天润融通微藤平台助力DeepSeek落地，打造客户服务智能化新体验

下在线客服、呼叫中心、工单、文本机器人、语音机器人、企业知识库等产品已完成DeepSeek大模型的全面接入。

作为国内客户联络领域香港联交所主板上市企业，天润融通此举将大力推动企业客户在营销、销售、服务、内部效能等场景中的智能化进程。

目前天润融通已开启公开测试招募，期待与广大客户一同探索DeepSeek大模型在企业服务领域的无限可能。

据了解，天润融通根据当前的测试与应用反馈，发现DeepSeek 在自然语言理解、推理、代码生成，上下文情感分析等方面拥有强大能力，让它在客户服务的多个关键场景表现出色。

在汽车营销领域，DeepSeek优秀的自然语言理解能力，能精准识别经销商在邀约潜在车主到店看车时的话术问题，并给出修订建议与最佳话术，提高邀约成功率。同时，它还能通过长期积累的数据分析出邀约过程中车主普遍关注的问题。

在消费零售行业，DeepSeek可以精准识别客户售前咨询和售后服务的不同问题并进行精准分流。比如售前场景，DeepSeek能够帮助处理查询经销商、了解加盟制度、咨询产品信息、市场活动参与条件等需求；在售后场景，DeepSeek能在复杂语境中准确判断客户是对产品不满、咨询退换货流程，还是提出新的投诉建议，以此精准匹配下一步服务流程，提高客户服务效率。

在商业连锁行业，门店经营的各个环节，如耗材申报、设备报障，DeepSeek都能助力门店与品牌方、供应链快速流转服务诉求，实现快速补货、自动填写服务单、自动应答催单，以及上报超时订单、升级告警，减少运营卡点等问题，让门店更专注于线下的消费者服务。

DeepSeek的关键创新在于通过算法优化（如MoE架构、动态学习率调度器）和数据效率提升，以约OpenAI二十分之一的成本实现类似目标。这为大模型研发企业和科学家开辟了一条通往AGI的捷径。

对于应用大模型的企业，DeepSeek在“模型商店”中提供了更强性能、更低门槛的产品。其更强的适配能力，透明的思维链和更低的部署使用成本，可显著增强模型可用性，可推动AI与业务的深度融合，加速应用场景落地。

作为面向企业的商业级平台，天润融通在企业收入和服务保障中扮演着至关重要的角色，是企业运营中不可或缺的一部分。

因此，天润融通始终保持对前沿技术的高度关注。在DeepSeek崭露头角之时，我们便立即关注到相关进展，并迅速启动了内部可行性测试。

经过紧张的工作安排，我们在短时间内完成了先行版本的内部发布，并随即展开了公开测试的招募工作。

在测试过程中，我们发现了DeepSeek的一些优点与目前使用DeepSeek需要注意的部分。

优点方面，DeepSeek拥有更强的推理能力、更低的部署成本和使用价格，同时其提供的多尺寸蒸馏模型能够更好地适配各种商业环境，让私有化部署拥有更具性价比的落地机会。而基于成本优势和更强的推理能力，DeepSeek可以帮助企业增强对海量知识的管理能力，极大降低了大模型的应用门槛。

需要注意的部分：

1、目前DeepSeek-R1模型暂不支持Function Call、Json Output功能；V3模型Function Call功能效果不稳定，会出现循环调用、空回复的情况。

2、DeepSeek-R1输出内容中容易出现“final answer”"action input"等词，可能内置提示词被输出，也可能与我们部署的32B模型能力相关，可以通过编排提示词、增加输出要求加以控制。

3、DeepSeek输出时，会将思考过程和最终结果无差别输出（此功能在部分大模型开发平台被改善）；在线客服侧显示若做适配需单独处理。

4、DeepSeek回复时存在不稳定性，时而只显示结果，时而两者都不显示，在业务场景中，适配需单独处理。

5、开发者角度来说，Claude-3.5-Sonnet 做了 tool use（工具使用）专门训练，对于做agent非常有利，但DeepSeek目前暂未提供，未来DeepSeek可能会逐步优化。6、作为推理模型，DeepSeek回答问题需要较长时间的推理，因此回答问题的速度相对缓慢。这导致其在在线客服场景的应用中需要进行特别优化。

7、最后，目前DeepSeek实在太火了，可能由于测试人数过多，其官方API时常宕机；同时如阿里云、火山引擎等云平台也出现部署资源紧张的情况，但这些情况相信会随着时间推移逐渐得到改善。

作为全球领先的AI技术，DeepSeek在短短7天内便达到了1亿日活跃用户，充分彰显了其惊人的社会关注度。目前官方团队仍在持续优化，天润融通也在积极推进测试工作。