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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-02-26 15:23:09
作者：JIfan
阅读量：219
文章目录
随着客户需求的多样化和服务质量的不断提升，传统的客服系统面临着前所未有的挑战。而DeepSeek大模型的崛起，无疑为客服系统领域带来了一场深刻的变革。得助智能DeepSeek客服系统应运而生，率先将DeepSeek大模型全面接入其智能客服系统，为企业提供了更加智能、高效、个性化的客服解决方案。
传统客服系统主要依赖于人工操作，存在诸多不足。高昂的人工成本、有限的响应速度以及难以提供的个性化服务，都是制约传统客服系统发展的瓶颈。随着人力资源成本的逐年上升，客服人员的薪酬和福利开支已成为企业运营的重要负担。同时，在快节奏的生活中，消费者往往期望能够迅速获得问题的答案或解决方案，而人工客服受限于处理能力和工作时长，往往无法满足这一需求。此外，面对不同消费者的多样化需求，人工客服往往只能提供标准化的回答，缺乏针对个体差异的定制化服务，导致客户体验不佳。
DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的一款基于Transformer架构的深度神经网络模型。它通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建了强大的语言理解能力。自上线以来，DeepSeek大模型不断发布新版本，如DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder-V2和DeepSeek-VL2等，持续提升模型性能和应用范围。
在客服系统领域，DeepSeek大模型的应用主要得益于其以下几个方面的优势：
高效的自动化处理能力：DeepSeek大模型通过深度优化Transformer架构和融合稀疏注意力机制，实现了高效推理，能够快速处理大量客户咨询，显著提升客服效率。
强大的语言理解能力：模型能够准确理解用户的意图和需求，提供精准的回答和解决方案。这一能力使得智能客服能够更人性化地与用户交流，提升用户体验。
个性化服务支持：DeepSeek大模型能够根据用户的需求和偏好，提供定制化的服务体验。这种个性化的服务不仅能够满足用户的多样化需求，还能够提升用户的满意度和忠诚度。
多模态融合能力：模型支持多种数据类型的处理，包括自然语言、图像、音频等，展现出强大的多模态融合能力。这使得智能客服能够更全面地理解用户的意图和需求，提供更全面的服务。
经济实惠的训练成本：相比其他大型语言模型，DeepSeek大模型的训练成本相对较低，使得更多中小企业也能够享受到智能客服带来的便利和效益。
得助智能得助智能的智能客服产品已完成DeepSeek的全面接入，为企业提供了更加智能、高效的客服解决方案。得助智能DeepSeek客服系统具有以下显著特点：
全面支持DeepSeek大模型：得助智能大模型平台已率先全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等多个版本的API接入及企业私有化部署，加速企业智能化升级。
丰富的应用场景：得助智能DeepSeek客服系统已广泛应用于全媒体呼叫中心、智能工作台、语音机器人、文本机器人、智能陪练等多个场景，持续实现新智能化的提效。
显著的效果提升：在超过30个大模型应用场景的全面评测中，得助智能DeepSeek客服系统通过切换DeepSeek V3或R1模型，平均带来了5%-20%的效果提升。
得助智能DeepSeek客服系统在不同行业、不同场景下的应用案例丰富多样，以下是几个典型的应用案例：
1金融行业复杂咨询场景
场景描述：金融产品、金融条款、技术支持等内容往往特别复杂且冗长，基于小模型的传统机器人在处理类似问题时，准确率一直无法突破。
实测结果：在真实的金融业务场景中进行实测，DeepSeek-V3（通用型）准确率为95.1%，DeepSeek-R1（推理型）的准确率为94.9%，整体准确率提升了15%。
价值：降低了金融行业客户咨询场景中的复杂咨询转人工率，让AI客服可自主完成更多的咨询任务，降低人工客服的压力。
2客服对话内容质量评价场景
场景描述：客服与客户的对话内容质量较难评价，多数情况下只能做简单的质检，导致后期的话术优化、运营成本长期居高不下。
实测结果：DeepSeek在回复时逻辑清晰且结构严谨，能够给出明确的结论、判断话术是否合理，并精准归类阐述具体原因。经过客户侧业务专家评价，DeepSeek给出的原因分析高度契合业务部门的评价标准。
价值：为未来的客服对话场景提供了精准且清晰的定性评价，为企业持续优化自身话术、客服人员持续提升自身能力提供了强有力的支持。
得助智能的突破性体验，源于DeepSeek大模型的三大技术杀手锏：
“读心术”级意图识别
传统客服：只能识别“我要退货”“怎么开发票”等明确指令。
DeepSeek版：能解析隐藏需求。比如用户说“你们这个产品太让我失望了”，系统会结合订单记录自动判断是质量问题（触发退换货流程）还是使用困惑（推送教学视频）。
黑科技点：采用多轮对话注意力机制，即使客户连续更换5个话题，系统仍能保持上下文连贯。
情绪感知与危机预警
当用户文字中出现“投诉”“举报”等关键词，或语音语调突然升高时，系统会实时标注“高敏感对话”，并启动三级预警：
①自动切换安抚话术模板（如“非常理解您的心情，我们一定全力解决”）；
②优先转接资深客服经理；
③同步生成事件报告推送管理层。
实测案例：某银行信用卡中心使用后，客户投诉升级率下降41%。
知识库“自进化”能力
传统系统：依赖人工每周手动更新知识库，响应滞后。
DeepSeek方案：通过“问题-答案”自动挖掘技术，每天抓取各大平台（官网、APP、社交媒体）的新咨询内容，智能生成知识卡片。例如当某手机品牌发布新型号后，系统能自动学习产品参数，并预判“充电接口类型”“防水等级”等潜在问题。
效率对比：知识更新周期从7天缩短至2小时，问题覆盖率提升3倍。
当我们在2025年回望客户服务的进化史，得助智能DeepSeek客服系统已然成为行业标杆。它不再只是解决问题的工具，而是演变为企业的“数字员工”——不知疲倦地学习、充满同理心地沟通、预见性地守护用户体验。
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