文档知识库管理 183

8.4.1 机器阅读的应用范围 183

8.4.2 机器阅读的实现方式 184

8.5 业务图谱知识库管理 185

8.5.1 知识图谱简介 185

8.5.2 知识图谱构建 186

8.6 多轮对话知识库管理 188

8.6.1 多轮对话简介 188

8.6.2 多轮对话知识管理方法. 188

8.7 本章小结 190

本单元讨论与小结 190