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擊退奧客的神級SOP應對絕技：30年、600家公司風險管理諮商專家親授!

為了解決cs客服的問題，作者東弘樹 這樣論述：

奧客別這樣！你又不是神！我也是人生父母養的！ 如果能第一時間就明確分辨出「好客」或「奧客」， 那客訴就一點都不可怕！ 　　本書將明確地定義「好客」＆「奧客」這兩種極端的存在，讓你了解如何快速以客觀的條件判辨出誰是「好客」、誰是「奧客」。如此一來，當你身處第一線面對顧客時，內心就不會再有「要是我的判斷對公司造成損害怎麼辦？」、「我到底要忍耐到什麼地步？」這類的天人交戰或猶疑。而且神奇的是，只要學會作者親傳的究極接客術之後，將不再覺得「顧客的抱怨和申訴」是令人討厭、害怕的狀況，往後不論是面對哪種類型的顧客，都能輕輕鬆鬆加以搞定。 　　無論顧客有千千百百種，「顧客的應對方式」永遠就只有2種，

　　讀完本書將讓你不再好客、奧客傻傻分不清楚，輕鬆掌握零壓力＆零煩惱的顧客接待術。 　　A：好客×親切周到的應對→被感謝 　　B：奧客×親切周到的應對→被趁機利用、心力交瘁 　　C：好客×態度堅定的應對→因怒氣而精疲力竭 　　D：奧客×態度堅定的應對→讓員工受到保護 本書特色 　　★將奧客校正回歸成好客的超前部署「零壓力顧客應對術」全公開！ 　　★讓你遇到奧客時拳頭不再硬！由從事郵購債權管理、風險管理30年的幕後操手，首度公開輔導600家公司的終極顧客應對法則 　　★奧客降臨時哭是沒用的！教你如何「將奧客連根拔除、讓業績急速成長」的商務人士必讀接客心理迴戰術

cs客服進入發燒排行的影片

使用BERT語意詞向量之三階段自動語音辨識

為了解決cs客服的問題，作者曾毓惠 這樣論述：

本研究模擬嬰兒學習一門語言的流程並提出一個語意導向的三階段自動語音辨識（automatic speech recognition，ASR）架構，先從聽到的聲音訊號理解其代表的意義，隨著年紀的增長才會去學習對應的文字：第一階段利用傳統之DNN-HMM聲學模型將聲音特徵轉換為音素後驗概率（phonetic posteriorgrams，PPG），並於第二階段透過基於Transformer之E2E架構將PPG轉換為帶有語意之詞向量，最後將詞向量轉換為文字供人類後續使用，其中於第二階段採用教師強制（teacher forcing）和計畫採樣（scheduled sampling）有效地提升模型辨識的

正確率，而為了解決噪音產生文字的問題，除了加入噪音資料進行訓練外，還額外使用熵（entropy）的特性改善。本研究也提出重新組句的資料擴增方法，擴增不同語意的上下文供模型學習。實驗結果顯示，本研究提出之三階段ASR架構在MATBN測試集上能取得11.65%的字元錯誤率（character error rate，CER），與基於Hybrid CTC/Attention之E2E模型之12.2%的字元錯誤率相比，相對下降4.5%。

人人都能學會用AI：不懂統計，不懂程式，一樣可以勝出的關鍵職場力

為了解決cs客服的問題，作者野口竜司 這樣論述：

進入AI社會，我會失業嗎？身為文組的人，如何藉由AI提高自己的工作能力呢？想要成為AI人才應該從什麼地方開始著手強化能力呢？   這本書的目的就是要消除這種不安和疑問。作者強調無需知道程式語言，也不會用到統計，讓AI就像Excel一樣，成為一項任何人都能使用的工具。不管是文組還是理組，Excel是很多人都會使用的表格計算軟體。也許這樣說有點誇張，但是就和Excel一樣，AI也正在成為許多人都能夠使用的常用工具。說起來就在不久之前，AI世界還是由理科和技術類的「理科AI人才」主導的世界。但是隨著AI技術的普及，在任何人都能夠輕鬆使用AI的今日，相較於「如何製作AI」，「如何使用AI 」成為更重要

的課題。因此，理解商業現實面與站在第一線商務現場的文科AI人才變得更加重要。   本書分成七個章節介紹成為「文科AI人才」所需的內容。作者認為若能確實掌握本書的內容，就能加入「文科AI人才」的行列。無論是作為參與AI專案的事前準備，或是要去AI很強的公司面試時，當成面試對策，公司內招募AI部門的對策等等，本書也是很好的參考書。另外，這本書是按照以下三個原則撰寫。這三項原則就是「不涉及程式設計、統計、數理方面的內容」、「儘量不使用AI的專業術語」、「盡可能地介紹更多案例」。 作者簡介野口竜司畢業於立命館大學政策科學學院。自己亦身為「文科AI人才」，並推動各種AI企劃。致力於推動AI商務和企業的

