DeepSeek+？深度求索 AI 賦能的客戶體驗管理新范式

原創贊收藏評論

舉報 2025-02-13

掃描,分享朋友圈

近期，DeepSeek大模型以“國產技術黑馬”之姿引發行業熱議，其多模態理解與復雜推理能力再次刷新公眾對AI技術邊界的認知。從ChatGPT掀起的全民AI狂歡，到DeepSeek等本土技術力量的崛起，人工智能正以超乎想象的速度重構商業生態。

醫療領域AI輔助診斷準確率突破90%，金融行業智能風控系統日均處理千萬級交易，教育賽道個性化學習方案覆蓋超2億用戶……這場技術革命已滲透至社會毛細血管，而企業客戶體驗管理領域，正成為AI技術落地的重要戰場。

全文3851字，預計需時7分鐘。

圖源：unsplash

中國客戶體驗管理進入「智變時刻」

傳統CEM依賴人工調研與簡單數據分析，面對海量、高頻、碎片化的客戶反饋數據，往往陷入“信息過載、洞察滯后”的困境。AI技術的突破性應用為行業帶來全新解法：通過自然語言處理（NLP）實時解析千萬條評論情感傾向，借助機器學習構建客戶流失預警模型，運用各類模型、統計算法，結合各業務領域的分析方法，對客戶體驗的多個切片環節數據進行整合分析，挖掘得到其中可能存在的隱藏關聯——這些技術正在將客戶體驗管理從“事后復盤”升級為“實時預判”。

作為國內首個將AI技術深度植入客戶體驗管理SaaS平臺的前瞻者，數闊早在行業尚未關注大模型潛力時，便啟動「AI+體驗管理」的戰略布局。其核心產品之一的數闊云聽CEM已構建起覆蓋全域整合、智能洞察、閉環行動的全鏈路AI解決方案。

自2022年ChatGPT發布以來，其巨大的業務價值被各行業所認識，但隨之而來的巨大算力成本是橫亙在落地途中的一個巨大鴻溝。相較于之前的模型，大模型的單條數據處理成本可能高達數百倍 (取決于具體任務類型)。

因此，如何在大模型時代繼續實現成本可控的全網數據分析是一項新挑戰。數闊通過對各分析環節進行詳細的梳理拆解，并逐一進行模型的訓練和驗證，最終得到了 "自研 + 通用大模型" 的混合設計方案，在充分利用大模型所帶來的紅利基礎上，相較粗暴的直接使用通用大模型進行各項分析，節省了80%以上的算力成本。

在體驗經濟主導的新商業時代，這種將前沿技術與行業know-how深度融合的創新能力，正在成為企業構建競爭護城河的關鍵密鑰。

2024年數闊通過“AI+大數據”技術持續創新，實現了數闊云聽CEM產品的多項突破，如通過數闊大模型將標簽體系升級至千量級，驅動消費者洞察顆粒度提升300%；推出智能AI助手，對話式交互輔助用戶進行客戶體驗數據的探索和分析等。本文將結合上述方面，深入探討AI技術在客戶體驗管理上的創新應用和價值潛力。

數闊云聽CEM AI助手：讓數據驅動決策更簡單、更高效

消費者主權時代，體驗即競爭力——卓越的客戶體驗管理能直接驅動消費者復購與口碑裂變，成為零售企業抵御同質化競爭、構建品牌護城河的核心生存法則，而消費者反饋數據則是企業洞察市場需求、優化產品體驗的核心資源。

然而，面對海量的用戶評價、多平臺渠道的交互記錄以及復雜的非結構化數據，傳統的"問卷回收-人工分析-事后優化"的固化模式，已經難以滿足企業快速決策的需求。如何從數據中高效提煉真知灼見？如何讓一線業務人員也能輕松挖掘數據價值？

數闊云聽CEM的智能AI助手深度融合多年積累的客戶體驗管理方法論與大模型能力，實現了對海量消費者反饋數據的高效總結和智能追問，進一步提高了數據分析的便利性：

一鍵側邊欄總結，10秒解鎖消費者原聲通覽

在數闊云聽CEM “消息”界面一鍵喚醒AI助手，可自動總結全渠道消費者反饋原聲（如電商評論、社交媒體、客服對話、門店評價等），通過簡單的提問，用戶可快速獲取所需的數據信息和洞察，無需復雜的操作和專業的數據分析技能，即可進行客戶體驗數據的探索和分析。

對話式深度探索，激活非結構化數據價值
數闊云聽CEM AI助手基于DeepSeek等通用大模型的超強推理能力，結合系統中的行業知識庫自動拆解問題，從海量消費者反饋中提煉措辭、語氣等深層信息，生成包括：

