商业
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127千字
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2026-02-01
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主编推荐语
AI赋能商业服务，全场景实战方案助力10倍效率提升，掌握关键应用与避坑技巧。
内容简介
随着AI技术的不断进步，商业服务业正迎来前所未有的变革。本书聚焦AI赋能商业服务，开篇解析AI+商业服务的成功密码——涵盖服务升级的“三重加速器”、商业服务人的“新三经”及AI落地的四大支点，明确AI应用的关键方向与避坑要点；随后提供智能客服、图像识别、自动化流程等实用工具包，给出可直接重复使用的操作方法。
书中进一步深入场景实战：从客户服务的AI升级、AIGC助力创意生产，到金融服务、营销与销售、运营效率、团队协作的AI破局技巧，同时强调数据安全、AI偏见纠正、应急预案等信任法则，最后展望生成式AI驱动的商业服务新物种与人机协同的未来。
本书为商业服务领域的从业者提供了从AI工具应用到场景落地的实战方案，助力其10倍提升工作效率。
目录
- 版权信息
- 自序AI不是选择题，是生死题
- 前言AI重塑商业，每个人都是参与者
- 第1章AI+商业服务的成功密码
- 1.1 服务升级的“三重加速器”
- 1.1.1 服务速度更快、成本更低、体验更好
- 1.1.2 从“成本刺客”到“利润引擎”
- 1.1.3 行业领先企业的AI应用成熟度
- 1.2 商业服务人的“新三经”
- 1.2.1 人的“三力”：数据敏感力、人机协作力、数据决策力
- 1.2.2 AI的“三高”：高重复性工作、海量数据处理、复杂决策场景
- 1.2.3 应用的“三误”：盲目追求技术、忽视伦理风险、过度依赖系统
- 1.3 AI落地的四大支点
- 1.3.1 如何把需求变指令
- 1.3.2 如何实现从数据喂养到自主判断
- 1.3.3 哪些工作适合交给AI
- 1.3.4 效率与安全的平衡点
- 第2章商业服务人的AI工具包
- 2.1 智能客服的三步走
- 2.1.1 如何训练智能客服听懂客户问题
- 2.1.2 在多轮对话中如何让对话流畅不中断
- 2.1.3 如何识别客户情绪并采取应对策略
- 2.2 图像识别的“火眼金睛”
- 2.2.1 合同审核时如何自动抓取关键条款
- 2.2.2 在服务现场如何实时发现安全隐患
- 2.2.3 虚拟助手如何打造亲切的数字员工
- 2.3 自动化流程的“三要三不要”
- 2.3.1 要选重复性工作，不要选模糊决策
- 2.3.2 要设计容错缓冲带，不要极致完美
- 2.3.3 要建立“人机交接清单”，不要完全依赖AI
- 第3章客户服务的AI升级战
- 3.1 AI问答系统的冷启动
- 3.1.1 如何用老客户问题丰富AI知识库
- 3.1.2 快速定位问题的分类标签法
- 3.1.3 从回答到关怀的升温技巧
- 3.2 客户情绪的读心术
- 3.2.1 客户语音语调里的情绪密码
- 3.2.2 文字背后的客户情感温度
- 3.2.3 客户负面情绪的“灭火话术库”
- 3.3 工单处理的AI赋能
- 3.3.1 如何用历史数据预测未来问题
- 3.3.2 打造消防员式的响应机制
- 3.3.3 如何溯源问题，让系统越用越聪明
- 3.4 AI赋能的客户关系管理
- 3.4.1 客户需求的精准洞察
- 3.4.2 客户互动的智能响应
- 3.4.3 客户满意度的实时监测
- 3.4.4 客户忠诚度的持续提升
- 第4章AIGC成为服务者的创意搭档
- 4.1 内容生产的高效率
- 4.1.1 用AI生成营销文案的热词策略
- 4.1.2 如何让AI写出有温度的客户邮件
- 4.1.3 多轮修改的“反馈-迭代”工作法
- 4.2 对话系统的“智能灵感库”
- 4.2.1 训练AI客服的对话性格：专业型和亲和型
- 4.2.2 突发状况下“应急话术”的自动生成技巧
- 4.2.3 客户故事挖掘的“情感共鸣模型”
- 4.3 创意设计的零门槛工具箱
- 4.3.1 用AI生成服务场景的视觉素材
- 4.3.2 品牌VI系统的智能延展方法
- 4.3.3 版权风险的三步避坑指南
- 第5章金融服务的AI实战指南
