呼叫中心客服中心智能AI知识库搭建运营实操培训课程
DeepSeek的爆火提升了大众对于以大语言模型为基础的生成式AI的认知，也会加速生成式智能在企业的应用，而呼叫中心则是AI企业应用的先行者。
人们在开始阶段都对AI的应用有较高的预期，但真正实施的时候却发现并不简单。根据波士顿咨询公司（BCG）的调研数据，国外“66%的高层管理者对于生成式人工智能的进程不满意”；而国内不少已经引入生成式智能的呼叫中心也发现，搭建DEMO很容易，但真正投入应用则存在很多问题：回答不准确、不一致甚至冲突、不稳定等，造成AI的落地存在很多风险。
追根溯源，在于呼叫中心知识库内容质量及其应用策略：
适合于人阅读的内容，并不一定适合AI的理解。在生成内容时要考虑AI的需求，知识库必须为未来的GenAI做好准备，这其实是知识库生成内容的范式转换。
大部分呼叫中心知识库已经积累了不少内容，为了更好的做好人工智能应用，一个方面是如何对既有内容进行优化升级，另一个方面是对于新产生内容如何形成新的策略、方法和模板。只有优化过的内容和合适的策略，才能保证生成式AI的结果，避免低质量的内容造成客户的体验感变差、不准确的内容误导甚至引起的法律风险等。
关于如何优化知识库内容质量应对呼叫中心智能化的趋势，我们特开设“大模型驱动的智能知识库构建与优化实战”。该课程由知名知识管理专家、KMCenter主任、《卓越密码：如何成为专家》和《你的知识需要管理》作者田志刚先生主讲。
【授课专家】
田志刚，知名知识管理知识库专家、KMCenter主任，《卓越密码：如何成为专家》与《你的知识需要管理》作者。
【联系方式】
课程以企业内训和公开课形式，感兴趣的请加课程顾问小K个人微信号：511956894或电话：010-62925738，注明“呼叫中心”获取更多信息。
【课程提纲】
| 培训模块 | 模块目的 | 时长 |
| 模块一：深入理解人工智能与呼叫中心知识库 1.1理解知识管理和知识库的本质，相关基本概念 1.2以大模型为基础的GenAI原理及对呼叫中西你业务的影响 1.3人工智能下知识库的五个发展趋势 1.4知识内容质量决定人工智能效果，AI在呼叫中心知识库中的7个作用 | 理解人工智能的基本原理，掌握如何在呼叫中心知识库中利用AI能力提升工作效率、客户满意度和客户体验。掌握关键概念，为后续课程学习打下基础。 | 1.0小时 |
| 模块二：智能知识库构建与优化步骤与实战 2.1 知识运转流程及AI应用：报送、采编、审核、多渠道应用、维护（更新删除）、应用效果评估 2.2定义高质量内容的标准：人的维度和AI的维度 2.3 高质量内容的客户化、场景化、结构化：从官方立场到知识生产的客户化，考虑客户使用知识的场景需求，搭建不同类型知识内容的结构化模板 思维方式变革：既考虑要传递的信息更考虑用户（含AI）需求的内容 2.3.1生成高质量内容的框架：大模型层、元数据层、文档层 2.3.2 术语表和知识图谱、元数据规范：LLM缺乏专业的背景信息和知识，为人工智能更好理解内容需要建立建立专业术语表，提供多为元数据，在关键应用上建立知识图谱，为LLM提供更多上下文，丰富语义度 练习：梳理内部术语表，确定多角度的元数据，根据需要构建知识图谱 2.4 两种维度的知识内容产出，既要考虑官方角度的内容生产，基于非结构化数据的结构化构建内容产出框架，考虑内容客户化；也要进行客户需求角度的知识缺口分析，结合大模型的协作内容产出。 考虑人与AI需求差异性：一是坐席代表的应用场景，目标是准确性和可验证性，向客户提供权威信息；客户和客户代表的应用场景，基于问题和跨文档内容的产出，解决具体问题（结合智能体应用）。 非结构化内容结构化分析，提升内容结构化的颗粒度，考虑内容客户化需求; 基于信息知识块构建“积木式”应用场景。 基于分析建立不同知识内容产出的模板（提供10中常见知识内容模板）； 评估高质量知识内容产出清单：43条 2.5基于使用反馈优化内容质量：官方分析运营日志，发现知识短缺、匹配度问题并形成知识内容需求清单和优化清单； 设计客户和坐席内容反馈流程，定时分析问题并归类到知识内容需求清单和优化清单中。 2.6呼叫中心知识库AI应用的五个步骤 | 本模块主要讲述基于以大模型为代表的人工智能的特征，产生、优化高质量知识库内容的方法论。 从高质量内容标准定义入手，使学员理解AI理解内容的特点，并能够有针对性的优化既有内容，产生新内容。 在本模块中，提供了相应的现场实操、练习和相应的模板。 | 4.5小时 |
| 模块三：常见问题和对策 标杆型企业CC知识库的创新实践 如何保证多渠道知识内容的一致性和协同运营？ 如何编撰知识库指引性的采编规范（建框架+分场景+正负面） FAQs适合的内容场景、优势和存在的问题 如何提高AI搜索的质量 | 本模块分析智能知识库建设和运营中的常见问题，并提出相应对策和改进建议。同时在现场进行相关操作，体验相关方法。 | 2.0小时 |
| 模块四：具体问题研讨 结合课程主要内容进行现场互动，头脑风暴 | 答疑解惑，结合具体问题进行分析，测试学员掌握情况。 | 0.5小时 |
