在客户服务领域,许多企业见识到DeepSeek的超强能力后,也迅速接入DeepSeek并获得了不错的效果。
比如在客户接待服务场景,有企业将DeepSeek应用到智能问答助手,借助其深度分析能力,精准识别用户需求,提供个性化和场景化的服务方案;借助高效推理性能,加快响应速度和任务处理效率。
比如在客户资料自动化处理场景,有企业使用DeepSeek-VL2多模态模型成功打破传统OCR(光学字符识别)技术表格识别率低、手写体解析难、画中画拍摄文档解析难等非标材料处理难题,将材料综合识别准确率提升至97%以上,使审核全流程效率提升20%。
此外,也有企业使用DeepSeek-R1推理模型,结合邮件网关解析处理能力,实现邮件分类、产品匹配、交易录入全链路自动化处理,按照平均手工操作水平测算,每天可节约9.68小时工作量。
看到这些成果,许多企业也想接入DeepSeek,让它代替自己服务客户。
但这件事情并不容易,因为将DeepSeek用在客户服务场景中,并不是简单接入DeepSeek,而是要将其与业务场景深度融合,这样才能真正发挥价值。
从技术角度而言,将DeepSeek应用在客户服务场景,通常需要这些步骤:
01确定应用场景与目标需求
比如你是准备让其自动回答常见问题,处理客户咨询,还是实现如情感分析、语音识别等复杂功能。
02基于需求选择合适的大模型
比如在情感分析、客户感知场景,可以选择擅长推理的DeepSeek-R1;而在图片、语音数据识别等场景,则选择DeepSeek-VL2多模态模型;如果业务量巨大,资源充足,对模型性能要求高,可以选择DeepSeek 671B的满血版大模型;而如果在小业务场景,可以选择32B版本,兼具性能和成本优势。
03数据准备与收集
为了让模型能够准确回答专业问题,企业需要收集公司历史对话数据、常见问题解答、产品知识库等数据,然后通过清洗、标注和格式化处理,确保这些数据涵盖了客户常见的问题、服务流程等关键信息。
04模型训练与微调
将收集来的数据处理好后,将其投入到模型训练中进行微调,以提升模型的准确性和响应能力,更好满足业务需要。
05系统集成与开发
大模型并不能直接服务客户,还需要将其集成到客服平台中。如果企业已有客服平台,则需要开发相应的API接口,确保大模型能够无缝连接到客户管理工具、知识库和其他业务系统;如果没有,则企业需要开发从头开发用户界面和各种客服工具。
06其他工作
完成这些工作之后,为了保证客服系统的稳定可靠,以及能够被客户使用,还需要完成测试与优化,部署监控,以及日常的维护等工作