智能客服的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決智能客服的問題，作者楊舒安 這樣論述：

開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～   　　筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～   　　本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。   　　本書看點 　　✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 　　✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，

無須照單全收。 　　✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 　　✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 　　✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！    　　本書適合讀者群/適用領域 　　✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 　　✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 　　✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 　　✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 　　✪滿

腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 　　✪想提升自己的競爭力。 　　✪想學習第二專長卻不知從何下手。 　　✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。

智能客服進入發燒排行的影片

銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決智能客服的問題，作者王綱 這樣論述：

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展，隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世，無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟，也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等)，主因是考量法規依據與個資保護等議題，所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後，銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外，「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範，就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明，以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點，並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象，說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。

自己動手做聊天機器人

為了解決智能客服的問題，作者 這樣論述：

《自己動手做聊天機器人》從零開始介紹了聊天機器人的發展歷程及技術原理，並配合項目實戰案例，重點介紹了問答系統、對話系統、閑聊系統這三種主要聊天機器人的技術原理及實現細節。讓讀者可以由淺入深、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識，並對聊天機器人有深入的理解。 《自己動手做聊天機器人》分為12章，主要內容有聊天機器人概述；快速開發一個智能語音助手；文本相似度計算方法；基於BERT模型的智能客服；基於知識庫的問答系統；基於知識圖譜的電影知識問答系統；基於知識圖譜的醫療診斷問答系統；基於任務導向的聊天機器人；基於Rasa的電影訂票助手；基於UNIT的智能出行助手；快速搭建一個“

誇誇”閑聊機器人；聊天機器人的發展展望。 《自己動手做聊天機器人》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合人工智能技術研究人員、自然語言處理技術研究人員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書還可以作為高等院校或相關培訓機構的教材使用。

消費者使用線上購買到店取貨關鍵因素之研究—以化妝品為例

為了解決智能客服的問題，作者何淑君 這樣論述：

全通路時代的來臨，在疫情的驅動下，使得消費行為快速從線下走到線上，進而加速實體零售業進行數位化轉型，打破線上線下的分野為消費者提供一條虛實整合的新通路，以消費者使用便利及需求為核心，讓消費者在任何一個通路皆可獲得一致且完整的資訊及服務，透過數位化技術的運用優化了消費者的消費體驗。線上購買到店取貨(Buy Online and Pickup in Store, BOPS)是發展「全通路」零售的一項新嘗試，它結合了線上虛擬空間及貨架和線下實際場域替消費者打造一種無縫的消費體驗，同時也讓消費者享受無壓力與便捷購物的理想方式。零售商該如何刺激消費者選擇在線上購買，最後走入線下實體店取貨，把人流從線上

再帶回線下，是各實體通路零售業者所需考量的問題。過去諸多的研究中，大部分都以業者的角度來探討BOPS，較少從消費者的觀點出發，本研究採用層級分析法（AHP）來進行分析，探討消費者使用BOPS之關鍵因素，並以化妝品為例，瞭解哪些因素是消費者使用線上購買到店取貨所重視的，以提供給已導入或未來將導入BOPS服務模式之相關業者建議。本論文首先進行文獻資料整理，歸納出四個構面及十五項評估準則關鍵因素，再以層級分析法（AHP）進行分析。最終研究結果顯示，消費者使用線上購買到店取貨之關鍵因素中，最重視的構面為「商店魅力」，其次為「平臺系統」，最後則為「消費體驗」與「顧客互動」。