本期話題圈，我們直面這場技術(shù)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(lǐng)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(shù)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(shù)特點、市場影響以及潛在挑戰(zhàn)。

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近年來，人工智能技術(shù)呈爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢，正深刻地重塑著客戶服務行業(yè)的格局。從智能客服的廣泛應用，到情感分析技術(shù)的深度融入，從服務效率的顯著提升，再到服務模式的全面轉(zhuǎn)型，AI的廣泛滲透既為行業(yè)帶來了前所未有的機遇，也引發(fā)了諸多嚴峻挑戰(zhàn)。

DeepSeek的到來加速了客服行業(yè)AI技術(shù)應用的擬人化進程，同時也成為打破服務溫度與人性化壁壘的關(guān)鍵力量。

01.

智能化前沿探索與實踐

（一）DeepSeek能力

DeepSeek具備強大的技術(shù)能力，在自然語言處理、知識理解與生成等多方面展現(xiàn)出卓越性能。其先進的算法架構(gòu)和訓練模式，使其能夠高效且精準地處理復雜的語言任務，為客服行業(yè)的智能化升級提供了堅實的技術(shù)支撐。

（二）DeepSeek適用原因

DeepSeek基于MoE架構(gòu)（混合專家模型），總參數(shù)量約達671B。但在每次前向或反向計算過程中，僅有37B參數(shù)處于“激活”狀態(tài)并實際參與計算。借助MoE架構(gòu)的專家路由機制，該模型僅讓與問題相關(guān)的部分專家參與工作，有效避免了調(diào)用所有參數(shù)所造成的資源過度消耗。這種獨特的架構(gòu)設計，使其在保證高效運行的同時，極大地提升了資源利用效率，特別適用于客服行業(yè)這種需要處理海量且多樣化咨詢的場景。

（三）智能化實踐

重慶聯(lián)通在智能化探索之路上，歷經(jīng)“試點試驗、推廣整理、加速優(yōu)化”三個重要階段，成功打造出專屬的智能化模型——元景大模型。在此過程中，其智能化水平逐步實現(xiàn)從輔助自動化向完全自動化的重大跨越。

1.全流程智能化服務體系的構(gòu)建

通過有機融合語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）、大語言模型等前沿技術(shù)，重慶聯(lián)通構(gòu)建起了一套覆蓋“智能語音導航—智能客服—智能質(zhì)檢—民情感知”的全鏈條智能化服務體系。其中，“智能語音導航系統(tǒng)”以語音交互取代傳統(tǒng)的按鍵選擇模式。市民只需說出訴求關(guān)鍵詞，系統(tǒng)便能精準識別，并迅速適配智能知識信息場景，調(diào)用智能體進行解答；若遇復雜訴求，系統(tǒng)則可依據(jù)群眾訴求類別，精準轉(zhuǎn)接至對應隊列。

目前，該系統(tǒng)的語音識別準確率已高達90%以上，市民等待時長大幅縮短43%。“智能座席助手”能夠?qū)⑼ㄔ拑?nèi)容實時轉(zhuǎn)寫為文字，并精準提取關(guān)鍵信息，使工單整理時間從原本的3分鐘銳減至1分鐘以內(nèi)，顯著提升了受理及處理效率。

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準治理能力

智能化不僅大幅提升了服務速度，更通過深度數(shù)據(jù)挖掘，為政府決策賦能。重慶聯(lián)通搭建的“民情感知平臺”運用機器學習與自然語言處理技術(shù)，對非結(jié)構(gòu)化的訴求數(shù)據(jù)進行智能分類與標注，實現(xiàn)了訴求智能分轉(zhuǎn)功能以及實時熱點問題預警報告的功能。

通過深入分析高頻訴求，系統(tǒng)能夠提前識別出規(guī)律性、苗頭性問題，推動政務治理模式從解決“一件事”向辦好“一類事”轉(zhuǎn)變。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的治理模式，促使熱線從被動響應模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃宇A防模式，有力地助力超大城市治理水平的升級。

3.智能質(zhì)檢與服務質(zhì)量把控

傳統(tǒng)人工質(zhì)檢存在效率低下、漏檢率高等固有問題。而重慶聯(lián)通采用的智能質(zhì)檢系統(tǒng)，借助語音識別、角色分離、評分模型等先進功能，實現(xiàn)了對全量語音的自動化質(zhì)檢。該系統(tǒng)能夠精準識別服務過程中的疏漏，并生成針對性的改進建議，使得熱線服務滿意率穩(wěn)定保持在98%以上。這種技術(shù)手段不僅有效降低了人力成本，還通過標準化流程顯著提升了服務質(zhì)量，為行業(yè)樹立了新的標桿。

02.

