本期話題圈，我們直面這場技術革命引發(fā)的行業(yè)震蕩，特邀五位跨界思想者展開巔峰對話——才博數(shù)據(jù)治理研究中心主任賴沛宏、人工智能領域知名專家蘇鈺、中國移動在線營銷服務中心王小龍、中國聯(lián)通重慶市分公司商業(yè)呼叫運營中心楊劼、才博數(shù)智服務機構(gòu)咨詢顧問方寶珍，他們將分別從服務模式轉(zhuǎn)型、技術前沿探索、行業(yè)應用實踐、客服行業(yè)生態(tài)變革、人文價值等多個維度，為我們深度剖析DeepSeek系統(tǒng)的誕生背景、技術特點、市場影響以及潛在挑戰(zhàn)。

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引言：為什么我不建議朋友小孩學習DeepSeek

深夜的手機屏幕突然亮起，朋友發(fā)來消息：“蘇老師，該讓孩子學DeepSeek嗎？”我望著書房中正在運轉(zhuǎn)的DeepSeek嗡嗡作響的服務器，沉默片刻，敲下回復：“建議暫時不學?！薄澳悄X得這次DeepSeek的應用浪潮，我們客戶中心要不要跟進試點呢？”“要，建議要”“哈哈哈，蘇老師您真雙標！”

我知道我的這個答案讓朋友十分錯愕，我之所以這么說，核心在于 DeepSeek的強大之處，主要體現(xiàn)在其卓越的推理過程上，這種能力展現(xiàn)出一種獨特的輔助人類思考的方式。

然而，正如那句俗語“善泳者溺，善騎者墮”所言，它強大的推理能力雖能讓分析與思考更為精準，對企業(yè)、成年個人來說是一大助力，但是對于思維體系尚未建立完整的小朋友，一旦當他們使用DeepSeek嘗到了任何問題都能解決，或者輔助他們思考的甜頭，產(chǎn)生依賴心理，逐漸陷入舒適區(qū)，形成思維定式。遇到問題時，第一反應是詢問DeepSeek而非用自己的大腦先思考，長此以往，其他解決問題的手段與思維視角便會逐漸被荒廢。最終，可能會陷入人生的困境，甚至絕境。

這就好比在客服中心行業(yè)，技術的發(fā)展日新月異，我們不能僅僅依賴某一項技術，而忽略了整個服務體系的構(gòu)建和人員能力的培養(yǎng)。

在接下來的文章中，我將深入探討智能客服在客服中心行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、面臨的困境，以及大模型技術如DeepSeek在客服中心的落地實踐和啟示。

01.

智能客服困局：客服中心人工技術落地的 “冰火兩重天”

（一）智能客服應用的軍備競賽

在當今數(shù)字化時代，智能客服應用的發(fā)展可謂是一場激烈的軍備競賽。從最初簡單的文本機器人，只能處理一些預設好的常見問題，到語音門戶機器人的出現(xiàn)，實現(xiàn)了語音交互，讓客戶可以通過語音與客服系統(tǒng)進行溝通，大大提高了交互的便捷性。再到智能質(zhì)檢的應用，通過對客服對話的分析，實現(xiàn)對服務質(zhì)量的監(jiān)控和評估。這一系列的發(fā)展，使得智能客服應用不斷升級，功能日益強大。

眾多企業(yè)紛紛投入大量資源，希望在這場競賽中占據(jù)一席之地。各大科技公司也不斷推出新的智能客服產(chǎn)品和解決方案，仿佛一場萬國展覽，展示著各種先進的技術和理念。企業(yè)們競相采用最新的技術，希望能夠提升客戶服務水平，降低成本，增強自身的競爭力。

