课程简介

随着业务持续增长，来自C端和B端用户的反馈量也同步增加。传统的技术支持工单模式，对客服及BD人员来说，存在响应慢、解决耗时长的问题；对产研团队而言，则面临重复处理咨询问题、工作频繁被打断、以及工单与项目优先级冲突等挑战。

借助AI实现的智能客服机器人处理技术支持工单，能充分发挥其在语义理解、动态学习与多渠道融合方面的优势。它不仅提供7*24小时服务，更解决了规则引擎无法穷举场景、应答僵化等痛点，从而显著提升工单处理效率并降低整体成本。

本次分享聚焦于“AI智能客服在技术支持工单处理中的探索与实践”。我们将阐述技术支持流程从传统工单到规则引擎，再到AI智能客服的演变历程，并深入剖析搭建AI智能客服所涉及的智能体、工作流、知识库、意图识别等核心技术。此外，分享还将涵盖效果评估指标体系，以及建设AI智能客服所需的工具链。

课程收益

1、帮助学员了解AI智能客服在处理技术支持工单中的应用场景与典型案例。

2、帮助学员了解 AI智能客服搭建的关键技术、实践避坑指南及工具链。

3、帮助学员了解 AI智能客服应用效果评估体系及其核心指标。

受众人群

AI Agent开发者、技术支持团队成员、智能客服系统开发者及运维人员、测试与质量管理人员、客户服务领域管理者及其他对智能测试感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H） 

课程大纲

1、AI技术在质量保障各阶段的应用

2、AI应用的五个层级及降低AI幻觉的策略

3、基于AI的技术支持流程及关键技术

4、基于AI的技术支持案例及应用效果

5、基于AI的技术支持工具链

6、QA