DeepSeek出圈之后，市場上很快掀起了一波DeepSeek接入潮。
在客戶服務領域，許多企業見識到DeepSeek的超強能力后，也迅速接入DeepSeek并獲得了不錯的效果。
比如在客戶接待服務場景，有企業將DeepSeek應用到智能問答助手，借助其深度分析能力，精準識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務方案；借助高效推理性能，加快響應速度和任務處理效率。
比如在客戶資料自動化處理場景，有企業使用DeepSeek-VL2多模態模型成功打破傳統OCR（光學字符識別）技術表格識別率低、手寫體解析難、畫中畫拍攝文檔解析難等非標材料處理難題，將材料綜合識別準確率提升至97%以上，使審核全流程效率提升20%。
此外，也有企業使用DeepSeek-R1推理模型，結合郵件網關解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入全鏈路自動化處理，按照平均手工操作水平測算，每天可節約9.68小時工作量。
看到這些成果，許多企業也想接入DeepSeek，讓它代替自己服務客戶。
但這件事情并不容易，因為將DeepSeek用在客戶服務場景中，并不是簡單接入DeepSeek，而是要將其與業務場景深度融合，這樣才能真正發揮價值。從技術角度而言，將DeepSeek應用在客戶服務場景，通常需要這些步驟：
01確定應用場景與目標需求
比如你是準備讓其自動回答常見問題，處理客戶咨詢，還是實現如情感分析、語音識別等復雜功能。
02基于需求選擇合適的大模型
比如在情感分析、客戶感知場景，可以選擇擅長推理的DeepSeek-R1；而在圖片、語音數據識別等場景，則選擇DeepSeek-VL2多模態模型；如果業務量巨大，資源充足，對模型性能要求高，可以選擇DeepSeek 671B的滿血版大模型；而如果在小業務場景，可以選擇32B版本，兼具性能和成本優勢。
03數據準備與收集
為了讓模型能夠準確回答專業問題，企業需要收集公司歷史對話數據、常見問題解答、產品知識庫等數據，然后通過清洗、標注和格式化處理，確保這些數據涵蓋了客戶常見的問題、服務流程等關鍵信息。
04模型訓練與微調
將收集來的數據處理好后，將其投入到模型訓練中進行微調，以提升模型的準確性和響應能力，更好滿足業務需要。
05系統集成與開發
大模型并不能直接服務客戶，還需要將其集成到客服平臺中。如果企業已有客服平臺，則需要開發相應的API接口，確保大模型能夠無縫連接到客戶管理工具、知識庫和其他業務系統；如果沒有，則企業需要開發從頭開發用戶界面和各種客服工具。
06其他工作
完成這些工作之后，為了保證客服系統的穩定可靠，以及能夠被客戶使用，還需要完成測試與優化，部署監控，以及日常的維護等工作
總之，將DeepSeek成功應用于客戶服務場景是一個復雜的系統工程，涉及大量資源和時間的投入，需要一個專業團隊數十個工作日才能完成，遠非發布一篇PR稿件那么簡單。
在這一過程中，企業還將面臨多個挑戰：
01工具鏈適配性不足
由于缺乏專業開發經驗易導致工具鏈缺失，難以實現業務場景的完整覆蓋，例如工單處理、知識庫管理等關鍵功能難以深度定制。
02系統設計可能忽視實際需求
例如無法支持客戶問題跟進流程的標準化與自動化，增加人工協調成本。
03大模型難以與業務場景深度融合
如客戶需求分析、工單分類等，且系統上線前需充分測試用戶接受度。對于相關工作人員而言，若系統未能有效融入工作流程，反而可能成為工作的障礙，進而影響整體效率和效果。
針對這些問題，企業更為明智的方式，是選擇一家成熟的大模型應用服務商合作。
以天潤融通為例，我們深耕客戶聯絡領域近20年，積累了豐富的行業經驗。憑借多年實踐，我們不僅在多個行業的多個場景中成功打造了許多標桿案例，還打磨出了極為成熟客戶服務工具鏈條。
01天潤融通擁有全鏈路產品體系
公司基于大模型技術構建了全渠道客服、呼叫中心、對話型AI、分析型AI四大產品體系，實現全渠道服務入口整合與業務流程標準化。
02豐富模型應用經驗
天潤融通長期專注于AI技術在客戶服務領域的應用，尤其在數據準備、模型微調及產品私有化部署方面積累了深厚的技術經驗和能力，在DeepSeek技術推出后，我們第一時間進行了關注和測試，目前DeepSeek已全面接入天潤融通的各大產品線。
03自研微藤大模型平臺
依托平臺的大模型網關，幫助客戶實現各類基礎大模型的一鍵切換，為企業提供更多元化的選擇。
04提供多種大模型選擇
目前我們已接入多個基礎大模型，包括通義千問、豆包、文心一言、Kimi、DeepSeek、以及ChatGPT（海外地區）等，可以為客戶提供量身定制的多樣化解決方案。
選擇天潤融通，不僅可以為企業節省大量資源和時間，還能實現DeepSeek的快速部署，顯著提升客戶服務的效率和質量。
天潤融通誠摯歡迎各位客戶與我們攜手合作，共同探索這一前沿技術的無限潛力，開啟智能化發展的嶄新篇章。（咸寧新聞網）
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