次大模型时代—DeepSeek在呼叫中心的部署与业务场景应用及挑战

（一）AI 发展历程回顾

“忽如一夜春风来，千树万树梨花开。” 人工智能的发展历程，恰似一部波澜壮阔的科技史诗。从 20 世纪 40 年代的理论萌芽，到 50 年代 “人工智能” 术语正式诞生，开启黄金发展期；而后历经两次寒冬，在质疑与困境中艰难前行；直至 90 年代，随着计算机算力性能的突破，以及机器学习、深度学习等技术的兴起，AI 迎来了新的曙光。特别是 2012 年 AlexNet 在图像分类比赛中的惊艳表现，正式拉开了深度学习时代的大幕。此后，AI 在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域大显身手，广泛应用于各个行业，深刻改变着我们的生活和工作方式。特别是近年来，随着 ChatGPT 等大语言模型的横空出世，大模型的应用范围不断拓展，从智能客服到内容创作，从数据分析到智能决策，其影响力无处不在。

（二）DeepSeek 的横空出世

在大模型发展的激烈角逐中，DeepSeek 宛如一匹横空出世的黑马，震撼了整个 AI 行业。2025 年，中国 AI 公司深度求索（DeepSeek）发布了最新大模型 DeepSeek-V3，其以 6710 亿的庞大参数规模，一举刷新行业记录。不仅如此，DeepSeek 凭借开源策略和低成本优势，迅速在全球范围内收获了超高人气，成为开发者们竞相追捧的 “香饽饽”。

上线仅 20 天，DeepSeek 日活用户就突破了 2000 万，其 App 更是在短时间内创造了惊人的下载量。在海外，DeepSeek 被不少人称为 “神秘的东方力量”，在美区苹果 App Store 免费排行榜中一度飙升至第四，仅次于 ChatGPT。1 月 27 日早间，DeepSeek 应用更是登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜，风头一时无两 。与之形成鲜明对比的是，曾经备受瞩目的某大模型app在近一年里预估累计投流高达 9 亿元，然而用户增长效果却不尽人意。而 DeepSeek 在营销方面几乎没有投入，却能取得如此辉煌的成绩，着实令人惊叹。

这一现象级的火爆背后，是 DeepSeek 对技术的执着追求和创新突破。它打破了传统大模型依赖高端芯片和巨额投资的模式，探索出一条高效、低成本的技术路径，为 AI 技术的普惠化发展开辟了新道路。如此耀眼的成绩，不禁让我们好奇：DeepSeek 究竟凭什么在高手如云的 AI 领域脱颖而出？它又将为客户服务中心带来哪些前所未有的变革与机遇呢？

二、DeepSeek 与其他大模型，差异在哪？

“横看成岭侧成峰，远近高低各不同。” 在大模型的百舸争流中，DeepSeek 以其独特的技术优势，与其他大模型形成了鲜明对比，在客户服务中心的应用领域展现出别样的风采。

（一）架构创新：独树一帜的设计

DeepSeek-V3 采用了别具一格的混合专家架构（MoE），能够根据输入数据的特性，精准地选择最合适的 “专家” 来处理任务。这一架构的精妙之处在于，它摒弃了传统大模型一次性激活所有参数的 “粗放” 方式，而是按需激活专家，大大减少了不必要的计算量和内存消耗，宛如为模型的运行注入了一股灵动的智慧。

与之相比，OpenAI 的 GPT-4 基于 Transformer 架构，虽在自然语言处理领域成绩斐然，但在面对复杂任务时，难以像 DeepSeek 那样灵活地分配计算资源。在处理海量客户咨询时，DeepSeek 的 MoE 架构能够迅速识别问题类型，调动相应的 “专家模块”，高效地给出准确回复，大大提升了客户服务的效率和质量 。

