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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-02-26 15:35:46
作者:JIfan
阅读量:566
文章目录
现在这科技发展速度,简直像坐火箭一样,AI在各个行业都掀起了大变革,客服领域也不例外。DeepSeek作为AI大模型里的“明星选手”,给客服系统搭建带来了超多可能。今天咱就结合得助智能的实践,好好讲讲怎么用DeepSeek搭建超厉害的客服系统。

先说说为啥DeepSeek这么“香”。现在企业客服面临的挑战可太多了,客户咨询越来越复杂,要求也越来越高,传统客服模式有点跟不上节奏。这时候DeepSeek出现了,就像给客服系统注入了“强心针”。
在金融这种复杂文本问答场景,通用开源大模型准确率大概79.8%,而DeepSeek-V3能达到95.1%,DeepSeek-R1也有94.9%,这提升效果太明显了。就好比以前客服回答复杂金融问题,十个里面可能答错两三个,现在用DeepSeek,答错的情况大幅减少,客户得到准确答案,满意度肯定蹭蹭往上涨。而且不同版本还有不同“特长”,V3处理标准化任务稳得很,R1在复杂推理任务上更胜一筹,企业可以根据自身业务特点选择合适版本。
(1)复杂文本问答
咱就拿金融行业举例,金融产品那条款、规则又长又复杂,以前靠基于小模型的传统机器人,回答问题经常“卡壳”,准确率上不去。有了DeepSeek就不一样了。它能“吃透”这些复杂文本,像客户问公积金二套房贷款利率、银行卡绑定数量这些问题,DeepSeek能快速准确找到答案。
实际搭建的时候,企业可以把金融知识库接入DeepSeek。客服系统收到客户问题后,DeepSeek先对问题进行“拆解”,理解客户到底在问啥,然后从知识库搜索相关信息,整理出清晰、准确的回答。这样一来,很多复杂金融问题,AI客服就能独立解决,不用都转到人工客服那里,人工客服能把精力放在更棘手的问题上,效率大大提高。
(2)客服质量评价
以前评价客服对话质量,大多是简单检查话术合不合规,话术效果得靠经验丰富的业务专家人工评价,成本高不说,还不够精准。DeepSeek的出现改变了这一局面。
在实际搭建客服质量评价模块时,把DeepSeek和客服对话记录数据库连接起来。DeepSeek能根据预设的规则和标准,对每段对话进行分析。先判断话术合不合理,给出明确结论;再把评价标准亮出来,精准归类;最后详细说明原因。就像文章里提到的机器人营销场景,DeepSeek对每一轮对话都能分析得头头是道,找出标点错误、流程错误、话术重复等问题。企业可以根据这些分析结果,有针对性地优化话术,客服人员也能知道自己哪儿做得不好,提升起来更有方向。
(3)智能填单
人工坐席填写客户信息、工单信息很容易出错,智能填单能解决这个问题,而DeepSeek能让智能填单更上一层楼。
在搭建智能填单系统时,让DeepSeek和客服对话系统相连。客户和坐席交流时,DeepSeek实时分析对话内容,自动提取关键信息,像客户身份、问题描述、业务需求等,然后辅助坐席填写工单。传统开源大模型智能填单准确率大概85%,DeepSeek能提升到93%,特定场景下甚至能达到98%,而且生成的工单小结更精简、完整。这样坐席人员工作量大大减轻,填单错误减少,客户也能更快得到处理,体验感更好。
虽然DeepSeek很厉害,但搭建客服系统也不是一帆风顺的,有不少地方得注意。
数据方面,数据质量直接影响DeepSeek的表现。企业得收集大量准确、丰富的业务数据,像客户咨询记录、产品信息、行业案例等。收集完还得清洗、整理,去除错误和重复数据,让数据“干干净净”。只有数据质量高,DeepSeek才能“学”到有用东西,回答问题、分析对话才更准确。
系统集成也很关键。把DeepSeek融入客服系统,要和现有的客服平台、知识库、业务系统等无缝对接。这就需要企业技术团队有扎实的技术功底,解决接口不兼容、数据传输不畅等问题。要是集成没做好,DeepSeek再好也发挥不出实力。
还有,企业要根据自身业务特点和客户需求,对DeepSeek进行定制化开发。每个行业、每个企业都有自己的特色,不能照搬照抄。像电商企业和金融企业,客户咨询内容、服务流程差别很大,得根据这些差异调整DeepSeek的参数、优化模型,让它更贴合企业实际业务。
当然想要快速上线,应用到自己的客服系统里面,可以选择得助智能客服系统,已经接入DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及DeepSeek-R1-Distill大模型,全面提升客服系统的智能化,需要的企业家们可以咨询我们的客服人员哦!

