DeepSeek出圈之后，市場上很快掀起了一波DeepSeek接入潮。
在客戶服務(wù)領(lǐng)域，許多企業(yè)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(wù)場景，有企業(yè)將DeepSeek應(yīng)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(wù)方案；借助高效推理性能，加快響應(yīng)速度和任務(wù)處理效率。
比如在客戶資料自動化處理場景，有企業(yè)使用DeepSeek-VL2多模態(tài)模型成功打破傳統(tǒng)OCR（光學(xué)字符識別）技術(shù)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(yè)使用DeepSeek-R1推理模型，結(jié)合郵件網(wǎng)關(guān)解析處理能力，實現(xiàn)郵件分類、產(chǎn)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(jié)約9.68小時工作量。
看到這些成果，許多企業(yè)也想接入DeepSeek，讓它代替自己服務(wù)客戶。
但這件事情并不容易，因為將DeepSeek用在客戶服務(wù)場景中，并不是簡單接入DeepSeek，而是要將其與業(yè)務(wù)場景深度融合，這樣才能真正發(fā)揮價值。
從技術(shù)角度而言，將DeepSeek應(yīng)用在客戶服務(wù)場景，通常需要這些步驟：
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(xiàn)如情感分析、語音識別等復(fù)雜功能。
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(shù)據(jù)識別等場景，則選擇DeepSeek-VL2多模態(tài)模型；如果業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)場景，可以選擇32B版本，兼具性能和成本優(yōu)勢。
為了讓模型能夠準確回答專業(yè)問題，企業(yè)需要收集公司歷史對話數(shù)據(jù)、常見問題解答、產(chǎn)品知識庫等數(shù)據(jù)，然后通過清洗、標注和格式化處理，確保這些數(shù)據(jù)涵蓋了客戶常見的問題、服務(wù)流程等關(guān)鍵信息。
將收集來的數(shù)據(jù)處理好后，將其投入到模型訓(xùn)練中進行微調(diào)，以提升模型的準確性和響應(yīng)能力，更好滿足業(yè)務(wù)需要。
大模型并不能直接服務(wù)客戶，還需要將其集成到客服平臺中。如果企業(yè)已有客服平臺，則需要開發(fā)相應(yīng)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(yè)務(wù)系統(tǒng)；如果沒有，則企業(yè)需要開發(fā)從頭開發(fā)用戶界面和各種客服工具。
完成這些工作之后，為了保證客服系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠，以及能夠被客戶使用，還需要完成測試與優(yōu)化，部署監(jiān)控，以及日常的維護等工作