AI技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)與客服行業(yè)的應對策略

盡管AI技術(shù)極大地提升了服務效率，但DeepSeek等大模型的廣泛普及也暴露出行業(yè)存在的諸多痛點。

（一）效率與溫度的平衡難題

當前，AI客服普遍面臨“溫度缺失”的問題。從客戶群體的反饋來看，機器人生硬的話術(shù)以及復雜的層級設置，常常導致用戶體驗不佳，甚至在一定程度上加劇了用戶的不滿情緒，因此現(xiàn)階段全量虛擬人服務并不適宜廣泛推行。針對這一問題，混合服務模式逐漸成為主流解決方案。通過“智能分派”功能，簡單問題可由AI快速處理，而對于復雜或情感需求強烈的問題，則轉(zhuǎn)接至人工客服。這種模式既能有效節(jié)省人力成本，又能充分保障服務的溫度與質(zhì)量。

（二）技術(shù)成熟度與隱私合規(guī)風險

AI在語音識別和語義理解方面雖取得了顯著進步，但在面對方言、復雜邏輯或情緒化表達時，仍存在明顯不足。此外，數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)問題不容忽視。重慶聯(lián)通的“智能標注平臺”通過采取脫敏處理、本地內(nèi)網(wǎng)部署以及嚴格的權(quán)限管控等措施，確保敏感信息不被濫用。同時，結(jié)合人工復核機制，有效降低了算法偏差風險。并且通過“人工調(diào)優(yōu)”模式，在AI生成策略后由人工進行審核，避免觸犯監(jiān)管紅線。

（三）人力資源的優(yōu)化與轉(zhuǎn)型

AI的普及必然會引發(fā)崗位結(jié)構(gòu)的調(diào)整。以熱線行業(yè)為例，未來三到五年內(nèi)，大量重復性崗位人員或?qū)⒚媾R裁減，但與此同時，AI訓練師、數(shù)據(jù)分析師等新興職業(yè)需求將應運而生。重慶聯(lián)通在熱線行業(yè)的實踐經(jīng)驗表明，智能化并非意味著完全替代人力，而是推動人才向高價值領(lǐng)域轉(zhuǎn)型。

03.

未來方向：技術(shù)迭代與人性化服務融合趨勢

面對DeepSeek等大模型的沖擊，客服行業(yè)的未來發(fā)展需要在技術(shù)深度與人性化廣度兩個維度上協(xié)同發(fā)力。

（一）情感計算與情緒感知技術(shù)的突破

當前，AI的情感理解能力仍是其短板所在。積極探索情緒分析技術(shù)，使系統(tǒng)能夠自動識別市民的不滿情緒，并及時自動轉(zhuǎn)接人工客服，避免因機械回復而激化矛盾。未來，結(jié)合多模態(tài)交互的情感計算模型，有望成為提升服務溫度的關(guān)鍵技術(shù)突破點。

（二）部署化生態(tài)

出于數(shù)據(jù)安全及合規(guī)性要求，大型語言模型的本地化部署成為剛需。然而，本地化部署往往涉及重復性開發(fā)成本，如何在保障數(shù)據(jù)私有化的前提下，實現(xiàn)跨域協(xié)同、降低重復成本并提升整體使用率，將是未來探索的重要方向之一，云化部署模式有望催生行業(yè)生態(tài)。

（三）“人機共生”的服務哲學

AI技術(shù)歸根結(jié)底只是一種工具，服務的核心理念始終在于“問題交互過程”。無論是熱線通過虛擬數(shù)字人擴大服務覆蓋面，還是保留人工介入的“最后一公里”，行業(yè)的普遍共識是：AI應服務于人的需求，而非本末倒置。未來的客服體系需要以用戶為中心，在效率與溫度、標準化與個性化之間尋求動態(tài)平衡。

DeepSeek的崛起既是挑戰(zhàn)，更是機遇。重慶聯(lián)通在政務熱線領(lǐng)域的實踐充分表明，智能化轉(zhuǎn)型并非簡單的技術(shù)堆砌，而是通過數(shù)據(jù)、算法與人性化服務的深度融合，實現(xiàn)服務生態(tài)的重構(gòu)。

客服行業(yè)需要以開放的姿態(tài)積極擁抱AI，同時堅守“以人為本、智能向善”的初心。唯有如此，才能在洶涌的技術(shù)浪潮中站穩(wěn)腳跟，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。