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AI Agent打造“AI金牌導購”，全麵升級車企客戶服務體驗

原創

2025/04/08 17:39:50

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

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本文摘要

米兰体育官网入口不斷探索智能體(ti) 在企業(ye) 客戶服務場景的應用，構建了適配汽車、商業(ye) 連鎖、工業(ye) 製造、消費零售等多個(ge) 行業(ye) 的細分Agent，通過智能體(ti) +DeepSeek讓客服機器人變身“AI金牌導購”，專(zhuan) 業(ye) 、貼心地為(wei) 消費者推薦更精準的產(chan) 品和服務

作為(wei) 消費者你是否常常麵臨(lin) 選擇困難，尤其是汽車等這類產(chan) 品，型號繁多、參數複雜，在進行購買(mai) 決(jue) 策前，需要收集、篩選大量信息作為(wei) 支撐，谘詢售前客服是獲取信息和支撐決(jue) 策的關(guan) 鍵依據。

然而傳統客服機器人往往隻能作為簡單的“答題器”，回複消費者的基礎信息谘詢，當涉及多參數、多維度的複雜問題，便容易答非所問，嚴重影響客戶體驗，甚至導致客戶流失。

隨著大模型和AI Agent的不斷發展，為客戶服務帶來了質的飛躍，米兰体育官网入口不斷探索智能體在企業客戶服務場景的應用，構建了適配汽車、商業連鎖、工業製造、消費零售等多個行業的細分Agent，通過智能體+DeepSeek讓客服機器人變身“AI金牌導購”，專業、貼心地為消費者推薦更精準的產品和服務。

接下來讓我們看一個智能體+DeepSeek在汽車行業的具體應用：汽車試駕服務及補貼谘詢。

某車企旗下車型眾多，服務站遍布各地，且各地補貼金額各異。一位消費者正在尋找該品牌汽車合適的試駕服務，提問“我想試駕下車型R46和GGG，給我推薦個提供補貼的服務站，最好是拱墅區的。” 這是一個典型的多參數谘詢問題，涉及服務站、車型、區域、補貼金額等多個維度。

傳統文本機器人無論是通過維護FAQ還是維護表格的方式，基本都不支持這樣的複雜參數谘詢。如果維護FAQ的話需要在FAQ庫中窮舉所有參數組合條件，維護成本指數級上升，依賴人工預設邏輯，無法動態處理型號間參數組合，導致答複遺漏或錯誤。

而米兰体育官网入口智能體機器人基於DeepSeek-R1推理模型，會拆解任務至多步驟，先查看知識庫篩選信息，再利用補充信息提供備選方案，最後根據核心需求總結推薦，構建起車型、區域、補貼金額等參數之間的匹配邏輯鏈，並通過交叉驗證確保推薦結果的準確性和可靠性。

智能體+ DeepSeek讓客服機器人從“被動回答”轉變為“主動推薦”，從“簡單問答”升級為“金牌導購”，它能夠真正理解消費者的複雜需求，為消費者提供精準的推薦和貼心的建議，並詳細解釋推薦理由，幫助消費者做出更明智的決策。消費者可以更輕鬆地找到心儀的產品，從而提高購買轉化率，為企業在激烈的市場競爭中贏得優勢。