隨著DeepSeek技術的崛起,市場迅速迎來了一波企業接入的熱潮。DeepSeek以其卓越的性能,在客戶服務領域吸引了眾多企業的目光,并迅速成為他們提升服務質量的新利器。
在客戶接待環節,不少企業已將DeepSeek融入智能問答助手,借助其強大的深度分析能力,精確捕捉客戶需求,提供個性化的服務方案。同時,DeepSeek的高效推理性能也顯著提升了響應速度和任務處理效率,為客戶帶來更加流暢的服務體驗。
在客戶資料處理方面,DeepSeek-VL2多模態模型更是展現出了非凡的實力。傳統OCR技術在處理非標材料時常常力不從心,如表格識別率低、手寫體解析困難等。而DeepSeek-VL2則成功突破了這些難題,將材料綜合識別準確率提升至97%以上,審核全流程效率也因此提高了20%。
還有企業利用DeepSeek-R1推理模型與郵件網關相結合,實現了郵件分類、產品匹配、交易錄入等全鏈路自動化處理。這一創新應用不僅大幅減少了人工操作時間,每天可節約9.68小時的工作量,還顯著提升了業務處理的準確性和效率。
然而,將DeepSeek成功應用于客戶服務場景并非易事。這不僅僅是一個簡單的接入過程,更需要將DeepSeek與企業的具體業務場景深度融合,才能充分發揮其價值。從技術角度來看,這一過程涉及多個關鍵步驟:
首先,企業需要明確應用場景與目標需求。例如,是希望DeepSeek能夠自動回答常見問題、處理客戶咨詢,還是實現更復雜的情感分析、語音識別等功能。
其次,基于具體需求選擇合適的大模型至關重要。在情感分析、客戶感知等場景,DeepSeek-R1因其出色的推理能力而成為首選;而在圖片、語音數據識別等場景,DeepSeek-VL2多模態模型則更具優勢。企業還需根據業務量和資源情況,選擇適當版本的DeepSeek模型。
接下來是數據準備與收集階段。為了確保模型能夠準確回答專業問題,企業需要收集并處理大量歷史對話數據、常見問題解答、產品知識庫等信息。這些數據經過清洗、標注和格式化后,將作為模型訓練的基礎。
模型訓練與微調是另一個關鍵環節。將處理好的數據投入模型進行訓練,通過微調提升模型的準確性和響應能力,以滿足企業的具體業務需求。
完成模型訓練后,還需要進行系統集成與開發。將DeepSeek集成到企業的客服平臺中,開發相應的API接口,確保模型能夠無縫連接到客戶管理工具、知識庫和其他業務系統。這一過程需要專業的技術支持和豐富的經驗。
當然,除了以上步驟外,還需要進行測試與優化、部署監控以及日常維護等工作,以確保客服系統的穩定可靠。
然而,在這一過程中,企業可能會面臨諸多挑戰。例如,工具鏈適配性不足可能導致關鍵功能難以深度定制;系統設計可能忽視實際需求,增加人工協調成本;大模型難以與業務場景深度融合,影響整體效率和效果。針對這些問題,選擇一家成熟的大模型應用服務商合作成為企業的明智之選。
天潤融通作為深耕客戶聯絡領域近20年的企業,擁有豐富的行業經驗和成熟的產品體系。公司構建了全渠道客服、呼叫中心、對話型AI、分析型AI四大產品體系,實現了全渠道服務入口整合與業務流程標準化。同時,天潤融通在數據準備、模型微調及產品私有化部署方面積累了深厚的技術經驗和能力。
天潤融通還自研了微藤大模型平臺,依托平臺的大模型網關,幫助客戶實現各類基礎大模型的一鍵切換,提供更多元化的選擇。目前,天潤融通已接入多個基礎大模型,包括DeepSeek、通義千問、豆包、文心一言等,能夠為客戶提供量身定制的多樣化解決方案。
通過與天潤融通的合作,企業不僅可以節省大量資源和時間,還能實現DeepSeek的快速部署,顯著提升客戶服務的效率和質量。天潤融通的專業團隊和技術實力,將為企業帶來更加智能化、高效化的客戶服務體驗。
天潤融通誠邀各界客戶攜手合作,共同探索DeepSeek技術的無限潛力,共創智能化發展的新篇章。
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