田志刚为安徽电信客户服务中心讲AI时代数字化知识库团队能力提升培训课程
KMC讯，11月25日，应安徽电信客户服务中心邀请，知名知识管理专家、KMCenter主任田志刚在合肥为安徽电信客户服务中心数字化知识库团队的知识采编、质检、培训、IT技术人员讲“数字化知识库团队能力提升培训课程”。
在新一波以大语言模型(LLM)为代表的人工智能应用浪潮中，客户服务应用是最成熟的场景之一。但由于大语言模型本身的局限性（幻觉、不可解释性等），在对准确、权威性要求较高的电信客户服务领域落地也并非易事。
要将LLM的能力落地，对于客户服务的知识库分类结构、内容结构化和客户化都提出了更高的要求。更困难的是，虽然大家理论上初步理解，但真正要去做却还没有形成相关的规则、标准和可复用的案例，在实践中却没有成熟路径可循。
在这种背景下，其实对于知识库专业人员能力提出了更高的要求，需要知识库相关人员除了具备传统的客户化、结构化、场景化知识采编能力，还要理解人工智能大语言模型（LLM）对于知识内容的需求“偏好”，产出既能适合呼叫中心坐席代表能够快速发现、应用的内容，又能够符合AI理解（丰富语义、便于切块、提供丰富上下文语境）的高质量知识。
中国电信各省的客户服务中心知识库建设与运营在国内处于前列水平，但仍存在各种各样的问题。田志刚老师的讲解从AI对于知识内容的需求讲起，从大模型层的的术语表搭建、语义层的元数据丰富、文档层的ForAI的结构化统一语言和模板构建，勾勒出了呼叫中心高质量知识库的规范：能够适用人和AI角色的知识库、知识库内容应该是什么样的，其标准为何？
基于高质量知识库和知识内容的规范与标准，课上拿当前知识库里面的内容进行现场分析，实际操作，发现问题并周到对策，让之前感觉良好的内容找到了亟需提升的方向和方法，形成安徽客服中心后续知识库优化的策略和指导方针。
在课程中，田志刚老师强调了“客服中心欠缺客服知识”的问题：知识库内存储的大部分内容都是官方发布的各种产品介绍、营销活动说明、口径和话术，但关于不同类型的客户到底关注的问题是什么、他们会提出什么样的问题来、在什么场景下提出问题来，却没有进行过总结归纳，很少有显性化。
而这些知识通常存在于高水平坐席代表的大脑中，譬如客户提问的时候，不会按照官方知识库的内容进行提问，他们也问不出高质量的问题，如果接线的是高水平的坐席会高效的将客户问题“翻译”成官方的问题，找到相应的答案。但高水平的坐席代表一定是少数，当问到一般水平的坐席时，就会出现很长时间才能识别客户真实需求的问题，降低客户满意度，提升通话时间。
客户知识是指对客户显性和隐性问题的理解，当客户提问时通过他们的只言片语或者零散的表达能够快速识别出其真实的需求。这种能力在未来去除坐席代表的“翻译”环节，知识库直接对客户的场景下就更加重要，这也是很多知识库虽然看起来做的很好，但却很难直接面对最终客户的原因。
解决对策就是由高水平的坐席代表加上知识库管理运营人员一起，结合AI大量分析客户提问的方式并进行标注，结合作息代表的经验进行归纳总结，概括提炼，形成显性化的客户知识，建立客户问-官方问-知识库内容的交叉关联，便于提升普通水平坐席的能力，为未来的知识库直接服务客户做好准备。
在整个培训过程中，讲述与案例和实操结合在一起，基于最核心和关键的问题找到了方向，探索出了策略和方法。由于新一波人工智能在客户服务的应用尚处于初级阶段，双方还约定未来一起通过合作研究、咨询或培训方式，共同努力打造国内呼叫中心知识库高效建设运营的标杆。
安徽电信
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