随着DeepSeek技术的崛起，市场迅速迎来了一波企业接入的热潮。DeepSeek以其卓越的性能，在客户服务领域吸引了众多企业的目光，并迅速成为他们提升服务质量的新利器。
在客户接待环节，不少企业已将DeepSeek融入智能问答助手，借助其强大的深度分析能力，精确捕捉客户需求，提供个性化的服务方案。同时，DeepSeek的高效推理性能也显著提升了响应速度和任务处理效率，为客户带来更加流畅的服务体验。
在客户资料处理方面，DeepSeek-VL2多模态模型更是展现出了非凡的实力。传统OCR技术在处理非标材料时常常力不从心，如表格识别率低、手写体解析困难等。而DeepSeek-VL2则成功突破了这些难题，将材料综合识别准确率提升至97%以上，审核全流程效率也因此提高了20%。
还有企业利用DeepSeek-R1推理模型与邮件网关相结合，实现了邮件分类、产品匹配、交易录入等全链路自动化处理。这一创新应用不仅大幅减少了人工操作时间，每天可节约9.68小时的工作量，还显著提升了业务处理的准确性和效率。
然而，将DeepSeek成功应用于客户服务场景并非易事。这不仅仅是一个简单的接入过程，更需要将DeepSeek与企业的具体业务场景深度融合，才能充分发挥其价值。从技术角度来看，这一过程涉及多个关键步骤：
首先，企业需要明确应用场景与目标需求。例如，是希望DeepSeek能够自动回答常见问题、处理客户咨询，还是实现更复杂的情感分析、语音识别等功能。
其次，基于具体需求选择合适的大模型至关重要。在情感分析、客户感知等场景，DeepSeek-R1因其出色的推理能力而成为首选；而在图片、语音数据识别等场景，DeepSeek-VL2多模态模型则更具优势。企业还需根据业务量和资源情况，选择适当版本的DeepSeek模型。
接下来是数据准备与收集阶段。为了确保模型能够准确回答专业问题，企业需要收集并处理大量历史对话数据、常见问题解答、产品知识库等信息。这些数据经过清洗、标注和格式化后，将作为模型训练的基础。
模型训练与微调是另一个关键环节。将处理好的数据投入模型进行训练，通过微调提升模型的准确性和响应能力，以满足企业的具体业务需求。
完成模型训练后，还需要进行系统集成与开发。将DeepSeek集成到企业的客服平台中，开发相应的API接口，确保模型能够无缝连接到客户管理工具、知识库和其他业务系统。这一过程需要专业的技术支持和丰富的经验。
当然，除了以上步骤外，还需要进行测试与优化、部署监控以及日常维护等工作，以确保客服系统的稳定可靠。
然而，在这一过程中，企业可能会面临诸多挑战。例如，工具链适配性不足可能导致关键功能难以深度定制；系统设计可能忽视实际需求，增加人工协调成本；大模型难以与业务场景深度融合，影响整体效率和效果。针对这些问题，选择一家成熟的大模型应用服务商合作成为企业的明智之选。
天润融通作为深耕客户联络领域近20年的企业，拥有丰富的行业经验和成熟的产品体系。公司构建了全渠道客服、呼叫中心、对话型AI、分析型AI四大产品体系，实现了全渠道服务入口整合与业务流程标准化。同时，天润融通在数据准备、模型微调及产品私有化部署方面积累了深厚的技术经验和能力。
天润融通还自研了微藤大模型平台，依托平台的大模型网关，帮助客户实现各类基础大模型的一键切换，提供更多元化的选择。目前，天润融通已接入多个基础大模型，包括DeepSeek、通义千问、豆包、文心一言等，能够为客户提供量身定制的多样化解决方案。
通过与天润融通的合作，企业不仅可以节省大量资源和时间，还能实现DeepSeek的快速部署，显著提升客户服务的效率和质量。天润融通的专业团队和技术实力，将为企业带来更加智能化、高效化的客户服务体验。
天润融通诚邀各界客户携手合作，共同探索DeepSeek技术的无限潜力，共创智能化发展的新篇章。
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