AI本土化。在大學就讀期間即參與來自京都的IT創投計畫。擔任子公司的總經理和董事，並在推薦系統、大數據、AI、海外商務等領域開展新事業，之後加入ZOZO集團。亦為大企業與初創公司提供AI培訓和AI推廣的諮詢服務。譯者簡介蔡斐如台灣新竹人，最喜歡的一句話是：「It''s painful, but not hard.」。 前言 成為AI人才吧！ 第一章 在AI時代中不至於丟掉飯碗 別怕「因AI失業」，而是準備好從事「AI職務」 學習「與AI共事」的技巧 五種「共事型態」   第二章 AI在人文領域的應用職業 要從「建立AI」轉而「使用AI」 能靈活運用AI的「文科AI人才」日趨重要 「文科AI

人才」的工作內容為何？ 成為「文科AI人才」四步驟   第三章 STEP① 把AI基礎的關鍵用語背下來   AI、機器學習、深度學習的差異 三種學習方式──監督式／非監督式／強化學習 AI活用4×2 ＝8型 「辨識型」AI要這樣用 「預測型AI」要這樣用 「對話型AI」要這樣用 「執行型AI」要這樣用 按出現頻率背誦基礎AI用語   第四章 STEP② 概略理解建立AI的方法 AI是掌握特徵的高手 瞭解「預測型AI」的建立方法 瞭解「辨識型AI」的建立方式 瞭解「對話型AI」的建立方式 瞭解「執行型AI」的建立方式   第五章STEP③ 磨練自己的AI企劃能力 AI企劃的「百案發想挑戰」

確保「變化量與可行性」 5W1H提升AI企劃內涵   第六章STEP④澈底瞭解AI──按行業 × 活用類型的四十五個案例 【流通、零售】 日本TRIAL 運用自行研發的AI攝影機，運用使用者辨識功能促銷與補貨 日本LAWSON根據AI規劃展店 日本JINS由AI推薦合適風格 日本三菱商事和LAWSON運用AI節省超商用電   【EC、IT】 日本ZOZO 活用AI的「搜尋類似品項功能」，網站停留時間增為四倍 日本LOHACO 以聊天機器人「Manami」回應五成客戶諮詢   【時尚】 法國Heuritech從社群媒體照片預測時尚流行趨勢 美國The take AI 偵測影片內的服飾，列出相

似商品，並可直接購買 日本STRIPE INTERNATIONAL INC.以需求預測AI，持續縮減庫存至原有八成 日本ZOZOUSED導入二手衣鑑價AI   【娛樂、媒體】 日本經濟新聞 以AI讀取一百年份的紙本報紙，精準度達九十五％ 日本福岡軟銀鷹販售浮動價格AI門票 中國國營媒體新華社AI合成女主播 日本富士通新聞摘要AI系統   【運輸、物流】 日本佐川急便AI自動輸入託運單資料 日本日立製作所與三井物產用AI制定配送計畫，實現智慧物流 中國京東（JD.com）自動化物流倉儲，比人工多十倍處理能力   【汽車、交通】 日本NTT DOCOMO 發展AI計程車，載客需求預測精準度達九十三

〜九十五％ 日本豐田汽車雙重安全保障：自動駕駛與駕駛輔助系統   【製造、資源】 韓國LG以針對家電設計的AI輔助日常生活 日本普利司通推動AI工廠，大量生產高品質輪胎 日本JFE Steel以人物偵測AI保障作業員安全   【不動產、營造】 日本大京集團計劃導入AI管理員 日本西松建設導入能記得生活習慣的智慧住宅AI   【外食、食品、農業】 日本Kewpie Corporation以AI食品原料檢查設備挑出不良品 日本電通以AI評斷野生鮪魚品質 日本SoftBank出資的Plenty能調整農作物風味的AI室內農場 LINE Corporation日本分公司能處理餐廳預約的日文語音AI服務

中國 京東（JD.com）運用機器人自動化烹飪、上餐、點餐、結帳   【金融、保險】 日本Seven Bank搭載人臉辨識的次世代ATM 日本JCB 以AI輔助保險銷售，根據使用紀錄鎖定潛在顧客 日本瑞穗銀行開始驗證活用AI的個人化服務   【醫療、長照、專業人士】 日本EXAWIZARDS 與日本神奈川縣合作，著手實證測試「預測長照需求等級」AI 日本Ubie提升醫療第一線工作效率的AI問診 日本GVA TECH AI-CON：「輔助立定與審閱契約書的AI服務」   【人才、教育】 日本SoftBank以AI提升新人招募效率 日本atama plus最佳化每個人的學習 日本AEON會話教室等

以AI評價英語發音   【客服中心】 日本Kanden CS Forum以AI預測客服中心話務量 日本transcosmos預測準備離職者，半年就讓離職者減半 日本KARAKURI保證準確率九十五％的聊天機器人 日本So-net 導入語音辨識AI，提升客服專員工作效率   【生活服務、警衛、公共事業】 日本埼玉市運用空拍照片比對AI，調查固定資產稅 日本ALSOKAI自動偵測需要協助者 日本氣象協會每小時降雨量預測   第七章 文科AI人才將改變社會 AI為「消費者、公司、工作者」所帶來的改變 引領AI社會的Amazon 在AI × 各產業推動變革的日本SoftBank 日本銀行正因AI變化中

