MONICA CORPORATE TRAINING｜06 · Level 3｜把服務做成系統
鍾曉雲Monica老師|AI × 有感服務（6H）
AI 負責效率，人負責判斷與信任
課程主軸：
從真實服務問題出發，辨識 AI 在顧客旅程中的適用情境，建立人機分工、品牌語氣、風險判斷與真人轉接原則，讓 AI 提升效率的同時，也能維持服務品質與信任。
課程說明：
企業真正的 AI 服務問題，不只是「員工會不會下 Prompt」，而是：用了 AI 之後，服務有沒有真的變好？
AI 很適合協助整理資訊、生成初稿、快速回覆與提升一致性；但遇到情緒、高風險、承諾、複雜需求與例外狀況時，仍需要人的理解與判斷。
因此，本課程不以單一 AI 工具為主，而是從顧客旅程與服務情境出發，協助學員判斷：哪些可以交給 AI？哪些一定要留給人？兩者又要怎麼接得起來？
課程亮點：
- 從服務問題開始，而不是從工具開始。
- 顧客旅程 × AI 應用機會盤點。
- AI 品牌語氣與服務回覆品質。
- 真人轉接與高風險情境判斷。
- 工具可替換，服務判斷能力留下來。
- 可延伸為服務流程共創或顧問工作坊。
課程結束後學員將能：
- 辨識服務流程中適合 AI 協助的情境。
- 判斷哪些服務情境需要保留真人介入。
- 使用 AI 協助整理需求、產生回覆與服務準備。
- 檢查 AI 回覆的語氣、資訊與潛在風險。
- 建立基本人機分工與真人轉接原則。
- 提出一項可在工作現場測試的 AI 服務改善方案。
課程結束後學員將產出：
- AI × 顧客旅程應用地圖
- AI 服務回覆檢核表
- 人機分工與真人轉接原則
- 一項 AI 服務改善提案
AI × 有感服務（6H）｜課程架構
| 序 | 單元 | 課程內容 | 單元目的 | 教學方法 | 時數 | 產出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 一 | AI 不是服務的答案 |
| 建立服務導向的 AI 應用觀 | 講授 案例 討論 | 45min | AI 服務角色判斷 |
| 二 | 顧客旅程哪裡需要 AI？ |
| 找出真正值得 AI 介入的服務情境 | 顧客旅程工作表 小組共創 | 75min | AI 應用機會地圖 |
| 三 | AI 回得快，也要回得對 |
| 提升 AI 服務回覆品質 | 示範 實機操作 比較修正 | 75min | AI 回覆範例＋檢核表 |
| 四 | 哪些事一定要留給人？ |
| 建立人機邊界與服務風險意識 | 案例判斷 小組討論 | 60min | 人機分工判斷表 |
| 五 | 不要讓顧客困在 AI 裡 |
| 設計有感的人機交接體驗 | 情境推演 流程設計 | 45min | 真人轉接原則 |
| 六 | AI × 有感服務共創 |
| 把 AI 轉成可測試的服務改善方案 | 小組共創 展示 回饋 | 60min | AI 服務改善提案 |
※ 以上為 6 小時母版課綱，可依企業 AI 使用程度、服務流程與產業風險調整案例、工具與實作內容；可延伸為 3H 基礎版、12H 共創工作坊或企業顧問方案。
建議對象：第一線服務／客服人員、服務主管、HR／教育訓練、數位轉型團隊，以及正在導入 AI 服務應用的相關人員。
H.E.A.R.T. 對應：A｜AI & Digital Integration、E｜Experience Design、H｜Human Insight、T｜Trust 為核心；R｜Relationship & Teamwork 為輔。
關於講師與延伸閱讀
ABOUT MONICA
鍾曉雲 Monica 老師
專注於服務與溝通的企業內訓講師，長期將第一線服務、顧客體驗與組織協作經驗，轉化為可理解、可練習、可帶回工作現場的教學設計。
查看 Monica 老師完整介紹 →企業內訓可從真實 AI 服務流程開始
可依企業現行工具、顧客旅程、服務風險與品牌語氣，設計人機分工與可小規模測試的改善方案。