DeepSeek出圈之后，市場上很快掀起了一波DeepSeek接入潮。
在客戶服務領域，許多企業見識到DeepSeek的超強能力后，也迅速接入DeepSeek并獲得了不錯的效果。
比如在客戶接待服務場景，有企業將DeepSeek應用到智能問答助手，借助其深度分析能力，精準識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務方案；借助高效推理性能，加快響應速度和任務處理效率。
比如在客戶資料自動化處理場景，有企業使用DeepSeek-VL2多模態模型成功打破傳統OCR（光學字符識別）技術表格識別率低、手寫體解析難、畫中畫拍攝文檔解析難等非標材料處理難題，將材料綜合識別準確率提升至97%以上，使審核全流程效率提升20%。
此外，也有企業使用DeepSeek-R1推理模型，結合郵件網關解析處理能力，實現郵件分類、產品匹配、交易錄入全鏈路自動化處理，按照平均手工操作水平測算，每天可節約9.68小時工作量。
看到這些成果，許多企業也想接入DeepSeek，讓它代替自己服務客戶。
但這件事情并不容易，因為將DeepSeek用在客戶服務場景中，并不是簡單接入DeepSeek，而是要將其與業務場景深度融合，這樣才能真正發揮價值。
從技術角度而言，將DeepSeek應用在客戶服務場景，通常需要這些步驟：
