第 一部分 人工智能及其在客戶服務和支持中的應用 / 001

第 1章　人工智能革命的種子 /　005

客戶服務和支持概述　/　006

客戶如何獲得支持　/　013

衡量客戶支持成功與否　/　015

客戶支持面臨的挑戰(zhàn)　/　016

渴望變革和改進　/　017

第 2章　生成式人工智能和數據科學機器學習概述 /　021

揭開人工智能技術的神秘面紗：未來一瞥　/　022

生成式人工智能和語言模型　/　023

LLMs　及其應用 /　027

LLMs　與客戶支持 /　028

基于　LLMs 的開發(fā)、優(yōu)化、本地化和個性化 /　028

揭示聚類和主題建模的力量　/　041

通過混合人工智能增強客戶支持：LLMs　與聚類和主題建模相結合 /　041

第3章　人工智能在客戶支持中的應用領域 /　047

在客戶服務和支持中使用人工智能的基本原理　/　048

探索如何做：人工智能在客戶服務和支持中的關鍵應用　/　062



第二部分　使用專有內容構建人工智能模型：6Ds 框架 /　091

第4章　成功的愿景 /　095

成功的愿景　/　096

制訂計劃　/　098

開始行動　/　104

第5章　發(fā)現(xiàn)：奠定基礎 /　105

繪制領域地圖　/　106

定義明確的范圍　/　107

開發(fā)理想用戶畫像　/　107

內容編撰　/　118

第6章　設計：構建藍圖 /　123

明確你的起點　/　124

設計階段的步驟　/　132

第7章　開發(fā)：打造解決方案 /　139

內容管理生命周期中的開發(fā)階段　/　140

創(chuàng)建和測試基礎數據集　/　141

數據拆分　/　142

內容與模型訓練數據準備　/　145

提示工程：基于提示的微調以實現(xiàn)最優(yōu)模型響應　/　149

從小處著手：內容攝取方法及注意事項　/　150

第8章　診斷：保證有效性 /　153

定義與概述　/　154

嚴格的測試和訓練的重要性　/　154

驗證人工智能模型的指標　/　155

在驗證人工智能模型的過程中集成負責任的人工智能　/　158

在可控環(huán)境中驗證聊天機器人　/　160

提示調優(yōu)　/　166

第9章　部署：啟動解決方案 /　171

將人工智能模型融入現(xiàn)實世界環(huán)境　/　172

建立反饋渠道并鼓勵討論　/　180

與現(xiàn)有工具集成的計劃　/　187

確定你的利益相關者　/　188

部署目標　/　189

制訂部署計劃　/　189

多領域專家與驗證團隊簽收　/　191

持續(xù)評估以確保模型性能穩(wěn)定　/　192

第　10 章 檢測：監(jiān)測與反饋 /　199

部署后監(jiān)控的必要性　/　200

不斷變化的數據環(huán)境中人工智能模型的相關性　/　201

使用監(jiān)督學習和　RLHF 以獲得更好的模型輸出 /　202

通過合成事務進行檢測　/　206



第三部分　人工智能模型創(chuàng)建和部署的組織考量 /　211

第　11 章 負責任的人工智能和客戶服務中的道德考量 /　215

負責任的人工智能的基礎　/　217

挑戰(zhàn)與機遇　/　223

框架與治理　/　225

負責任的人工智能的實現(xiàn)：集成道德規(guī)范的戰(zhàn)略性藍圖　/　226

應對陰影：減輕　LLMs 的潛在危害 /　228

應對　LLMs 中的偏見 /　231

LLMs　中的偏見：案例分析和影響 /　233

思考　/　235

第　12 章 文化考量 /　237

人工智能使用中的人文因素　/　240

技術變革的本質　/　246

多代際工作場景中人工智能的應用　/　248

人工智能的普及與客戶期望　/　251

可持續(xù)發(fā)展且包容的新時代　/　252

面向人工智能未來發(fā)展的創(chuàng)新文化　/　260

第　13 章 定義人工智能新時代的重要指標 /　263

人類對衡量的需求以及對成功的追求　/　265

衡量指標縱覽　/　266

第　14 章 人工智能助力成功運營 /　289

客戶案例數量預測　/　290

案例分析與故障排除　/　294

路由　/　296

財務方面的考慮因素　/　300

面向客戶的人工智能：風險與回報　/　304

第　15 章 人工智能驅動下支持角色的演變 /　307

歷史之旅　/　308

持續(xù)演變的業(yè)務需求　/　309

為未來做好勞動力準備　/　315

現(xiàn)實世界對人工智能的適應　/　318

政策視角　/　323

為未來做準備：個人和集體行動　/　327



第四部分　游戲化學習和支持工作的未來 /　32

第　16 章 人工智能時代的游戲、娛樂與創(chuàng)新 /　331

人類與游戲：歷史背景下的更深層次探索　/　333

歷史起源與發(fā)展　/　334

游戲化與心理學的交叉領域　/　338

游戲在哪里有效，在哪里無效：技能　?C 行為矩陣 /　341

游戲和大數據：眾包數據生成　/　344

企業(yè)游戲設計要素　/　350

為人工智能的應用制定游戲化策略　/　351

衡量游戲化的影響　/　354

從成功和失敗中學習　/　355

超越積分和排行榜：游戲化策略的未來　/　358

第　17 章 人工智能時代的卓越領導力 /　363

人工智能時代的領導力　/　364

轉型之旅　/　369

第　18 章 未來工作：引領人工智能革命 /　375

引領人工智能革命　/　376

思想實驗的考量　/　378

人工智能將如何重塑客戶服務和支持　/　380

第　19 章 后續(xù)工作和結束語 /　387

后續(xù)工作　/　389

結束語　/　395

術語表　/　397

致謝　/　421

貢獻者　/　422

譯者簡介　/　423

注釋（見書中二維碼）