文科AI人才將帶領整個社會   結語   第一章 為了不在AI社會中失業 別怕「因AI失業」，而是準備好從事「AI職務」 「因AI失業」是無法改變的事實 網路、電視、雜誌等，天天都在討論「AI會搶走我的工作嗎？」（圖表1-1）。很抱歉，事實就是「很多工作都會被AI取代」。我們就別逃避了，接受這個事實吧。重要的是，接受事實後，我們該做什麼準備、採取什麼行動，好往下一步邁進。 與其停滯在「與AI對抗」的狀態，我們應該把心態轉換成「與AI共事」。 若因AI失去工作，那就轉而「挑戰新時代的新職務」吧。回顧歷史，當出現新技術且融入社會後，雖然會有某些職務就此消失，但同時也會出現前所未見、運用新技術

的新職務。 ˙冰箱發明後，賣冰的人失業了，卻發展出「電器行」職業。˙汽車發明後，馬車伕失業了，卻發展出「計程車駕駛」「車輛銷售」工作。˙IT普及後，整理資料的庶務工作消失了，卻發展出與IT相關的工作。 如前述例子，在「工業革命」「汽車化」「資訊革命」這種重大技術演進時間點，都有「既有職務消失，同時也發展出新職務」的現象。能確定的是，AI也將重演歷史。 「AI職務」會越來越多 我認為，在AI時代一樣會發展出許多新職務。如前述，資訊革命後，隨著網際網路普及化，資訊相關的職務也越來越多。當被問到「您從事什麼工作？」時，回答「資訊類」的人也快速增加。AI也是一樣，在未來回答「我是做AI相關工作」的人一

定也會快速增加。 就像「資訊類」中還細分各種職務，「AI相關」這個大類別下，也會細分各式衍生職種。大家不用擔心，雖然有些職務因AI消失，但那些空缺，一定也有AI衍生出的各式職種隨後補上。只是， 最危險的，是害怕因AI失業，而執著現職，裹足不前。 我們一定要小心別陷入這種心態。與其擔心「我的工作會不會被取代啊？」，不如思考「如何運用累積的技能與業界知識，與AI共事」。即， 別怕「因AI失業」，著手準備從事AI職務吧！ 學習「與AI共事」的技巧 為何日本人會如此不安 前面說「不怕因AI失業」，但我們對AI的恐懼究竟從何而來？大家都有各自理由，但我聽到的大多是像「感覺就很厲害啊」「來路不明的東西」「

不知為何但就是害怕」這種籠統的理由，我認為可以歸納成「對未知事物的恐懼」。

軍機策略性商維案妥善率之探討-以空軍某基地為例

為了解決cs客服的問題，作者楊喻丞 這樣論述：

空軍的軍機維修保養於主力機種部隊均以軍職人員擔任，於民國100年起實施國軍兵力結構的調整，大幅精簡後勤人員，對於空軍後勤能量的延續與維持，是艱巨且重大的挑戰。為因應後勤能量流失，國防部推動策略性商維，期能使民間國防企業彌補技術斷層，國軍能以持續保衛家園，本研究針民間公司於民國103年起承接初級/高級教練機維修保養，探討維修品質、作業流程、管理組織等，妥善率與釋商前有無明顯差異。近期兩岸局勢加劇，導致空軍武器裝備快速消耗，妥善率及使用壽線亦加速屆點。空軍整機商維案能否往前推進至主力機種，或僅能在教練機部隊勉強維持，對於未來後勤發展提供很大的參考數據，本研究方法上採用質性研究的訪談為主要，並以空

軍某基地釋商前後實際從事維修及管理人員作為研究對象，運用半結構式之深度訪談法及敘事分析進行研究分析，藉本研究結果作出正確分析，尋求有效因應策略性商維後續走向， 獲得以下結果：一、空軍某基地適合委商執行軍機各項修護維保作業，惟每日為達部頒妥善率須經過多方的協調及處置，比較一般部隊來說，過程較為冗長。二、空軍某基地未能每日均達成國軍部頒政策，妥善率偶有不及格情事發生，經訪談得知屬不可抗力因素，亦無法有效約束。三、空軍某基地策略性商維案以現階段來說不適用於其他機隊，可能原因如下：（一）軍民工時差異：一般部隊具全天候戰備、工時長等特性，民間公司則須遵守政府勞工基準法，每日不得超過8小時，每週不得超過4

0小時，惟國防無法以工時考計，而維修工作亦須費時，僅能滿足最低標準。（二）組織管理方式：組織變革前，軍中各層級主管皆按年班排序，主官（管）與部屬間溝通良善，擁有最後決策權，承包商公司內部雖有主管領導，惟部屬若為學長時則有不同考量，造成維修保養期程罅隙，空轉第一線維修人員，影響最終妥善情況。（三）督導機制力度：合約訂定許多稽核方式，乙方雖編制督導人員，且已承接機隊修（維）護保養工作，卻因甲方稽核力道較重，乙方內部督導漸流於形式，造成工作流程可能未依程序致損傷裝備等情事。