邁向智能客服-你讓機器學習服務了嗎? 解答

邁向智能客服-你讓機器學習服務了嗎? 解答

1. 以下哪一項非智能客服建立「模型識別」之目的?

1. 將高進線率客戶的低效問題消滅
2. 減少無效的電話進線數量
3. 增加電話進線數量
4. 分析話務行為

2. 智能客服可根據不同特質，客製化服務項目。

1. 是
2. 否

3. 以下哪一項非「讓機器開始學習服務」的好處?

1. 進線前解決問題
2. 進線前拒絕回答
3. 服務前判別問題
4. 服務中完善處理

4. 以下哪一項非智能客服「關聯分析應用」的好處?

1. 預先得知
2. 適時提醒
3. 一鍵三連
4. 一次解決

5. 以下哪一項是客服產業的演進與趨勢?

1. 1970年：效率中心
2. 1990年：品質中心
3. 2000年：互動中心
4. 2018-2020年：分析中心
5. 以上皆是

6. 智能客服可透過模型識別客戶服務需求的機率，找到關鍵族群進行更細緻研究改善。

1. 是
2. 否

7. 以下哪一項非本課程提出之應用案例?

1. EVA Air：智慧排班系統
2. DHL：高階數據運算
3. RED ANT：SellSmart
4. E-SUN BANK：玉山小 I

8. 智能客服可透過「關聯分析應用」，找出人為不易察覺的潛在關係。

1. 是
2. 否

9. 透過智能客服可分析客戶話務行為，預先擬定處理方式，減少進線量。

1. 是
2. 否

10. 智能客服不需要培養「需求預測模型」。

1. 是
2. 否

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