（二）智能客服應用的價值迷思

然而，在這場看似熱鬧的軍備競賽背后，智能客服應用的價值卻存在著一些迷思。一方面，從理論上來說，智能客服能夠提高服務效率，降低人力成本。它可以24小時不間斷地工作，快速響應客戶的問題，處理大量的重復性任務。在電商行業(yè)，智能客服可以快速回答客戶關于商品信息、訂單狀態(tài)等常見問題，大大減輕了人工客服的工作壓力；在金融行業(yè)，智能客服可以通過智能外呼的方式提醒客戶按時還信用卡，而不逾期；在運營商行業(yè)，通過智能質(zhì)檢，客服中心可以及時發(fā)現(xiàn)服務中存在的問題，進行針對性的改進，從而提升服務質(zhì)量。

但另一方面，實際情況卻并非總是如此樂觀。一些企業(yè)在引入智能客服后，并沒有達到預期的效果?？蛻魸M意度并沒有顯著提升，甚至在某些情況下出現(xiàn)了下降。這是因為智能客服雖然能夠處理大量的標準化問題，但對于一些復雜的、個性化的問題，往往顯得力不從心。例如，當客戶遇到產(chǎn)品使用中的特殊問題時，智能客服可能無法給出準確的解決方案，導致客戶需要反復溝通，甚至最終還是需要人工客服來解決問題。這不僅沒有提高效率，反而增加了客戶的不滿。

（三）智能客服的服務迷宮

在一些情況下，智能客服甚至會讓客戶進入到服務的迷宮之中。客戶在與智能客服交互時，可能會因為智能客服對問題的理解不準確，或者引導流程不合理，而陷入一種無法快速解決問題的困境。比如，客戶在咨詢某個業(yè)務時，智能客服給出的回答可能與客戶的問題不相關，或者提供的引導路徑過于復雜，讓客戶在不斷的點擊和選擇中迷失方向，無法找到真正需要的答案。這種情況不僅影響了客戶體驗，也降低了企業(yè)的服務效率和形象。

市場（應用）遠遠滯后于技術發(fā)展，因此2012年開始在國內(nèi)大爆發(fā)的人工智能技術在客服中心的應用似乎在2022年來到了一個瓶頸，這個瓶頸是多因素（客戶體驗、服務成本、費用投入、人才體系、服務定位）之間交叉博弈而形成，瓶頸的背后代表了上一代人工智能技術完全且深入落地客戶中心相關業(yè)務場景之后，在技術與業(yè)務之間達成了一定的平衡。

02.

困惑中的轉(zhuǎn)型：從“工具崇拜”到“人機共生”

瓶頸與平衡的出現(xiàn)代表了技術無法在場景中出現(xiàn)跨時代或者讓人眼前一亮的應用創(chuàng)新（如：文本機器人后出現(xiàn)多模態(tài)交互的數(shù)字人），同時現(xiàn)有產(chǎn)品若想進一步提升關鍵數(shù)據(jù)指標，所需投入的成本已遠超預期收益。但業(yè)務發(fā)展不會停滯不前，因此大家開始思考轉(zhuǎn)型升級的突破路徑。

（一）升級技術，更要培養(yǎng)能夠駕馭AI的“數(shù)字騎手”——國家職業(yè)人工智能訓練師的誕生

在客服中心智能化轉(zhuǎn)型浪潮中，企業(yè)往往陷入“重系統(tǒng)采購、輕人才培育”的誤區(qū)——斥資數(shù)百萬部署智能客服系統(tǒng)，卻讓這些“數(shù)字戰(zhàn)艦”因無人掌舵而擱淺在服務淺灘。2020年，“人工智能訓練師”正式進入國家職業(yè)分類大典，標志著駕馭AI系統(tǒng)的“數(shù)字騎手”成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心生產(chǎn)力。在DeepSeek等大模型重塑行業(yè)格局的今天，這類人才的戰(zhàn)略價值愈發(fā)凸顯。

傳統(tǒng)AI客服系統(tǒng)依賴“預設規(guī)則+有限學習”模式，工程師只需完成基礎參數(shù)配置即可運行。但以DeepSeek為代表的大模型技術徹底改變了游戲規(guī)則：其涌現(xiàn)出的推理能力、多輪對話深度、場景自適應特性，使其更像需要持續(xù)馴化的“數(shù)字生命體”。