（二）训练优化：另辟蹊径的策略

在训练成本上，DeepSeek 更是展现出了惊人的优势。传统的 AI 公司通常使用装有 1.6 万枚或更多专用芯片的超级计算机来训练聊天机器人，而 DeepSeek 仅用了大约 2000 枚芯片，且训练成本不到 600 万美元，成功在两方面把构建 AI 的价格 “打了下来” 。这一成本优势，不仅让 DeepSeek 在市场竞争中脱颖而出，也为更多客户中心和开发者提供了使用大模型技术的可能性，推动了 AI 技术的普及和应用。

（三）开源策略：大幅度降低使用门槛

DeepSeek采取了开源策略，将技术向全世界敞开大门，打破了某些大模型技术垄断的局面。这一举措不仅吸引了全球开发者的参与和贡献，加速了技术的创新和迭代，也为 AI 生态系统的发展注入了新的活力 。同时更将大大降低大模型的使用门槛，加快大模型的摩尔效应到来时间线，越多的客户中心会因其高性价比投诉应用浪潮，而越多的应用则会促使技术与业务二者之间的深度融合，融合越深入其在实际业务场景的效果将更好，效果越好则客户中心投入越多，从而形成一个技术促进业务效果提升，业务效果提升反向促进技术进步的正向循环。

（四）能力对比：各有所长的领域

DeepSeek 在能力表现上可谓是 “技压群雄”，尤其在推理、编程和数学等领域展现出了卓越的实力。在编程任务中，它的通过率高达 40%，远超 Llama 3.1 的 31% 和 Claude 3.5 的 33%，仿佛一位编程高手，能够迅速理解需求，编写出高质量的代码。在数学推理任务中，它更是超越了大部分开源和闭源模型，轻松解决复杂的数学问题。在多语言理解方面，DeepSeek 也毫不逊色，在中文多语言理解测试中获得了 89 分的高分，将 Llama 3.1 的 74 分远远甩在身后。ChatGPT 在创意写作和对话能力方面表现出色，能够生成富有文采的文章和流畅自然的对话；Google Gemini 则在多模态任务上占据优势，能够融合图像、文本等多种信息进行处理。但我们需要注意的是大模型技术日日新月月异，过去的昨天跟现在的今天和未来的明天都不一样，每个模型因其数据、市场占有度、客户中心发展方向侧重都导致其能力有所不同，正所谓“尺有所长，寸有所短”，因此在模型的应用中并非一个模型万金油，而需要根据客户中心自身的业务进行考量和思考。

（五）DeepSeek 模型优势对客户服务中心业务场景适用度探讨

在客户服务中心的业务场景中，DeepSeek 模型的优势有着极高的实用价值。以某电商客户服务中心为例，在处理海量的客户咨询时，DeepSeek 模型强大的推理能力和高效的多单词预测功能，能够快速理解客户意图，准确地提供商品信息、物流查询、售后政策等服务，大大缩短了客户等待时间，提高了服务效率和客户满意度。在处理复杂的技术问题时，其优秀的编程和数学推理能力也能派上用场，为客户提供专业的解决方案。

要将DeepSeek 模型的优势充分发挥在客户中心落地具体业务场景，需要一套成熟的评价方法论与评价体系。首先，要从客户服务的关键指标入手，如客户满意度、问题解决率、响应时间等，通过对比模型应用前后这些指标的变化，来评估模型的效果。其次，要考虑模型的性能指标，包括准确性、稳定性、可扩展性等，确保模型能够在高并发、大数据量的情况下稳定运行。还需要关注模型与现有系统的兼容性、数据安全与隐私保护等方面，综合评估模型在客户服务中心的应用价值。只有建立科学、全面的评价体系，才能更好地发挥DeepSeek 模型的优势，为客户服务中心的智能化升级提供有力支持。

