课程背景：
在人工智能技术加速落地的今天，企业如何利用AI大模型提升客户服务业务场景的竞争力，已成为数字化转型的关键命题。DeepSeek作为国产领先的大语言模型，已在电商、教育、金融、内容平台、智能硬件等多个客户服务领域积累了丰富的实战案例，帮助企业在智能客服、个性化推荐、营销自动化、用户洞察等核心场景中实现效率突破与体验升级。
本课程以案例驱动为核心，摒弃传统AI培训的理论堆砌，直接聚焦DeepSeek在企业客户服务业务中的真实应用。课程精选2024年以来的标杆案例，覆盖零售、在线教育、健康管理、本地生活等高频行业，拆解AI如何解决企业面临的关键挑战：
1、用户增长瓶颈：如何通过AI实现精准触达与转化？
2、服务效率不足：如何用智能客服降低80%人力成本？
3、体验同质化：如何基于用户画像生成个性化内容？
4、数据价值沉睡：如何从海量交互数据中挖掘商业洞察？
企业对于AI在客户服务场景的价值绝非“锦上添花”，而是重塑用户体验与商业模式的核心引擎。本课程将帮助企业用最低成本，实现从“+AI”到“AI+”的跨越式进化。。
课程收益：
1、学会大模型核心技术与应用逻辑：深入理解AIGC技术体系，掌握大模型参数量级与智能表现关系、跨模态生成技术等核心要素；
2、掌握DeepSeek提示词高阶应用技巧：熟练运用DeepSeek提示词六大编写准则，学会构建适用于客户服务全场景的话术框架；
3、精通客户服务场景AI解决方案设计：通过标杆案例拆解，掌握零售数据融合、教育个性化学习引擎等核心技术实现路径，学会将行业know-how转化为AI业务逻辑，能够独立设计从数据处理、模型训练到人机协同的全链路客户服务智能化方案。
4、具备DeepSeek私有化部署与安全管控能力：掌握DeepSeek私有云部署的全流程操作，学会敏感信息脱敏、内容合规审查等数据安全策略，构建安全可控的AI应用环境；
5、收获可迁移的AI项目落地方法论：提炼非结构化数据处理、实时推理优化等五大通用能力，掌握从技术选型、风险控制到业务流程重构的AI项目实施方法论；
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：企业管理者、数字化转型负责人以及业务骨干。
课程方式：现场讲授+案例讲解+实操演练
课程大纲
第一讲：大模型技术体系与产业实践
导入：AIGC技术全景
定义：人工智能生成内容的技术范式
三大支柱：算力基础设施、算法模型架构、高质量数据
应用形态：文本/图像/音频/视频/代码/3D内容生成
一、人工智能技术解析
1. 核心要素
1）大模型参数量级与智能表现关系（百万→万亿参数）
2）跨模态内容生成技术（文图互生、语音合成等）
3）两阶段训练方法论（预训练+领域微调）
2. 关键技术分支
1）自然语言处理（智能对话/机器翻译）
2）计算机视觉（图像识别/视频分析）
3）强化学习（智能决策/游戏AI）
4）专家系统（知识推理/诊断预测）
二、AIGC技术演进
1. 发展阶段
1）早期规则系统（关键词模板匹配）
2）深度学习时代（RNN/CNN局部建模）
3）大模型革命（Transformer全局注意力）
2. 核心架构
1）Transformer的自注意力机制解析
2）上下文窗口扩展技术对比
3. DeepSeek实践
1）开源模型优势（商用授权/中文优化）
2）关键技术：模型压缩、混合专家架构
3）应用场景：编程辅助/数据分析/知识问答
三、主流大模型对比
1. 国际模型
1）GPT-4：多模态交互/生态整合
2）Claude3：长文本处理/合规设计
3）Gemini：实时搜索/多模态衔接
2. 国内模型
1）DeepSeek：数学推理/透明化思考
2）通义千问：企业服务集成
3）文心一言：中文理解/本地化适配
