DeepSeek出圈之後,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(ye) 見識到DeepSeek的超強能力後,也迅速接入DeepSeek並獲得了不錯的效果。
比如在客戶接待服務場景,有企業(ye) 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(ge) 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(ye) 使用DeepSeek-VL2多模態模型成功打破傳(chuan) 統OCR(光學字符識別)技術表格識別率低、手寫(xie) 體(ti) 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(ye) 使用DeepSeek-R1推理模型,結合郵件網關(guan) 解析處理能力,實現郵件分類、產(chan) 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(ye) 也想接入DeepSeek,讓它代替自己服務客戶。
但這件事情並不容易,因為(wei) 將DeepSeek用在客戶服務場景中,並不是簡單接入DeepSeek,而是要將其與(yu) 業(ye) 務場景深度融合,這樣才能真正發揮價(jia) 值。
從(cong) 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:


