三、客户中心引入 DeepSeek，有何应用场景？

（一）DeepSeek 技术落地业务场景的方法论

文无第一，武无第二，大模型技术是武器，但落地到具体的业务场景后就会变成“文”，文武如何有机协同是关键。DeepSeek 技术落地业务场景，需要一套科学的方法论。首先，要明确业务目标和需求，深入了解客户中心的痛点和期望，这是技术应用的出发点和落脚点。其次，要进行数据的收集和整理，为模型提供高质量的 “燃料”，让模型能够学习到丰富的业务知识和客户行为模式。在模型选择和优化阶段，要根据业务特点和数据情况，挑选最适合的 DeepSeek 模型版本，并对其进行针对性的训练和调优，使其能够更好地适应业务需求。将模型集成到现有的业务系统中，实现无缝对接和协同工作，同时建立监控和评估机制，及时发现和解决问题，不断优化模型的性能和效果。方法论的重要性不言而喻，它就像是指南针，指引着 DeepSeek 技术在业务场景中稳步前行，充分发挥其优势，为客户中心带来实实在在的价值 。

（二）自助服务场景

在自助服务场景中，DeepSeek 发挥着关键作用，极大地提升了服务效率和用户体验。

文本机器人是 DeepSeek 在自助服务中的重要应用之一。它能够理解客户的自然语言问题，并快速给出准确的回答。通过对大量历史对话数据和知识库的学习，文本机器人可以处理各种常见问题，如产品信息查询、服务流程咨询等 。例如，当客户询问某款产品的价格和功能时，文本机器人能够迅速从知识库中检索相关信息，并以清晰易懂的语言回复客户，实现 24 小时不间断服务，有效减轻了人工客服的工作压力 。

智能导航则利用 DeepSeek 的意图识别技术，帮助客户快速找到所需信息。它能够根据客户输入的关键词或问题，自动分析客户的意图，并提供相应的导航路径。比如，客户在呼叫中心的网站或 APP 上输入 “办理业务”，智能导航可以识别客户的需求，引导客户进入相应的业务办理页面，提供详细的办理流程和操作指南，大大提高了客户获取信息的效率 。

智能外呼也是 DeepSeek 的重要应用场景。它可以根据预设的任务和客户名单，自动拨打客户电话，并进行语音交互。在外呼过程中，DeepSeek 能够准确理解客户的回答，根据客户的反馈进行相应的操作，如预约服务、推广产品等 。例如，某客户中心利用智能外呼系统向客户推广新产品，DeepSeek 可以根据客户的兴趣点和需求，提供个性化的产品介绍和推荐，提高外呼的成功率和客户满意度 。

智能知识库是 DeepSeek 在自助服务场景中的另一个重要应用。它通过对客户中心内部知识的整合和管理，为客户提供全面、准确的信息支持。智能知识库不仅可以存储产品资料、常见问题解答等静态知识，还能通过对客户对话数据的分析，不断更新和完善知识内容。当客户提出问题时，DeepSeek 可以在智能知识库中快速检索相关知识，并给出准确的回答，确保客户得到及时、有效的帮助 。

（三）人机协同场景

在人机协同场景中，DeepSeek 与人工客服紧密配合，实现优势互补，为客户提供更加优质的服务。

智能助手是 DeepSeek 在人机协同中的重要角色。它能够实时辅助人工客服，提供相关信息和建议。当人工客服与客户进行对话时，智能助手可以根据客户的问题，快速从知识库中检索相关答案，并展示给人工客服，帮助人工客服更准确、更快速地回答客户问题 。同时，智能助手还可以根据客户的历史记录和偏好，为人工客服提供个性化的服务建议，提升客户体验 。

智能摘要则利用 DeepSeek 的自然语言处理技术，对客户对话进行实时分析和总结。它可以提取对话中的关键信息，如客户问题、解决方案、客户需求等，并生成简洁明了的摘要 。人工客服可以通过查看智能摘要，快速了解对话的重点内容，提高工作效率。智能摘要还可以为后续的服务质量评估和数据分析提供重要依据 。

服务总结是 DeepSeek 在人机协同场景中的又一重要应用。它能够对一次服务过程进行全面分析，总结服务经验和教训。服务总结不仅可以统计客户问题的类型和数量，分析客户的满意度和需求趋势，还能对人工客服的表现进行评估，发现存在的问题和不足之处 。通过服务总结，客户中心可以不断优化服务流程和提升服务质量，为客户提供更好的服务。

