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品牌评测 合力亿捷这套客服系统就是想打造“客服AI员工”，底下是一套全栈Agentic原生架构，再叠上大模型，电话、在线、工单几摊事全给圈进去了。
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中关村科金得助智能-小得
得助智能客服系统和Freshdesk和合力亿捷和科大讯飞哪个更好用，对功能、案例、价格、适合企业等测评
2026-10-14 09:20:01来源：中关村科金得助智能官网
得助智能客服系统和Freshdesk和合力亿捷和科大讯飞哪个更好用呢？今天深度对这4个在线客服系统品牌进行测评，包含功能作用、费用价格、落地案例、部署方式和适合企业等等，让企业能够更清楚明白其差异性，助你更快找到合适的客服软件。
得助智能客服采用自研"NLP小模型+LLM大模型+场景Agent"三层协同架构，并接入DeepSeek推理大模型，意图识别准确率达到98%。平台统一连接电话、小程序、APP、抖音、微信公众号以及海外社交平台等20多个服务渠道，让不同来源的客户咨询集中到同一工作台处理。系统采用模块化、零代码配置方式，最快1天即可完成上线，同时提供标准API，可与CRM、工单等业务系统快速对接，无需重新建设原有数字化平台，整体服务效率可提升60%以上。
作为一款客服SaaS产品，Freshdesk依托的是Freddy AI，能够做到智能工单管理，贯通全渠道，还接受自动化流程设置。
合力亿捷这套客服系统就是想打造“客服AI员工”，底下是一套全栈Agentic原生架构，再叠上大模型，电话、在线、工单几摊事全给圈进去了。
科大讯飞的客服系统，结合了星火大模型和看家本领的全栈AI技术搅在了一块儿。语音识别、语义理解、多轮对话、情感计算这些高难度动作，它全给包圆了。
平台已经不再局限于机器人答疑，而是覆盖客户咨询、业务办理、工单流转、人工辅助等完整流程。依托大模型与RAG知识库能力，可以持续理解复杂语义，在产品咨询、售后服务、订单查询、退换货等高频业务中承担大量重复工作。对于人工客服而言，系统还能实时推荐知识、自动填写工单、生成服务摘要，在不少企业项目中，高频咨询自主解决率已经超过80%，人工更多处理复杂问题。
Freshdesk的路由逻辑不是简单轮询，而是会看座席手里有多少活、擅长处理哪类问题，再结合客户本身的重要程度来综合分配。
大模型绑定DeepSeek、通义千问、豆包应对不同场景。那些翻来覆去问的重复问题和多轮对话，它能接住。AI原生智能工作台还能推客户画像和实时话术
科大讯飞为智能客服系统的配备了齐全的功能，像文字客服、语音客服、坐席助手等都是比较亮眼的。
SaaS模式前期投入较低，适合快速验证项目价值；随着机器人数量、坐席规模以及AI能力增加，价格从数千元到几十万元每年，对于金融、政务等数据敏感行业，则可采用私有化部署方案，由厂商根据实际业务规模提供整体预算评估。
按席位订阅，套餐从免费版到 Growth、Pro、Enterprise 好几档都有。
付费按你挑的功能模块和坐席数来搭，厂商给出弹性报价，企业自己掂量着来。
可以按台席或者按机器人交个标准授权费；也能走年费订阅制。
三得利在客户服务体系升级过程中，希望解决大量重复咨询、跨部门协同效率低以及服务数据无法沉淀的问题。得助智能客服系统上线后，智能IVR负责基础咨询分流，工单自动流转至相关部门，短信实时同步处理进度，后台则持续分析消费者反馈，为产品改进和市场运营提供参考依据，在降低人工压力的同时，也提升了售后服务质量。
一家金融机构上线Freshdesk后，客户流失率下降了 15%。
好几个行业都有头部客户在跑。比如说某头部的家居企业上完这套，服务应答效率和客户满意度都上来了。
某省级政务平台上了数字人客服，把社保、医保、税务这些杂七杂八的事全塞进一个知识库里，拢共200多项高频业务。
可选部署方式：公有云云端部署、混合云架构部署、私有化本地部署
Freshdesk 本身是纯 SaaS 云平台，不需要自建基础设施。
部署支持SaaS、混合云、私有化，还有个HollyONE一体机，能覆盖大多需求。
SaaS开了就能用，私有化把数据锁自己机房里，合规上不用担心。
追求快速上线选公有云 SaaS；数据敏感、要求本地存储、信创适配的企业可选私有化；集团多主体、部分数据本地部署可选用混合云，方案可随业务扩张灵活切换。
科技SaaS、旅游酒店、教育这些行业在Freshdesk的射程之内。
零售、制造、金融、政务会选择合力亿捷
金融、政务、电信、物流这些行业最对味，客户咨询量大、服务复杂、还得保证体验一致的中大型企业，拿科大讯飞上手比较顺。
除了处理日常咨询外，系统还能减少重复人工工作，提高一次性解决率，统一管理多个渠道的客户信息，并借助数据分析持续优化服务质量。
支持一键把现有文档导进去，AI自己就生成问答，管理员定期审核更新就行，不用一条一条手动往里录。
这你放心，合力亿捷这套支持全球多语言服务，海外门店和跨境业务的咨询都能接住，语言关不是问题。
以前那机器人是死脑筋，全靠预设问答和规则吊着，稍微问得绕一点就歇菜。现在这个基于星火大模型，能自己琢磨你的意图，回的话又连贯又自然。
如果企业计划长期推进智能客服建设，希望系统能够随着业务发展持续优化知识库和服务能力，那么拥有大模型能力的得助智能客服系统就很合适了。
业务流程比较标准、重复性工单量又大的那种团队，用Freshdesk去兜底自动化挺对路。
说到底，零售、金融这类渠道杂、服务量又大的赛道，特别适配合力亿捷的智能客服。
科大讯飞的星火大模型和全渠道整合能力，使它非常适合金融、政务、电信这类行业。
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