客服域人工智能训练师(第2版)

《客服域人工智能训练师(第2版)》基于作者多年对智能客服领域的理论探索和实践编写而成，对“人工智能训练师”这一新兴职业给予了清晰的描述，为传统业务人员提供“智能+”的职业发展路径。第2 版针对人工智能训练师的新标准，在篇章结构、内容等方面做了调整，系统地整合了与“人工智能训练师”这一职业相关的行业

知识和管理方法，以更好地满足读者需求，培养人工智能时代下的复合型人才。全书共分4 个单元：第1 单元为智能服务的准备工作，从技术原理、职业、顶层设计等层面介绍AI 技术在客户服务域的应用；第2 单元主要介绍智能服务训练的实施工作；第3 单元主要介绍智能服务系统的上线工作；第4 单元为人工智能训练师的进阶与提升，重点讲述了人工智能训练师团队管理、智能服务项目管理、智能服务产品管理等内容。

《客服域人工智能训练师(第2版)》适合客服行业的从业者，以及对服务领域智能化发展感兴趣的人士阅读。

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。

寂静的楼道里，一间灯火通明的房间，传来了一名女子疲惫的声音，“哎，早点休息吧，材料明天再写吧。”随着一声叹息，灯光熄灭了。

“要是未来有一天能够克隆出另一个自己，帮自己学习、帮自己工作、帮自己敲代码、帮自己写文章、帮自己写报告，那该有多好啊！”这位女子一边幻想，一边进入了梦乡。

2022 年11 月30 日，一个应用悄然出世。两个月后，“他”成为人类有史以来最快完成一亿级别用户的应用，从学术界到工业界，从媒体报道到朋友聚会，从街头到巷尾的话语中，总能听到一个关键词“ChatGPT①”。比尔·盖茨近日甚至公开表示，ChatGPT的历史意义重大不亚于PC 或互联网的诞生。面临巨大挑战的Google 和百度公司都于近期宣称要全力投入类似的应用开发(all-in GPT)。

“请写一首包含白雪与树林的(英文)诗歌”“请帮我写一篇碳中和的分析文章”“请帮我写一个二叉树的程序代码”，一个又一个的指令在OpenAI②平台被发出，得到了一个又一个近乎完美的答案。这样的人工智能(AI)技术的出现意味着机器可以更加自然地与人类进行交流，而人们也不再需要旷日费时地编写复杂的程序。

从技术所属逻辑上来看，ChatGPT 是AIGC③“数字内容编辑”中的一个重要模块，其意味着AIGC 领域相关技术打破预定及规则的局限性，使得快速便捷且智慧地输出多模态的数字内容成为可能。近些年，人工智能技术的迅猛发展与落地，让许多企业都主动或者被动地加入这场数字化浪潮。但企业面对人工智能技术所带来的新应用、新商业模式、新管理范式尚未完全吃透，新技术的迭代却再次让企业的数字化转型道路越发困难。如今，各类人工智能商业应用几乎可以完美地嵌入企业整个运营、分析和决策的管理链条，提高生产力和效率，打造完美的客户体验。

① ChatGPT 即Chat Generative Pre-trained Transformer，是美国人工智能研究实验室研发的聊天机器人程序，于2022 年11月30 日发布。ChatGPT 是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动和聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码，翻译，写论文等任务。

② OpenAI 是2015 年在美国成立的人工智能研究公司，其核心宗旨是“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。

③ AIGC 即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，AIGC 也被认为是继UGC、PGC 之后的新型内容生产方式，AI 绘画、AI 写作等都属于AIGC 的分支。

如何将人工智能应用更好地与企业内部业务场景结合？如何构建相应的人才梯队？

如何通过训练提升AI 产品的使用竞争力？这些都是摆在数字化企业面前的老大难问题。

为了解决人工智能产品在应用的最后一公里，2020 年国家将人工智能训练师这一AI 应用背后的灵魂人物设立为新职业并纳入国家职业分类目录，2021 年发布了人工智能训练师国家职业技能标准。

恰逢其时，本书的再版，旨在为企业提供一个完整的人工智能训练解决方案，帮助企业更好地利用人工智能技术，提高生产力和效率；帮助人工智能训练师们进一步理解AI 训练的基本原理，并学习如何使用AI 技术来提高企业的生产力和效率。本书以简单易懂的语言介绍了AI 训练的基本概念，并介绍了一些有用的AI 训练技术，如机器学习、深度学习和自然语言处理等；尝试通过将AI 训练项目的实施路径梳理出一条适合绝大多数AI 产品的主线逻辑，其包括智能服务的准备工作、智能服务训练的实施工作、智能服务系统的上线工作、人工智能训练师的进阶与提升等模块，让读者对训练工作的认知更加清晰；此外，本书还介绍了一些实用的人工智能训练案例，以帮助读者更好地理解人工智能训练的实际应用。

