《AI 客户服务与管理》教学大纲
一、课程基本信息
课程名称（中文）：AI 客户服务与管理
课程名称（英文）：AI Customer Service and Management
课程类别：专业主干课
课程性质：必修
计划学时：32（其中课内学时：32，课外学时：0）
计划学分：2
先修课程：市场营销、客户服务概论、新媒体概论
选用教材：《AI 客户服务与管理》，秋叶主编，人民邮电出版社，2025 年
开课院部：
适用专业：电子商务、市场营销、工商管理、新媒体、数字设计
课程负责人：
二、课程简介
随着人工智能技术的迅猛发展，客户服务领域正经历革命性变革。本课程通过 “客户服务概述、客户开发管理、客户沟通管理、客户信息管理、
客户满意度与忠诚度管理、客户投诉管理、售中与售后服务管理、客户服务质量管理”8 大项目，结合大量企业案例与实训内容，系统讲解 AI 技术在
客户服务各环节的应用逻辑与实践方法。
通过本课程学习，学生将掌握 AI 驱动的客户服务核心理论，熟悉智能客服系统搭建、AI 工具应用、数据驱动决策等实操技能，培养 “技术 +
服务” 的复合思维，具备运用 AI 技术提升客户体验、优化服务流程的能力，成为适应数字化时代需求的客户服务管理人才。
三、课程教学要求
序号 专业毕业要求 课程教学要求 关联程度
1 工程知识 掌握 AI 客户服务工具的技术原理与应用场景 M
2 问题分析 运用 AI 技术分析客户服务场景中的痛点与需求 H
3 设计 / 开发解决方案 基于 AI 技术设计客户服务优化方案 M
4 使用现代工具
熟练操作智能客服系统、AI 分析工具等技术平
台
H
序号 专业毕业要求 课程教学要求 关联程度
5 个人和团队 通过 AI 项目实训培养跨学科协作能力 M
6 沟通 利用 AI 工具提升跨渠道客户沟通效率 L
7 项目管理 运用 AI 技术进行客户服务项目的流程优化 M
四、课程教学内容
第一章：客户服务概述
1. 主要内容
客户服务的概念、特征与类型
客户服务平台的发展历程（呼叫中心→多媒体客服→AI 客服）
AI 驱动的客户服务优势（自动化、响应速度、数据处理能力）与运用策略
2. 重难点关键词
客户服务与 AI 技术的融合逻辑、AI 在客服领域的核心优势
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 线上学习 + 情景模拟
第二章：客户开发管理
1. 主要内容
客户开发的原则与作用、客户识别与选择的方法（帕雷托分析法、STP 分析法）
AI 技术在客户开发中的应用：网页访客评分、自动化追踪、潜在客户挖掘、智能细分与流失预测
2. 重难点关键词
AI 驱动的客户细分模型、流失预测算法原理
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 案例分析 + AI 工具实训
第三章：客户沟通管理
1. 主要内容
客户沟通的原则与技巧、AI 时代的沟通新要求（实时性、个性化）
AI 语音助手、聊天机器人、翻译工具在沟通中的应用场景
2. 重难点关键词
自然语言处理技术在客服沟通中的应用、AI 沟通工具的伦理问题
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 角色扮演 + AI 工具实操
第四章：客户信息管理
1. 主要内容
客户信息的内容与重要性、信息收集与分析的维度
AI 技术在信息管理中的应用：数据清洗、智能录入、全渠道信息整合
2. 重难点关键词
OCR 技术、RPA 技术在信息处理中的应用、客户画像生成逻辑
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 数据实训 + 案例讨论
第五章：客户满意度与忠诚度管理
1. 主要内容
满意度与忠诚度的概念差异、影响因素与衡量标准
AI 技术在提升满意度与忠诚度中的应用：智能报告生成、个性化推荐、预测性维护
2. 重难点关键词
美国顾客满意度指数模型（ACSI）、AI 驱动的个性化推荐算法
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 市场调研 + AI 模型实训
第六章：客户投诉管理
1. 主要内容
客户投诉的类型与影响、处理原则与技巧
AI 技术在投诉处理中的应用：全天候响应、情感分析、解决方案智能推荐、KCS 知识库
2. 重难点关键词
情感分析技术原理、AI 投诉处理流程优化
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 案例分析 + 智能客服系统模拟
第七章：售中与售后服务管理
1. 主要内容
售中与售后服务的内容与重要性
AI 技术在售中服务中的应用：智能终端展示、虚拟场景体验；在售后服务中的应用：多模态请求处理、预测性维护
2. 重难点关键词
AR/VR 技术在售后场景中的应用、预测性维护的技术逻辑
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 企业案例分析 + VR 实训
第八章：客户服务质量管理
1. 主要内容
客户服务质量的影响因素与评价标准（SERVQUAL 模型）
AI 技术在质量管理中的应用：智能质检系统、排班系统、陪练系统、坐席助手
2. 重难点关键词
智能质检的语音识别与文本分析、AI 驱动的服务流程优化
3. 学时：4 学时
4. 教学类型：理论讲授 + 质量评估实训 + 小组项目
五、考核要求及成绩评定
序号 成绩类别 考核方式 考核要求
权重
（%）
备注
1 期末成绩 期末考试
结合 AI 客服案例撰写解决方案或大作
业
50 百分制，60 分为及格
2 平时成绩 在线学习 完成 10 次 AI 工具操作与习题 20 需提交实训报告
课堂交流 参与 AI 客服场景讨论与角色扮演 20 按优、良、中、及格、不及格评级
平时表现 出勤情况与课堂参与度 10 2 次未出勤则无学分
六、学生学习建议
关注 AI 技术前沿动态（如 ChatGPT、文心一言等大模型应用）
定期分析企业 AI 客服案例（如阿里巴巴、京东的智能客服系统）
通过慕课平台（如中国大学 MOOC）拓展学习 AI 与客服相关课程。
七、课程改革与建设
1. 创新点
采用 “AI 工具实操 + 企业真实案例 + 虚拟仿真” 三维教学模式
引入智能评估系统，通过 AI 分析学生实训数据，针对性优化教学内容
2. 持续改进机制
每学期收集学生反馈，更新 AI 工具实训案例
与企业合作开发 AI 客服实训项目，确保教学内容与行业需求同步
