| 題庫總數：10 | ||
| 是非題：0 | ||
| 選擇題：10 (A：4、B：3、C：2、D：0、E：1) | ||
| 多選題：0 | ||
| roddayeye整理 | ||
| Q | 智能客服可根據不同特質，客製化服務項目。 | |
| v | 是 | |
| 否 | ||
| Q | 以下哪一項非智能客服「關聯分析應用」的好處? | |
| 預先得知 | ||
| 適時提醒 | ||
| v | 一鍵三連 | |
| 一次解決 | ||
| Q | 以下哪一項是客服產業的演進與趨勢? | |
| 1970年：效率中心 | ||
| 1990年：品質中心 | ||
| 2000年：互動中心 | ||
| 2018-2020年：分析中心 | ||
| v | 以上皆是 | |
| Q | 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。 | |
| v | 是 | |
| 否 | ||
| Q | 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。 | |
| v | 是 | |
| 否 | ||
| Q | 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。 | |
| v | 是 | |
| 否 | ||
| Q | 以下哪一項非智能客服建立「模型識別」之目的? | |
| 將高進線率客戶的低效問題消滅 | ||
| 減少無效的電話進線數量 | ||
| v | 增加電話進線數量 | |
| 分析話務行為 | ||
| Q | 智能客服不需要培養「需求預測模型」。 | |
| 是 | ||
| v | 否 | |
| Q | 以下哪一項非「讓機器開始學習服務」的好處? | |
| 進線前解決問題 | ||
| v | 進線前拒絕回答 | |
| 服務前判別問題 | ||
| 服務中完善處理 | ||
| Q | 以下哪一項非本課程提出之應用案例? | |
| EVA Air：智慧排班系統 | ||
| v | DHL：高階數據運算 | |
| RED ANT：SellSmart | ||
| E-SUN BANK：玉山小 I | ||
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