市场掀起DeepSeek接入潮 企业客户服务效率大幅提升

随着科技的不断发展，DeepSeek的出圈效应迅速席卷市场，越来越多的企业开始意识到其在客户服务领域的优势，因此掀起了一股接入DeepSeek的潮流。企业在体验到DeepSeek的强大功能后，纷纷将其引入客户服务场景，从而实现了显著的效率提升。

在智能问答助手的应用场景中，越来越多的企业选择利用DeepSeek来提升客户接待服务的能力。通过其卓越的深度分析功能，DeepSeek能够精准识别客户需求，提供个性化服务方案。这种技术的引入，不仅提高了响应速度，还在处理任务的效率上大幅度改善，客户满意度自然也随之提升。比如某些企业通过DeepSeek的智能解析能力，不再是单一的FAQ页面，而是真正能够理解并解决客户困惑的导向。

在客户资料自动化处理方面，DeepSeek-VL2多模态模型的应用显著改变了传统OCR（光学字符识别）技术的局限性。以往，许多企业在处理非标准材料时，表格识别率低、手写体解析困难等问题常常让人头痛。而通过DeepSeek-VL2，企业成功将资料综合识别的准确率提升至97%以上，有效提升审核全流程的效率，平均节省了20%的工作时间。

再者，DeepSeek-R1推理模型在邮件处理的全链路自动化上展现了极大的潜力。通过将该模型与邮件网关解析相结合，企业成功实现了邮件分类、产品匹配以及交易录入的自动化处理，平均每天可节省9.68小时的人工操作时间。这种高效的工作方式不仅减轻了员工的工作负担，还使企业在资源利用上更加高效。

尽管看到如此优越的效果，企业往往在接入DeepSeek时面临诸多挑战。为了真正将DeepSeek与业务场景深度融合，企业需要经历多个阶段。例如，要明确应用场景与目标需求，并根据需求选择合适的模型，如需要情感分析可以选用DeepSeek-R1，而在图像、语音识别等场景则可选择DeepSeek-VL2。同时，数据准备与收集也是至关重要的一步，确保模型能获得丰富且准确的数据进行训练，以提升其应用效果。

的工作包括模型训练与微调，这一环节能够帮助模型更好地适应企业实际情况。同时，系统集成与开发也是不容忽视的部分，企业需要将模型有效集成到现有的客户管理，使其能够流畅地与其他业务系统对接。测试与优化、部署监控及日常维护等工作同样需要得到重视，这些都是保证DeepSeek应用能稳定运行的关键因素。

在这一过程中，企业可能遇到一些问题，包括工具链适配性不足、系统设计忽略实际需求、大模型与业务场景的结合难度等。因此，与成熟的大模型应用服务商合作显得尤为重要。

以天润融通为例，该公司在客户联络领域已有近20年的深耕经验，积累了丰富的行业知识与实践经验。借助这些经验，天润融通在多个行业和应用场景中成功打造了多个标杆案例，并开发了一套成熟的客户服务工具链。公司建立了全链路产品体系，包括全渠道客服、呼叫中心、对话型AI和分析型AI等，帮助企业实现服务的整合与流程的标准化。

天润融通在数据准备、模型微调及产品私有化部署方面具备深厚的技术能力，于DeepSeek技术推出后迅速开展了相关测试，并将其全面接入至多个产品线。自研的微藤大模型则使得客户能迅速切换不同的基础模型，提供多样化的选择，满足企业日益多元化的需求。

DeepSeek的接入为企业客户服务的效率和质量带来了革命性的提升，但要成功应用这一技术，充分的准备与深度的融合十分必不可少。选择与专业服务商如天润融通合作，企业不仅能够节省大量资源时间，还能迅速实现DeepSeek的有效部署，达到提升客户服务质量的目标。我们真诚期待与各位客户携手，共同探索智能化发展的新篇章。