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