第二讲：掌握DeepSeek提示词黄金法则，实现客户服务效率倍增
一、DeepSeek提示词技巧赋能客户服务智能化
1. 真诚+直接：快速响应客户核心诉求，以简洁真诚语言建立服务信任
话术框架：您反馈的问题我们立刻跟进，10分钟内给您初步答复
通用公式：需求确认+解决方案+预期反馈
话术框架：您是说XX问题对吗？我们建议XX处理方式，您看是否可行？后续有进展会第一时间告知。
2. 说人话：摒弃复杂话术，用通俗语言传递专业内容，避免客户因理解成本产生服务隔阂。
3. 反向引导：通过正向引导激发客户配合
话术框架：您对问题的描述越详细，我们越能精准解决，非常感谢您的耐心说明！
4. 善于模仿：借鉴行业优质客服对话案例，优化自身回应逻辑与服务策略。
5. 激发深度思考：针对复杂客诉，引导客服挖掘问题根源
思考：客户多次投诉背后是否存在系统性流程漏洞？
二、提示词在客户服务及关联场景的实战提效
1. 客户服务核心场景
——提供标准化+个性化答复+挖掘真实诉求
2. 跨场景协同提效
第三讲：多维拆解DeepSeek实战案例，提炼客户服务智能化核心解法
一、AI企业底层应用核心知识点
1. 技术实现层
1）多模态数据融合
零售案例：评论文本+销售数据+图像视频→联合特征空间构建
交通案例：摄像头+雷达+GPS→时空对齐算法（DTW动态时间规整）
核心公式：融合特征=α·视觉特征+β·文本特征+γ·时序特征（权重α/β/γ通过注意力机制动态调整）
练习+案例：教材知识蒸馏（Teacher-Student架构）
2）实时决策系统
Reward=通行量×0. 6-等待时间×0. 3-急刹次数×0. 1`
直播案例：流式计算架构（Flink+模型服务）
2. 业务逻辑层知识点
1）行业know-how沉淀
2）工作流重构
直播电商案例：选品→脚本生成→直播→复盘`→AI全链路闭环
3）人机协同设计
医疗案例：AI建议+医生确认双签名机制
3. 风险控制层知识点
1）数据安全
2）合规红线
3）失效应对
交通系统降级方案：AI异常→切换预设信号灯方案
直播容灾设计：实时AI故障→触发预设话术模板
二、可迁移能力矩阵
1. 非结构化数据处理
2. 实时推理优化
3. 领域知识图谱
4. 多模态融合
5. 高风险管控
赋能客户服务场景（案例解析）
案例一：百秋AIGC零售全链路数智洞察平台
案例二：大模型赋能长三角教育现代化的应用研究
案例三：通达交通大模型
案例四：直播电商数智化工作台
智能应用（案例解析）
案例一：开悟多模态模型焕新古典绘画艺术
案例二：生成式AI情感座舱
案例三：支小宝2. 0-智能金融助理
案例四：网易有灵平台——面向智能体的人机协作任务平台
案例五：基于大模型的数据库智能助手
案例六：“小钢”数字智能助手
生态服务（案例解析）
案例一：百度智能云千帆大模型平台
案例二：Baichuan2-13B开源大模型
案例三：面向AI数字内容安全的AI合成文本及图像鉴别
案例四：图像数据标注平台的研发
第四讲：DeepSeek私有云部署，筑牢企业知识安全防线
一、DeepSeek本地部署
1. 多服务集成
2. 数据隐私
3. 知识库集成
二、建立数据本地储存
——所有数据存储本地
——支持本地部署的模型调用
三、AI知识库集成
——支持多种格式的文件导入
——支持网页导入
人机协同时代——安全与效率的平衡艺术
1. 企业数据隐私保护：敏感信息脱敏处理方案
2. AIGC内容合规审查：版权检测与事实性校验工具
3. 人机协作最佳实践：AI决策的容错机制设计
赠送：
1. 课程总结+答疑
2. 课程附赠：常用AI工具列表、现场课堂录屏视频、老师整理PPT制作素材
授课老师
蒋志燕 AI应用+数字化转型实战专家
常驻地：深圳
邀请老师授课：13911448898 谷老师