（四）服务运营场景

在服务运营场景中，DeepSeek 为呼叫中心提供了智能化的管理和决策支持，助力客户中心提升运营效率和服务质量。

智能质检是 DeepSeek 在服务运营中的重要应用之一。它通过对客户通话录音和文本聊天记录的分析，实现对服务质量的全面监控和评估。智能质检可以自动检测客服人员的服务态度、话术规范、问题解决能力等指标，及时发现潜在的问题和风险 。例如，当检测到客服人员使用不恰当的语言或未能解决客户问题时，智能质检系统会及时发出预警，提醒客户中心进行整改。智能质检还可以对大量的服务数据进行分析，挖掘潜在的问题和改进机会，为客户中心的服务质量提升提供数据支持。

工单归档是 DeepSeek 在服务运营中的另一个重要应用。它能够自动对客户工单进行分类、优先级设定和跟踪，提高工单处理的效率和准确性。DeepSeek 可以根据工单的内容和客户信息，自动判断工单的类型和紧急程度，并将工单分配给相应的处理人员 。在工单处理过程中，DeepSeek 可以实时跟踪工单的进度，提醒处理人员及时处理，确保工单得到及时、有效的解决 。工单归档还可以对历史工单数据进行分析，总结常见问题和解决方案，为今后的服务提供参考 。

热点问题总结是 DeepSeek 在服务运营场景中的又一重要功能。它通过对大量客户咨询数据的分析，实时发现热点问题和趋势。DeepSeek 可以统计客户咨询的高频问题，分析问题的原因和解决方案，并生成热点问题报告 。客户中心可以根据热点问题报告，及时调整服务策略和资源配置，提前做好应对准备，提高服务的针对性和有效性。热点问题总结还可以为产品研发和改进提供重要的市场反馈，帮助客户中心不断优化产品和服务。

DeepSeek 在呼叫中心的自助服务、人机协同和服务运营等多个场景中都展现出了强大的应用能力，为呼叫中心的智能化升级和服务质量提升提供了全方位的支持 。

四、DeepSeek 落地客户中心，优势与挑战并存

（一）降本增效

DeepSeek 强大的自然语言处理能力和智能交互技术，使它能够快速准确地理解客户的问题，无论是账户查询、贷款申请、理财产品咨询还是其他复杂业务，都能给出专业、详细的回答。例如，当客户咨询关于某款理财产品的收益率、风险等级和投资期限等问题时，DeepSeek 可以在瞬间从海量的知识库中检索相关信息，并以清晰易懂的语言回复客户，解答客户的疑惑 。

（二）挑战

前行的道路并非一帆风顺，DeepSeek 也面临着诸多挑战。在数据安全方面，客户中心的数据包含大量客户隐私信息，一旦泄露，将给客户中心和客户带来巨大损失。尽管 DeepSeek 采取了加密、访问控制等安全措施，但仍存在被攻击的风险。虽然 DeepSeek 在推理能力上表现出色，但在某些复杂的业务场景中，仍然可能出现回答不准确的情况。在金融客服中，涉及到理财产品的收益计算、风险评估等专业问题时，模型的回答必须准确无误，否则可能会误导客户，给客户带来经济损失。与现有系统的融合，同样是 DeepSeek 落地客户中心面临的一大挑战。客户中心通常已经拥有一套完整的客服系统，包括呼叫中心、工单系统、知识库等，如何将 DeepSeek 与这些现有系统进行无缝融合，实现数据的共享和交互，是客户中心需要解决的关键问题。如果融合不当，可能会导致系统之间的数据不一致、流程不顺畅等问题，影响客服工作的正常开展。某客户中心在引入 DeepSeek 后，由于与现有工单系统的融合出现问题，导致工单处理效率大幅下降，客户投诉增多，给客户中心带来了很大的困扰。

（三）客户中心落地新技术的思路

面对 DeepSeek 这样的新技术，客户中心应保持积极开放的态度，同时谨慎前行。在引入新技术前，要充分进行调研和评估，明确自身需求和目标，确保新技术能够与客户中心战略相契合。加强员工培训至关重要，让员工熟悉新技术的使用，提升他们的技能和信心，从而更好地发挥新技术的优势。积极与外部交流合作，学习其他客户中心的成功经验，也是快速掌握新技术的有效途径。参加行业研讨会、与技术供应商沟通交流，都能帮助客户中心及时了解行业动态，获取最新的技术信息，为新技术的成功落地提供有力支持。

