Automatiser la gestion des tickets client - De l'idée à un modèle prêt pour la production

Aperçu

Programme

• Introduction à l'IA dans le service client
Aperçu des applications de l'IA dans le support client
Avantages de l'automatisation de la gestion des tickets
• Comprendre les données des tickets clients
Types de tickets clients et formats de données
Techniques de collecte et de prétraitement des données
• Définir le périmètre et les exigences du projet
Identifier les exigences métier et les critères de succès
Établir les objectifs et le périmètre du projet
• Concevoir le modèle d'IA
Bases du traitement du langage naturel (NLP)
Sélection des algorithmes et des cadres pour la classification des tickets
• Préparation des données et ingénierie des caractéristiques
Nettoyage et normalisation des données
Extraction et sélection des caractéristiques
• Construire et entraîner le modèle
Sélection du modèle (par exemple, arbres de décision, réseaux neuronaux)
Techniques d'entraînement et de validation
• Évaluer la performance du modèle
Indicateurs de précision et d'efficacité du modèle
Techniques de test et d'amélioration de la performance du modèle
• Gérer les cas particuliers et réentraîner le modèle
Identifier et gérer les exceptions
Apprentissage continu et mises à jour du modèle
• Déployer le modèle
Configurer l'environnement pour le déploiement
Intégration aux systèmes de gestion des tickets existants
• Surveillance et maintenance
Outils et techniques de surveillance du modèle
Stratégies de maintenance et de mises à jour régulières
• Études de cas et meilleures pratiques
Exemples réels de gestion automatisée des tickets
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Conclusion et tendances futures
Bilan des réalisations et des défis du projet
Tendances émergentes dans l'automatisation du service client
• Projet final
Développer un projet personnalisé basé sur le contenu du cours
Présentation et revue par les pairs des résultats du projet

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Sujets

Conférences