- 5.1 智能投顾的财富管理机器人
- 5.1.1 如何构建客户风险偏好的动态画像
- 5.1.2 如何做好资产配置的风险收益平衡
- 5.1.3 市场波动期的情绪安抚话术设计
- 5.2 风险管理的AI预警雷达
- 5.2.1 信贷欺诈的行为模式识别技巧
- 5.2.2 反洗钱的资金流向追踪模型
- 5.2.3 客户投诉的潜在危机预测方法
- 5.3 金融产品创新的AI赋能
- 5.3.1 保险条款的智能解读交互设计
- 5.3.2 理财产品的个性化包装策略
- 5.3.3 合规审查的自动化防火墙搭建
- 第6章营销与销售的AI破局术
- 6.1 客户关系网挖掘的助手
- 6.1.1 如何用企业关系图谱找到隐藏商机
- 6.1.2 如何动态更新客户画像
- 6.1.3 如何利用AI智能教练优化成交
- 6.2 千人千面的精准营销推荐
- 6.2.1 把“猜你喜欢”变成“懂你所需”
- 6.2.2 构建实时追踪客户行为的数据雷达
- 6.2.3 让推荐结果有理有据的解释技巧
- 6.3 AI辅助下的动态定价策略
- 6.3.1 竞品价格的自动监测
- 6.3.2 价格调整的黄金时机判断
- 6.3.3 客户价格敏感度的试探方法
- 第7章运营效率的AI加速器
- 7.1 智能化合同审核
- 7.1.1 条款风险的自动识别与预警
- 7.1.2 风险等级的“红黄绿灯”分级
- 7.1.3 人机协作的“批注对话框”
- 7.2 供应链管理的数字沙盘
- 7.2.1 如何设计销量预测模型
- 7.2.2 如何平衡成本控制与缺货风险
- 7.2.3 突发问题的不同解决方案
- 7.2.4 场景下的供应链韧性提升
- 7.3 会议管理的智能摘要
- 7.3.1 语音转文字的会议记录员
- 7.3.2 行动清单的自动提取与提醒
- 7.4 经营决策看板
- 7.4.1 关键业务自主决策
- 7.4.2 重点指标的可视化设计
- 7.4.3 异常数据警报器的设置
- 7.4.4 从数据到行动的流程自动执行
- 第8章团队协作的AI进化论
- 8.1 知识传承的数字接力棒
- 8.1.1 专家经验的知识库
- 8.1.2 文档检索的语义搜索引擎
- 8.1.3 隐性知识的显性化技巧
- 8.2 跨部门协作的AI桥梁
- 8.2.1 任务分配的智能优化
- 8.2.2 进度监控的动态看板
- 8.2.3 低代码平台的乐高式搭建
- 8.2.4 数据流转的追踪：来源可查、去向可追
- 8.3 团队沟通的“智辅”
- 8.3.1 即时翻译的高效率
- 8.3.2 情感分析的精准反馈
- 8.3.3 会议纪要的自动生成
- 8.3.4 任务协同的无缝衔接
- 8.4 团队效能提升
- 8.4.1 绩效评估的数据驱动
- 8.4.2 培训计划的个性化定制
- 8.4.3 团队活力的激励模型
- 8.4.4 团队决策的智能化
- 第9章AI时代的信任法则
- 9.1 数据使用的“红绿灯”原则
- 9.1.1 哪些数据可以用，哪些不能碰
- 9.1.2 客户授权的知情同意书的设计
- 9.1.3 防止数据泄露的防火墙的搭建
- 9.2 AI偏见的发现与纠正
- 9.2.1 如何发现系统里的隐形歧视
- 9.2.2 如何纠正AI的偏差
- 9.2.3 如何设置人工复核的安全阀门
- 9.3 突发问题的应急预案库
- 9.3.1 当AI犯错时，如何紧急制动
- 9.3.2 客户投诉时，如何巧妙降温处理
- 9.3.3 AI系统应急的双保险机制如何设计
- 第10章未来的商业服务新物种
- 10.1 生成式AI的服务场景革命
- 10.1.1 让AI从工具变成服务代言人
- 10.1.2 个性化服务的深度定制
- 10.1.3 智能交互的流畅体验
- 10.1.4 服务流程的自动化优化
- 10.2 AI驱动的创新商业服务模式
- 10.2.1 服务场景的智能化拓展
- 10.2.2 服务内容的动态更新
- 10.2.3 服务质量的持续优化
- 10.2.4 服务创新的快速迭代
- 10.3 AI与人类协同的未来展望
- 10.3.1 人机协作的深度融合
- 10.3.2 AI的伦理规范
- 10.3.3 数据隐私的严格保护
- 10.3.4 AI与人类和谐共生
- 后记商业服务大有可为
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
