澎湖專班【免費課程+說明會】線上線下(OMO)數據整合：AI Agent驅動服務業智慧轉型實戰班

結訓日前完成

AI時代的風險與安全意識

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1. 網路詐騙的危害
2. 認識各類型網路詐騙與避

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1. 生成式AI風險
2. 全球AI治理與評測現況

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1. 為什麼資料要防護？
2. 個人日常中的資料防護

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(五)

餐飲服務流程與AI應用機會

• 餐飲顧客服務流程解析：涵蓋訂位、點餐、售後服務等流程、痛點分析及顧客體驗關鍵點。 
• AI 在餐飲服務的應用場景：包括候位管理、智慧推薦、線上客服與會員經營。 
• AI 服務模式設計：探討自動化服務、人機協作流程及不同餐飲型態的應用差異。 
• 服務情境拆解實作：選擇餐飲場景進行流程拆解，設計 AI 介入的服務節點。

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(六)

LLM顧客服務設計與互動優化

• LLM 在顧客服務中的角色：理解顧客需求、意圖，並建立一致的服務風格。
• 服務對話設計方法：設計常見服務情境的問答流程與回應邏輯。 
• Prompt 設計與優化：學習服務指令設計、控制回應風格並避免不當回應。 
• 服務對話實作：建立餐飲客服對話流程，並針對訂位與推薦功能進行測試優化。

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(五)

AI Agent 服務流程設計與實作

• AI Agent 架構解析： 從單點對話提升至任務導向的「工作流（Workflow）」設計。
• 流程自動化實作： 串接自動化工具，實現點餐提醒、客訴處理與訂位排程自動化。
• AI服務流程工具操作： 應用無程式碼（No-code）工具整合 LLM、資料與通知功能。
• AI服務Agent實作：設計AI餐飲服務人員，模擬完整服務流程。

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(六)

服務優化與營運導入實作

• AI 服務品質與體驗優化：關注回應準確性、一致性與顧客滿意度的持續提升。 
• 營運效益與導入策略：評估人力節省效益，選擇高價值場景並規劃導入優先順序。 
• 風險與管理機制：控管 AI 錯誤風險、處理隱私議題並釐清人機協作界線。 
• 專題實作：設計一套包含流程與 Agent 設計的完整餐飲 AI 服務方案並進行成果展示。

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