五、DeepSeek 在客户中心的部署策略

（一）本地部署，安全可控有保障

本地部署对于那些对数据安全和隐私保护要求极高的客户中心来说，无疑是一个理想的选择，就像是为客户中心的数据安全筑起了一道坚固的堡垒。以某金融客户中心为例，该客户中心在引入 DeepSeek 时，选择了本地部署的方式。他们在客户中心内部的数据中心搭建了 DeepSeek 所需的硬件环境，包括高性能的服务器、存储设备等。在软件安装与配置方面，他们安排了专业的技术团队，按照 DeepSeek 的部署指南，精心进行软件的安装和配置工作。经过一系列的测试与调试，确保 DeepSeek 能够在本地环境中稳定运行 。

在本地部署过程中，硬件环境的准备至关重要。客户中心需要根据 DeepSeek 的性能要求，选择合适的服务器配置，确保服务器的计算能力、内存容量等能够满足模型的运行需求。存储设备的选择也不容忽视，要保证数据的存储安全和读写速度。软件安装与配置则需要严格按照流程进行，确保软件的版本正确，配置参数合理。测试与调试环节更是不可或缺，通过模拟各种实际业务场景，对 DeepSeek 进行全面的测试，及时发现并解决可能出现的问题，确保模型的准确性和稳定性。

（二）云部署，灵活便捷效率高

云部署则为客户中心提供了一种更加灵活便捷的选择，就像是为客户中心插上了一双快速部署的翅膀。以某电商客户中心为例，该客户中心在引入 DeepSeek 时，选择了云部署的方式。他们与知名的云服务提供商合作，根据自身的业务需求，选择了合适的云服务器和存储资源。云服务提供商负责服务器的搭建和维护，客户中心只需通过网络连接，即可快速部署和使用 DeepSeek。这种方式不仅节省了客户中心的硬件采购和维护成本，还能够根据业务量的变化，灵活调整云资源的配置，大大提高了部署效率。

在云部署过程中，云服务提供商的选择是关键。客户中心需要综合考虑云服务提供商的信誉、服务质量、价格等因素，选择一家可靠的云服务提供商。云服务器和存储资源的选择也需要根据客户中心的业务需求进行合理配置，确保能够满足 DeepSeek 的运行要求。同时，客户中心还需要关注云服务的安全性和稳定性，与云服务提供商签订详细的服务协议，保障客户中心的数据安全和服务的稳定运行。

（三）部署后的优化与维护，持续升级不停歇

部署完成后，优化与维护工作是确保 DeepSeek 持续发挥最佳性能的关键，就像是为 DeepSeek 注入了源源不断的动力。模型的优化是一个持续的过程，客户中心需要根据实际业务需求和客户反馈，对模型进行不断的调整和优化。在某客户中心的智能客服应用中，通过对客户咨询数据的分析，发现模型在某些特定问题的回答上存在准确性不足的问题。于是，客户中心的技术团队针对这些问题，对模型进行了针对性的优化，调整了模型的参数和训练数据，使得模型的回答准确性得到了显著提高。

模型的更新也是必不可少的，随着业务的发展和市场环境的变化，客户中心需要及时更新模型的知识和算法，以适应新的业务需求。在金融行业，市场行情和政策法规不断变化，客户中心需要及时更新 DeepSeek 的金融知识和算法，确保模型能够准确地回答客户关于金融产品和市场动态的问题。此外，客户中心还需要建立完善的监控体系，实时监测模型的运行状态和性能指标，及时发现并解决可能出现的问题，保障模型的稳定运行。

