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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:213
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!

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