دورة تدريبية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) لدعم العملاء للمهنيين

الأهداف:
بنهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي بما في ذلك هندسة المحفزات (Prompt Engineering) بفعالية في مهام خدمة العملاء.

• إنشاء نموذج GPT مخصص باستخدام بيانات خدمة العملاء لتوليد ردود شخصية على تذاكر الدعم.

• دمج Google Gem مع Gmail لأتمتة وتعزيز دعم العملاء عبر البريد الإلكتروني.

• تنفيذ مشروع باستخدام أدوات Anthropic للتحليل المرئي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف عيوب المنتجات وتقديم التوصيات.

لمن هذه الدورة؟
هذه الدورة مثالية لمتخصصي خدمة العملاء والدعم الذين يرغبون في تحسين الكفاءة والتفاعل مع العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتشمل ممثلي مكاتب المساعدة، ووكلاء مراكز الاتصال، ومديري نجاح العملاء.
كما أنها مناسبة لقادة فرق الدعم الذين يسعون لتسريع أوقات الاستجابة، وأتمتة المهام المتكررة، وتقديم دعم أكثر تخصيصًا.
سيكتسب المشاركون مهارات عملية في الذكاء الاصطناعي لزيادة رضا العملاء في قطاعات متعددة مثل التجزئة، والمالية، والرعاية الصحية، والدعم التقني.
ولا يشترط وجود معرفة سابقة بالذكاء الاصطناعي.

كيف سيستفيد المشاركون؟
في هذه الدورة، سيحصل المشاركون على فوائد عديدة، منها:

• تعزيز كفاءة عمليات الدعم: تعلم أتمتة الردود، وتبسيط معالجة التذاكر، وتقليل وقت الاستجابة باستخدام أدوات مثل ChatGPT ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

• تحسين رضا العملاء: اكتشاف كيف يعزز الذكاء الاصطناعي التواصل الممتاز عبر جميع نقاط الاتصال لتجربة عملاء مميزة.

• حل المشكلات في الوقت الفعلي: تعلم تفسير بيانات العملاء لتقديم حلول فورية حتى لأعقد مشكلات الدعم.

• توسيع خدمات الدعم بتكلفة فعالة: تعلم كيفية نشر روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق الدعم دون الحاجة إلى زيادة حجم الفريق.

• تدريب عملي على أدوات الذكاء الاصطناعي: تجربة أحدث تقنيات وحلول الذكاء الاصطناعي المصممة لمجال خدمة العملاء.

• دمج الذكاء الاصطناعي مع منصات إدارة علاقات العملاء (CRM): التعرف على كيفية دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مع Salesforce وHubSpot وZendesk لإنشاء سير عمل متكامل.

• اتخاذ قرارات قائمة على البيانات: استخدام التحليلات والرؤى التي ينتجها الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء فرق الخدمة وزيادة تفاعل العملاء.

• أساليب التخصيص والشخصنة: فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتصميم ردود مخصصة بناءً على عادات العملاء السابقة وأفعالهم وتفضيلاتهم.

• إدارة المخاطر والاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي: تطبيق أساليب الاستخدام المسؤول مثل حماية البيانات، والأخلاقيات، والحد من الانحيازات ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي.

• ميزة تنافسية استراتيجية: إتقان الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، باعتباره من المهارات الجوهرية في عالم الأعمال الرقمي الحديث.