今年开了个好头！哪吒 2 点燃中国票房市场创造新记录，DeepSeek 火爆全球正在重塑 AI 大模型产业发展新格局。有人开玩笑说，现在每天只关注 2 个话题：哪吒 2 的票房多少了？哪些企业在 DeepSeek 模型上又有新进展了？
2 月 4 日，中关村科金得助大模型平台已率先全面支持 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Ditill 系列、DeepSeek-Janus 的 API 接入及企业私有化部署，第一时间加速企业智能化升级。
今天继续带来好消息，我们的智能客服全系产品已完成 DeepSeek 的全面接入！并对 DeepSeek + 智能客服在不同行业，超过 30 个大模型应用场景进行全面评测。结果显示超过 90% 的场景，通过切换 DeepSeek V3 或 R1 模型，平均带来了 5%-20% 的效果提升。在全媒体呼叫中心、智能工作台、语音机器人、文本机器人、智能陪练等企业连接客户的核心场景持续推进智能化的提效。同时，我们把评测结果整理成 5 条要点，方便你快速了解核心内容。
要点 1：DeepSeek 有效提升复杂文本问答的准确率
场景：银行、财富、保险等金融行业，由于金融产品的复杂性，如金融产品、金融条款、技术支持等内容往往特别复杂，而且内容很长。基于小模型的传统机器人在处理类似问题时，准确率一直无法突破。直到大模型的到来，该场景的准确率快速逼近 80%，使得该场景正式达到了商用要求。
实测：当前通用开源大模型准确率普遍为 79.8% 左右，我们在真实的金融业务场景中进行实测，其中 DeepSeek-V3（通用型）准确率为 95.1%，DeepSeek-R1（推理型）的准确率为 94.9%。整体准确率提升了 15%，极大的提升了复杂文本问答场景的商用价值。同时，V3 版本比 R1 版本效果更好，也充分体现了两个版本的特性区别。V3 更擅长处理标准化任务，结果稳定但缺少创新。而 R1 版本更擅长复杂推理任务，通过推理能力生成更具创新的结果。
价值：可以进一步降低金融行业客户咨询场景中的复杂咨询转人工率，从而让 AI 客服可自主完成更多的咨询任务，降低人工客服的压力。
要点 2：DeepSeek 用思维链重构客服质量体系
场景：过往，客服与客户的对话内容质量较难评价，多数情况下只能做简单的质检，只对客服话术的合规性进行检查。而针对话术的效果一般通过有经验的业务专家人工进行评价，导致后期的话术优化、运营成本长期居高不下。
实测：我们在真实的机器人营销场景中，对 DeepSeek 的话术质量评价能力进行了评测，评测结果令人惊喜：DeepSeek 在回复时，是非常清晰且有结构的。逻辑清晰且结构严谨。首先，它能给出明确的结论，判断话术是否合理；接着，展示清晰的合理性评价标准，并精准归类；最后，阐述具体原因。
经过客户侧业务专家评价，DeepSeek 给出的原因分析高度契合业务部门的评价标准。甚至在总结原因方面，DeepSeek 比业务专家做得更加简洁清晰。
价值：在未来的客服对话场景中，无论是人工客服还是机器人客服，每一次对话内容都将能得到精准且清晰的定性评价。这为企业持续优化自身话术、客服人员持续提升自身能力，提供了强有力的支持。
要点 3：DeepSeek 推理框架，大幅提升陪练剧本生成效果
场景：在金融领域，理财顾问的营销效率一直受限于金融产品的复杂性与专业性。行业目前标准的解决方案是引入智能陪练系统，通过 AI 机器人对销售顾问进行持续的营销陪练，机器人模仿目标客户，销售顾问通过多轮对话持续与机器人沟通，来快速提升营销能力以及增加对产品的熟练程度。从而快速提升金融机构整体营销效率。在 AI 陪练机器人创建时，陪练系统需要根据客户的业务背景知识、营销目标、产品信息、陪练计划等多维度的信息，人工编写对练脚本，极大占用人力资源，且对人的业务能力有极高的要求。