在既往的觀察中，專門設立人工智能訓練師團隊的客服中心無論是在落地應用場景的寬度擴寬，還是在單一智能服務產(chǎn)品應用價值深度挖掘上，相較以傳統(tǒng)IT工程師運營智能客服模式的客服中心，在指標及客戶體驗方面都要領先。

而在DS模型領域上，人工智能訓練師一般需要具備三重核心能力：“AI馴獸師”的技術理解力，能通過prompt工程激發(fā)DeepSeek的深層推理能力；“服務架構(gòu)師”的業(yè)務洞察力，能將大模型能力拆解為服務觸點、知識節(jié)點、體驗卡點三位一體的解決方案；“人性補完者”的情感共情力，在AI生成的標準化服務中植入個性化溫度，提升智能應用的服務體驗。

無論是傳統(tǒng)人工智能還是DeepSeek等先進技術要想真正意義在客戶中心落地生根，必須要建立“技術-人才-場景”的協(xié)同。國家推動人工智能訓練師職業(yè)認證的價值正在于此——當企業(yè)開始將AI系統(tǒng)與人才體系同步規(guī)劃，當訓練師成為人機協(xié)作的“神經(jīng)中樞”，智能客服才能真正跨越從“功能可用”到“價值創(chuàng)造”的鴻溝。從而做到關注“技術的?強”同時也關注“應用的?人”。

（二）以人工智能技術為核心的服務體系搭建：技術是舟，業(yè)務是槳

除了關注使用者的能力建設，企業(yè)還開始關注智能服務體系的搭建。通過將智能服務應用融入至已有或?qū)⒂械闹悄芊阵w系之中，讓技術與業(yè)務深度融合，技術是舟，業(yè)務場景是槳，劃向落地實施的深水區(qū)。

一個完善的智能服務體系應該包括多個方面，如智能客服系統(tǒng)、知識庫管理系統(tǒng)、客戶關系管理系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)之間需要相互協(xié)作，形成一個有機的整體。例如，智能客服系統(tǒng)在回答客戶問題時，可以從知識庫管理系統(tǒng)中獲取相關的知識和信息，確?；卮鸬臏蚀_性和完整性。同時，智能客服系統(tǒng)與客戶的交互數(shù)據(jù)可以反饋到客戶關系管理系統(tǒng)中，幫助企業(yè)更好地了解客戶需求和行為，為企業(yè)的決策提供支持。

在搭建智能服務體系時，企業(yè)需要充分考慮業(yè)務場景的需求，根據(jù)不同的業(yè)務場景制定相應的智能服務策略。比如，在電商行業(yè)，針對客戶咨詢商品信息、下單、售后等不同的業(yè)務場景，智能客服系統(tǒng)可以采用不同的對話流程和策略，提高服務的針對性和有效性。

03.

大模型在國內(nèi)客服中心的落地困局

困局一：成本困局

大模型的訓練和部署需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)，這導致了高昂的成本。首先，訓練大模型需要強大的計算設備，如高性能的 GPU 集群，這些設備的采購和維護成本都非常高。其次，為了訓練出高質(zhì)量的大模型，需要大量的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的收集、整理和標注也需要投入大量的人力和物力。此外，大模型的部署和運行也需要消耗大量的能源，進一步增加了成本。

對于很多企業(yè)來說，尤其是中小企業(yè)，難以承擔如此高昂的成本。即使一些大型企業(yè)有能力投入資金進行大模型的應用，但在成本效益的考量下，也需要謹慎評估。例如，一些企業(yè)在引入大模型后，發(fā)現(xiàn)雖然在某些方面提升了服務質(zhì)量，但成本的增加卻超過了預期，導致整體效益并沒有得到明顯改善，這又反過來影響企業(yè)進一步擴寬大模型的應用范圍。

困局二：準確困局

盡管大模型在自然語言處理等方面具有強大的能力，但在客服中心的實際應用中，準確性仍然是一個重要的問題。大模型的訓練數(shù)據(jù)雖然豐富，但在面對復雜多變的客服場景時，仍然可能出現(xiàn)回答不準確、不相關的情況。