（四）客户中心引入 DeepSeek 的整体实施步骤

客户中心引入 DeepSeek 的整体实施步骤，是一项系统工程，需要有条不紊地进行。在前期准备阶段，客户中心要对自身的业务进行全面梳理，明确业务需求和痛点，制定详细的项目计划，包括项目目标、实施步骤、时间节点等。同时，还要组建专业的项目团队，包括技术人员、业务人员、管理人员等，确保项目的顺利推进。在技术选型阶段，客户中心要对 DeepSeek 的技术特点和优势进行深入了解，与其他大模型进行对比分析，评估其是否适合客户中心的业务需求。同时，还要考虑技术的可扩展性和兼容性，确保能够与客户中心现有的系统进行无缝融合。

在系统集成阶段，客户中心要将 DeepSeek 与现有的客服系统进行集成，实现数据的共享和交互。这需要技术团队具备扎实的技术功底和丰富的实践经验，确保系统集成的质量和稳定性。在测试与优化阶段，客户中心要对集成后的系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，及时发现并解决问题。同时，还要根据测试结果，对系统进行优化和调整，确保系统的性能和稳定性达到最佳状态。在上线与推广阶段，客户中心要制定详细的上线计划，确保系统能够平稳上线。上线后，还要进行广泛的推广和培训，让客服人员熟悉系统的使用方法，提高工作效率。在持续改进阶段，客户中心要建立完善的监控体系和反馈机制，实时监测系统的运行状态和客户反馈，及时发现并解决问题。同时，还要根据业务的发展和市场环境的变化，对系统进行持续改进和优化，确保系统始终能够满足客户中心的业务需求。

六、客户中心该如何抉择，跟进还是观望？

（一）结合自身，理性分析需求

客户中心在面对 DeepSeek 这一新兴技术时，切不可盲目跟风，而应秉持 “知己知彼，百战不殆” 的原则，深入剖析自身需求。从业务规模来看，大型客户中心客户咨询量庞大，对客服效率和质量要求极高，DeepSeek 的高效处理能力和强大的知识储备，能够满足其海量业务需求，大幅提升服务水平；而小型客户中心业务量相对较少，若引入 DeepSeek，可能会面临成本过高、资源浪费的问题，因此要反向挖掘更加具有生产价值的业务场景，比如：服务营销、对话分析、客户画像、投诉申诉助手。从客户需求角度出发，若客户对服务的个性化、专业性要求较高，DeepSeek 凭借其精准的客户画像和专业的知识解答能力，能够为客户提供量身定制的服务，增强客户粘性；反之，若客户需求较为单一，传统客服或许就能应对自如。技术实力也是关键因素，具备强大技术团队和研发能力的客户中心，可以对 DeepSeek 进行深度定制和优化，充分发挥其优势；而技术基础薄弱的客户中心，在引入过程中可能会遭遇技术难题，无法有效运用 DeepSeek。

（二）谨慎前行，稳步推进变革

“欲速则不达”，客户中心若决定引入 DeepSeek，应采取谨慎的策略，稳步推进变革。先进行试点项目是明智之举，选择部分业务场景或部门进行 DeepSeek 的试用，观察其实际效果，收集员工和客户的反馈，总结经验教训，再逐步推广。在数据管理方面，要加强数据安全保护，建立严格的数据访问权限和加密机制，确保客户数据的安全。持续优化模型也是必不可少的环节，根据业务发展和客户需求的变化，不断调整和优化 DeepSeek 的参数和算法，使其始终保持高效的服务能力。员工培训同样重要，让员工熟悉 DeepSeek 的操作和应用，提升他们与新技术协同工作的能力，避免因员工不适应而导致效率低下 。

（三）核心思路：躬身入局

无论是理性分析需求，还是谨慎推进变革，其核心思路都是客户中心要“躬身入局”，积极探索 DeepSeek 在客户中心的应用。客户中心若想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就不能对新技术持观望态度，而应勇敢地迈出第一步。就像逆水行舟，不进则退，客户中心对于 DeepSeek，无论走得快还是慢，都得先在路上。只有积极拥抱新技术，不断尝试和创新，才能在技术的浪潮中找到最适合自己的发展路径，实现客户服务的转型升级，为客户中心创造更大的价值。