DeepSeek出圈之后，市场上很快掀起了一波DeepSeek接入潮。
在客户服务领域，许多企业见识到DeepSeek的超强能力后，也迅速接入DeepSeek并获得了不错的效果。
比如在客户接待服务场景，有企业将DeepSeek应用到智能问答助手，借助其深度分析能力，精准识别用户需求，提供个性化和场景化的服务方案；借助高效推理性能，加快响应速度和任务处理效率。
比如在客户资料自动化处理场景，有企业使用DeepSeek-VL2多模态模型成功打破传统OCR（光学字符识别）技术表格识别率低、手写体解析难、画中画拍摄文档解析难等非标材料处理难题，将材料综合识别准确率提升至97%以上，使审核全流程效率提升20%。
此外，也有企业使用DeepSeek-R1推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现邮件分类、产品匹配、交易录入全链路自动化处理，按照平均手工操作水平测算，每天可节约9.68小时工作量。
看到这些成果，许多企业也想接入DeepSeek，让它代替自己服务客户。
但这件事情并不容易，因为将DeepSeek用在客户服务场景中，并不是简单接入DeepSeek，而是要将其与业务场景深度融合，这样才能真正发挥价值。
从技术角度而言，将DeepSeek应用在客户服务场景，通常需要这些步骤：