得助智能让DeepSeek为客服系统搭建开辟了新道路,企业要是能抓住这个机会,好好利用DeepSeek,在客户服务方面肯定能脱颖而出,赢得更多客户信任和市场份额。
预算100000元以上一年选择什么在线智能客服系统品牌啊?
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集团企业跨区域搭建客服系统,其实不是直接采用一套客服软件就行,而是应该建立一个统一的知识库、服务标准、客户数据分析、各级管理权限。得助智能客服系统提供统一客服平台能力,对接企业现有CRM、ERP等业务系统,拥有大模型知识库能力,3秒自动填单等,帮助集团企业快速搭建跨区域智能客服系统。
客户跨渠道反复描述问题、质检覆盖率不足3%、坐席在多系统间疲于奔命——这些痛点,传统客服系统真治不了根。得助智能客服平台用自研大模型做底座,把全渠道信息聚合、实时全量质检、智能填单和全方位客户画像打通成一个闭环,目前在多个行业已经跑通了。
每到换季大促或者新品发布的时候,连锁服饰品牌的服务人员就会出现“订单量增加但响应迟缓”的情况。门店导购忙着接待顾客,线上客服忙于回答各种尺码问题和物流查询,跨渠道客户的资料不一致也使得客户服务体验变得支离破碎。如果您想找一款智能在线客服系统品牌来解决这些问题,那么得助智能客服系统比较推荐,通过全渠道的数据打通以及人工智能来辅助决策,从而让中大型服装企业在服务效率和转化率上都得到提高。
500到2000人的中大型企业的在线客服系统应该如何选择?主要看该系统是否可以解决多渠道数据割裂、质检覆盖率不够以及坐席效率低下这三个问题。得助智能会话助手以大模型驱动全流程AI辅助,把客户画像、话术推荐、智能填单以及实时质检都集成到一个平台上,使中大型企业在客服规模扩大时能够保证服务质量和服务效率一起提高。
大多数企业的客服团队运营成本相当之高,但在实际的日常工作中有淡旺季之分,平常几十名客户在电脑旁,咨询客户寥寥无几,人力白白被闲置,但一至促销活动或旺季时咨询量猛增,导致咨询排队,甚至有客户因回复不及时而转向竞争对手。客户咨询量波动大坐席闲置或爆满正成为越来越多企业的痛点所在。那么有没有相应的解决办法呢?针对这一问题得助智能客服系统可以通过人工智能进行7-24小时响应,让每一次客户咨询都能及时得到回复,从根本上解决这一核心问题。
在2026年AI大模型跟智能体全面落地,企业客服系统已从传统的那种“成本中心”工具,进化成驱动业务增长的核心引擎了。当海量咨询以及高昂人力成本成为普遍面临的挑战时,一款真正好用,并且智能,还带有温度的客服系统,正成为企业数字化转型的关键胜负因素。然而,超过60%的企业表示,他们采购的智能客服系统,并没有达到预期的降低成本、提高效率的目标。只单纯“会聊天”的对话机器人,已经成为过去式,而具备业务执行能力的“智能体”,才是用来评判2026年客服系统优与劣的新标尺。
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中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司,聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”,深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景,已服务超3000家客户。