实测：我们在证券行业场景中进行实测，使用 DeepSeek 自动生成对练脚本，整个效果提升非常明显。目前，开源大模型生成的脚本准确率普遍在 80% 左右，DeepSeek V3（通用型）准确率为 85%，而 DeepSeek R1 版本（推理型）表现更为突出，准确率高达 95%，相比之下提升了 15%，创历史新高。
价值：DeepSeek 强大的推理框架，极大地拓展了有效陪练内容的深度与广度。更精准的陪练脚本，能让员工获得更好的陪练效果，提升专业素养。同时，高准确率减少了培训导师手动优化脚本的精力投入，全面提升陪练系统的质量，为企业在激烈的市场竞争中赢得优势，创造更大的价值。
要点 4：DeepSeek 思维链模式，学员对练效果评价更精准
场景：在陪练系统中，每一次陪练结束，系统都需要根据该员工的实际表现，给出明确的评分以及评价，以此来量化学员的实际表现。以便后续为学员提供更加个性化、更有针对性的提升建议，帮助学员针对不足进行优化，持续提升培训效果。
实测：通过在证券业、制造业场景中进行实测，当前市场上的开源大模型，评价的准确率一般在 77% 左右，效果很难进一步提升。经过实测发现，DeepSeek V3 的学员评价准确率为 77.5%，与当前其他开源大模型平均水平保持一致。而 DeepSeek R1 的准确率却高达 92.5%，非常惊艳！我们做一组对比：在多维度语义能力评价场景，使用传统小模型或基于规则对学员进行评价时，准确率一直很难超过 60%；23 年底，我们通过大模型将准确率提升到 70%，达到商用标准；令人惊喜的是，DeepSeek R1 直接将这一数值拉升到了 92.5%，大幅促进了多维度对话效果评价场景的商用化进程。
价值：DeepSeek R1 的高准确率意义重大，直接推动了金融、制造、零售、教育等需高频培训大量销售人员的行业发展，让 AI 陪练质效实现飞跃，开启千人千面的个性化陪练新时代。它还将促使传统人工培训模式加速变革，有效解决“只训不练”的难题，让培训不再纸上谈兵，真正做到学以致用，为行业培养出更多专业能力强、实战经验丰富的销售人才，提升行业整体竞争力。
要点 5：DeepSeek 有效提升智能填单的准确率
场景：在人工坐席为客户服务的过程中，填写客户信息、工单信息以及业务记录是一项极为繁琐且耗费精力的工作。一旦出现填写错误，不仅会增加客户运营成本，严重时甚至可能引发客诉。智能填单作为解决这一难题的核心方案，借助平台的语义识别和会话洞察技术，能够自动从客户与坐席的交互内容里提取相关信息，并辅助坐席进行自动填写，从而有效减轻客服压力，提升坐席的工作体验。
实测：对比多行业场景实测效果，传统通用开源大模型在智能填单方面的平均准确率约为 85%；而引入 DeepSeek 模型后，智能填单的平均准确率提升了 8 个百分点，达到 93%。在特定客户的场景下，这一准确率更是能飙升至 98%。同时，对比原模型，由 DeepSeek 生成的工单小结内容更加精简、完整。
价值：在坐席填单场景中，DeepSeek 拥有极高的准确率，极大地减少了客服手工填单的工作量。人工填单时普遍存在格式不标准、内容不准确以及漏填、错填等问题，而 DeepSeek 却能始终保持超高的填单水准，大幅提升填单的准确性与时效性。这不仅有助于坐席人员更高效地完成工作，还能为客户带来更优质的服务体验，进一步提升企业的服务质量和客户满意度。
此外，中关村科金研发团队还在客户意图识别、多语言对话、问答对抽取、长文本问答、工单自动回复等等超过 30 个以上的智能客服大模型应用场景进行了评测，结果令人欣喜。
中关村科金聚焦企业客户连接领域，坚持用最先进的技术，为客户提供最优秀的产品和应用，是唯一凭借领域大模型优势登上《2024 胡润中国人工智能企业 50 强》的企业。智能客服场景作为企业与客户连接的中枢纽带，是企业撬动商业增长、赢得客户信任的关键战场。基于 DeepSeek 的智能客服将成为企业连接客户智能化升级的重要引擎。
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