感谢您选择本书，我们希望您能够从中受益！

苏 钰

2023 年3 月于北京

第2版前言

欢迎来到客服域人工智能训练师的世界。这是一个充满机遇和挑战的领域，人工智能技术正在快速改变我们的生活和工作方式。作为客户管理人员，我们每天都需要面对各种各样的客户问题和挑战，而人工智能技术可以帮助我们更好地应对这些挑战。但是，要充分发挥人工智能技术的优势，我们需要请经验丰富的人工智能训练师进行指导。

下面介绍两个实际案例，帮助读者朋友们更好地了解客服域人工智能训练师的工作。

第一位是李女士。她在一家大型跨国公司担任人工智能训练师，负责指导客户管理人员使用人工智能技术处理客户问题。在她的帮助下，客户管理人员学会了如何使用自然语言处理技术快速识别客户问题，并给出准确的解决方案。这不仅提升了客户满意度，还提高了客户管理人员的工作效率。李女士的工作取得了很大的成功，得到了公司和客户的一致好评。

第二位是张先生。他在一家在线教育公司担任人工智能训练师，帮助客户管理人员使用人工智能技术处理学生问题。他的工作不仅包括培训客户管理人员使用人工智能技术，还包括监督和改进训练过程。他使用各种方法来评估客户管理人员的技能水平，并根据评估结果提供定制的培训计划。这种定制化的培训方法非常成功，不仅提高了学生的满意度，还显著提高了客户管理人员的工作效率。

以上两个实际案例说明，客服域人工智能训练师的工作可以帮助提升客户满意度，提高工作效率，同时可以为企业带来更多的收益。

对比第1 版的内容，第2 版在脉络方向上与中华人民共和国人力资源和社会保障部2021 年发布的人工智能训练师国家职业技能标准相契合，聚焦于客户服务领域，顺应国内外人工智能发展的主流趋势。因此，笔者团队将本书脉络重新梳理，按人工智能训练师实际开展训练工作的时间顺序进行串联，即：“智能训练一途，乃明定位，找场景，挑兵器，理流程，采数据，编知识，监数据，应勤于迭代，善于反思，敏于行动。”

针对这一路径，本书从智能产品在客户服务行业落地的周期着手，共分4 个单元：

????第1 单元关注智能服务的准备工作，具体介绍人工智能技术的发展与未来趋势、智能服务的相关技术、智能服务场景与产品选择、人工智能训练师的职业要求、智能服务需求挖掘与转化、智能服务产品选择与ROI(投资回报率)的核算等内容；

????第2 单元面向智能服务产品在采购或完成研发后企业端的实施工作，具体介绍训练场景与训练计划的选择、数据采集、数据清洗、知识管理、知识测试、知识答案的客户化等内容；

????第3 单元聚焦智能服务系统的上线工作，包括在线机器人模型训练、智能系统上线前的工作、智能系统使用推广及品牌塑造等内容；

????第4 单元主要介绍人工智能训练师的进阶与提升，包括面向智能服务的岗位体系建设、人工智能训练师团队人员考核、产品与项目管理等内容。

除了对图书脉络、整体结构上有所更新，在内容上笔者团队更新了一些全新的智能服务产品，并对相关的技术原理知识进行补充，对不同的人工智能训练师角色所重点关注的内容(如顶层设计蓝图、实施路径里程碑、智能服务产品在服务全生命周期中的定位、智能服务产品在客户服务体系中的应用模式等)做出更加体系化和路径化的阐述，以期更好地为人工智能训练师指明工作方向；同时，针对数据采集、数据清洗、数据训练、知识管理、知识客户化等内容，亦更新包括具体的做法、常见的错误示范、实施路径、注意事项等内容；在撰写各项技能与实施内容的同时，也适当对笔者团队当时的心态变化进行复盘总结，力求场景还原得更加贴近现实；最后，从人工智能训练师个人视角切换至整个人工智能训练师团队乃至整个客户服务中心视角，尝试将管理的普适性理论与方法应用于客户中心产业这个特定领域，提出一套系统的人工智能运营管理规范与指标体系(见附录)，是为客户中心相关机构进行自我评估、标准认证、标杆测评、国际业务、产业交流等而制定的国际性标准规范与指导建议。

上述内容单独拎出任一小节都是非常庞大的话题，并需要长久的实践认知，笔者团队将结合多年行业实践经验，竭尽全力为各位读者描绘出清晰的路径。

如果读者朋友对这个领域感兴趣，并且有志于成为一名人工智能训练师，则找对了路径。让我们一起开启人工智能训练师的旅程吧！

石 云

2023 年3 月于上海

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