ChatGPT訪問量增速下滑，AI真的是一場泡沫嗎？
來源：首席商業評論2023年，最火的莫過于ChatGPT，席卷全球的同時也引發了生成式AI（人工智能）的投資熱潮。在美股，ChatGPT相關概念股飆漲，以AI算力龍頭英偉達為例，其股價年內一度累計上
隨著DeepSeek技術的崛起，市場迅速迎來了一波企業接入的熱潮。DeepSeek以其卓越的性能，在客戶服務領域吸引了眾多企業的目光，并迅速成為他們提升服務質量的新利器。
在客戶接待環節，不少企業已將DeepSeek融入智能問答助手，借助其強大的深度分析能力，精確捕捉客戶需求，提供個性化的服務方案。同時，DeepSeek的高效推理性能也顯著提升了響應速度和任務處理效率，為客戶帶來更加流暢的服務體驗。
在客戶資料處理方面，DeepSeek-VL2多模態模型更是展現出了非凡的實力。傳統OCR技術在處理非標材料時常常力不從心，如表格識別率低、手寫體解析困難等。而DeepSeek-VL2則成功突破了這些難題，將材料綜合識別準確率提升至97%以上，審核全流程效率也因此提高了20%。
還有企業利用DeepSeek-R1推理模型與郵件網關相結合，實現了郵件分類、產品匹配、交易錄入等全鏈路自動化處理。這一創新應用不僅大幅減少了人工操作時間，每天可節約9.68小時的工作量，還顯著提升了業務處理的準確性和效率。
然而，將DeepSeek成功應用于客戶服務場景并非易事。這不僅僅是一個簡單的接入過程，更需要將DeepSeek與企業的具體業務場景深度融合，才能充分發揮其價值。從技術角度來看，這一過程涉及多個關鍵步驟：
首先，企業需要明確應用場景與目標需求。例如，是希望DeepSeek能夠自動回答常見問題、處理客戶咨詢，還是實現更復雜的情感分析、語音識別等功能。
其次，基于具體需求選擇合適的大模型至關重要。在情感分析、客戶感知等場景，DeepSeek-R1因其出色的推理能力而成為首選；而在圖片、語音數據識別等場景，DeepSeek-VL2多模態模型則更具優勢。企業還需根據業務量和資源情況，選擇適當版本的DeepSeek模型。
接下來是數據準備與收集階段。為了確保模型能夠準確回答專業問題，企業需要收集并處理大量歷史對話數據、常見問題解答、產品知識庫等信息。這些數據經過清洗、標注和格式化后，將作為模型訓練的基礎。
模型訓練與微調是另一個關鍵環節。將處理好的數據投入模型進行訓練，通過微調提升模型的準確性和響應能力，以滿足企業的具體業務需求。
完成模型訓練后，還需要進行系統集成與開發。將DeepSeek集成到企業的客服平臺中，開發相應的API接口，確保模型能夠無縫連接到客戶管理工具、知識庫和其他業務系統。這一過程需要專業的技術支持和豐富的經驗。
當然，除了以上步驟外，還需要進行測試與優化、部署監控以及日常維護等工作，以確保客服系統的穩定可靠。
然而，在這一過程中，企業可能會面臨諸多挑戰。例如，工具鏈適配性不足可能導致關鍵功能難以深度定制；系統設計可能忽視實際需求，增加人工協調成本；大模型難以與業務場景深度融合，影響整體效率和效果。針對這些問題，選擇一家成熟的大模型應用服務商合作成為企業的明智之選。
天潤融通作為深耕客戶聯絡領域近20年的企業，擁有豐富的行業經驗和成熟的產品體系。公司構建了全渠道客服、呼叫中心、對話型AI、分析型AI四大產品體系，實現了全渠道服務入口整合與業務流程標準化。同時，天潤融通在數據準備、模型微調及產品私有化部署方面積累了深厚的技術經驗和能力。
天潤融通還自研了微藤大模型平臺，依托平臺的大模型網關，幫助客戶實現各類基礎大模型的一鍵切換，提供更多元化的選擇。目前，天潤融通已接入多個基礎大模型，包括DeepSeek、通義千問、豆包、文心一言等，能夠為客戶提供量身定制的多樣化解決方案。
通過與天潤融通的合作，企業不僅可以節省大量資源和時間，還能實現DeepSeek的快速部署，顯著提升客戶服務的效率和質量。天潤融通的專業團隊和技術實力，將為企業帶來更加智能化、高效化的客戶服務體驗。
天潤融通誠邀各界客戶攜手合作，共同探索DeepSeek技術的無限潛力，共創智能化發展的新篇章。
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