DeepSeek出圈之后，市场上很快掀起了一波DeepSeek接入潮。
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
总之，将DeepSeek成功应用于客户服务场景是一个复杂的系统工程，涉及大量资源和时间的投入，需要一个专业团队数十个工作日才能完成，远非发布一篇PR稿件那么简单。
在这一过程中，企业还将面临多个挑战：
01工具链适配性不足
由于缺乏专业开发经验易导致工具链缺失，难以实现业务场景的完整覆盖，例如工单处理、知识库管理等关键功能难以深度定制。
02系统设计可能忽视实际需求
例如无法支持客户问题跟进流程的标准化与自动化，增加人工协调成本。
03大模型难以与业务场景深度融合
如客户需求分析、工单分类等，且系统上线前需充分测试用户接受度。对于相关工作人员而言，若系统未能有效融入工作流程，反而可能成为工作的障碍，进而影响整体效率和效果。
针对这些问题，企业更为明智的方式，是选择一家成熟的大模型应用服务商合作。
以天润融通为例，我们深耕客户联络领域近20年，积累了丰富的行业经验。凭借多年实践，我们不仅在多个行业的多个场景中成功打造了许多标杆案例，还打磨出了极为成熟客户服务工具链条。
01天润融通拥有全链路产品体系
公司基于大模型技术构建了全渠道客服、呼叫中心、对话型AI、分析型AI四大产品体系，实现全渠道服务入口整合与业务流程标准化。
02丰富模型应用经验
天润融通长期专注于AI技术在客户服务领域的应用，尤其在数据准备、模型微调及产品私有化部署方面积累了深厚的技术经验和能力，在DeepSeek技术推出后，我们第一时间进行了关注和测试，目前DeepSeek已全面接入天润融通的各大产品线。
03自研微藤大模型平台
依托平台的大模型网关，帮助客户实现各类基础大模型的一键切换，为企业提供更多元化的选择。
04提供多种大模型选择
目前我们已接入多个基础大模型，包括通义千问、豆包、文心一言、Kimi、DeepSeek、以及ChatGPT（海外地区）等，可以为客户提供量身定制的多样化解决方案。
选择天润融通，不仅可以为企业节省大量资源和时间，还能实现DeepSeek的快速部署，显著提升客户服务的效率和质量。
天润融通诚挚欢迎各位客户与我们携手合作，共同探索这一前沿技术的无限潜力，开启智能化发展的崭新篇章。（咸宁新闻网）
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