例如，客戶的問題可能存在模糊性、歧義性，大模型可能無法準確理解客戶的意圖，從而給出錯誤的回答。而且，客服中心的業(yè)務知識往往具有專業(yè)性和特殊性，大模型可能需要經(jīng)過大量的微調(diào)才能更好地適應這些業(yè)務場景。但在實際操作中，微調(diào)的過程也存在一定的難度和挑戰(zhàn)，需要專業(yè)的技術人員和大量的時間精力投入。如果不能有效解決準確性問題，大模型在客服中心的應用效果將大打折扣。

04.

技術解構(gòu)：為什么是DeepSeek？

（一）DeepSeek的核心CTO思路解析

DeepSeek的核心CTO在技術研發(fā)上有著獨特的思路。首先，注重模型的深度和廣度。通過構(gòu)建深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，使得模型能夠?qū)W習到更復雜的語義信息，同時通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練，讓模型具備更廣泛的知識儲備。

其次，強調(diào)模型的靈活性和可擴展性。DeepSeek的架構(gòu)設計使得它能夠方便地進行調(diào)整和優(yōu)化，以適應不同的應用場景和需求。例如，在客服中心領域，可以根據(jù)企業(yè)的業(yè)務特點和客戶需求，對模型進行針對性的微調(diào)，提高模型在特定場景下的性能。此外，CTO 還關注模型的效率和性能平衡。在保證模型強大功能的同時，通過優(yōu)化算法和硬件資源的合理利用，降低模型的計算成本和運行時間，提高模型的運行效率，使得 DeepSeek 能夠在實際應用中更好地發(fā)揮作用。

（二）DeepSeek爆火原因

能力突破：DeepSeek 在自然語言處理能力上實現(xiàn)了重大突破。它能夠理解更加復雜和模糊的問題，提供更準確、更詳細的回答。例如，在處理客戶關于產(chǎn)品技術問題的咨詢時，DeepSeek 可以深入分析問題的關鍵，結(jié)合產(chǎn)品知識和技術原理，給出專業(yè)且易于理解的解決方案，這是以往很多智能客服模型所無法做到的。

開源：DeepSeek 采用了開源的策略，這使得更多的開發(fā)者和企業(yè)能夠參與到模型的改進和應用中來。開源不僅促進了技術的交流和創(chuàng)新，也降低了企業(yè)使用大模型的門檻。企業(yè)可以根據(jù)自身的需求，在開源的基礎上對 DeepSeek 進行二次開發(fā)和定制，將其更好地融入到自己的業(yè)務流程中。

低成本：通過技術優(yōu)化和創(chuàng)新，DeepSeek在一定程度上降低了使用成本。與其他一些大模型相比，它在計算資源需求和數(shù)據(jù)處理成本上相對較低，這使得更多的中小企業(yè)也有機會嘗試使用大模型技術，推動了大模型在客服中心行業(yè)的普及。

國產(chǎn)化：作為一款國產(chǎn)化的大模型，DeepSeek 在數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性方面具有優(yōu)勢。對于一些對數(shù)據(jù)安全有嚴格要求的企業(yè)，尤其是涉及到國家關鍵領域和重要信息的企業(yè)，國產(chǎn)化的DeepSeek能夠更好地滿足其數(shù)據(jù)安全和隱私保護的需求，避免了使用國外模型可能帶來的風險。

（三）結(jié)論

DeepSeek的爆發(fā)絕非偶然，其本質(zhì)是一場 “AI平權運動”，這場門檻革命，使得AI從少數(shù)企業(yè)的“戰(zhàn)略武器”變?yōu)槠栈莼摹皵?shù)字基建”，從王謝堂前飛入尋常百姓家，這將使得客戶中心在試點大模型應用場景的成本急劇降低，將會讓非常多的客戶服務中心可以嘗試或者開始應用大模型，這不僅為客戶服務中心帶來了新的機遇，同時也推動了整個行業(yè)的智能化升級。