1. 核心體驗問題

2. 商業價值機會

3. 產品迭代方向

4. 用戶群體畫像

5. 未滿足需求挖掘等關鍵洞察。

智能追問打破使用門檻，讓業務人員成為分析專家

區別于簡單地把問題丟給AI，數闊云聽CEM AI助手的智能追問機制基于多年積累的行業know-how，通過專業的分析框架和方法論，引導用戶層層深入數據場景，無需掌握SQL或統計學知識即可完成數據篩選到結論輸出的全流程，結合對知識庫的學習，可自動適配行業術語（如“爆款”、“坪效”）與分析偏好，讓洞察結果更貼合業務實際，為企業制定客戶體驗優化策略提供有力支持。

目前數闊云聽CEM AI助手已接入包括DeepSeek在內的國內外主流模型（國內用戶專屬調用國產大模型，確保合規可控）。結合DeepSeek-reasoner模型自帶思維鏈 (CoT)的特點，通過數闊云聽CEM AI助手的調用，能結合行業知識庫（數據庫）進行深層推理分析，對定性信息進行行業化解讀，通過對話交互獲取更多商業機會挖掘、產品迭代方向等戰略級洞察。

數闊大模型：用領域智能破解消費者數據價值密碼

事實上，自2016年深度學習框架問世以來，數闊就已投入對自然語言處理（NLP）的研究，有一套非常成熟的標注、訓練、校驗、調優的方法和工具，結合龐大數據量（數據庫）的樣本訓練優勢，早期聚焦在客戶體驗管理場景的垂直領域小模型（DTM：Domain Task Model）的開發。

2018年，數闊云聽CEM系統正式上線，依托包括細粒度情感分析, 文本分類在內的一系列領域小模型（DTM）實現對客戶反饋的精準分類與洞察，平均準確率在85%±，在特定場景的準確率甚至超出行業最高水平（Benchmark：70-90%）。

隨著2022年ChatGPT引爆大模型熱潮，數闊快速啟動大模型應用探索：初期通過閉源模型驗證客服質檢、電商評論分析等場景可行性，2023年7月推出大模型驅動的客服對話質檢功能。2024年，數闊進入自研領域大模型（DLM：Domain Language Model）階段，同時持續優化小模型的推理性能。
在AI技術路徑上，數闊針對不同應用場景的需求以及各類模型的獨特優勢，采取了“自研大模型與通用大模型”相結合的協同策略：
比如在數闊云聽CEM系統中，數闊大模型被用于處理復雜語義理解和執行高并發的情感分析等任務；而AI助手則通過調用第三方通用大模型，結合行業領域知識對初步分析后的素材 (如標簽等信息) 進行量化分析和深層推理。后續，數闊還將重點完善領域數據管理體系、推動大模型訓練標準化與機器學習平臺整合，持續平衡AI應用的效能、成本與安全性。

講到這里，你或許會困惑，在DeepSeek以"類人思維"刷新大模型認知的當下，自研大模型還有必要么？能不能直接使用DeepSeek這樣的通用大模型來提升客戶體驗管理系統（CEM）的性能？

我們可以從以下四個方面來回應這些問題，數闊云聽CEM未直接采用DeepSeek等通用大模型提升性能，而選擇自研領域大模型，主要基于以下四方面原因：

領域適配性與數據一致性

通用大模型在細分領域存在標簽漂移風險，未針對行業數據微調的模型會導致同一文本多次標注結果不一致（如競品對比分析中的主體識別偏差）。數闊大模型通過融入500+行業客戶方法論，構建了包含十余類社媒數據特征的訓練集，在社媒“去水”（過濾無效數據）、電商評論主體識別、客服對話分析以及標簽下探細化等任務中表現已超過了市面上的通用大模型。

圖片中行業右側括號中標出的數字表示測試時使用的標簽體系規模 (標簽數量)；在實際業務中, 客戶可以基于行業的基礎標簽體系進行進一步完善擴充

系統化能力集成需求

數闊云聽CEM并非孤立的AI工具，而是將大模型能力嵌入客戶體驗管理全鏈路：數闊大模型負責基礎數據清洗與標準化（如多級“去水”規則實施），再通過LLM-Pool平臺調用DeepSeek等通用大模型進行深層推理。這種"領域模型+通用模型"的架構既保證了高頻任務的穩定性，又通過動態路由機制實現復雜分析的成本控制。

合規與知識沉淀要求
針對國內企業客戶，數闊采用國產化模型架構，并通過企業知識庫實現術語自定義，避免通用大模型因合規限制導致的輸出偏差。同時，系統內置的AI助手智能追問機制和行業分析框架，也依賴于自研大模型關聯綁定的提問優化體系：集合了大數據、人工智能算法、客戶體驗管理等多方面技術和管理專家的智慧結晶，這是外部模型所無法直接取代的。

成本與效率的精準平衡
DeepSeek模型參數量達671B，部署需16張A100顯卡，在需要處理海量數據（如每日百萬級文本打標）的應用場景中，成本之巨顯而易見；而數闊解決方案中，針對各種任務場景使用不同規格的大模型底座進行訓練，在獲得大模型準確性提升的前提下，最大限度降低了系統的運行成本。這種效率優勢在需要快速完成大批量統計分析的場景（如電商評論初篩）中尤為關鍵。
不同于后來者的技術嫁接模式，數闊從底層架構開始構建AI原生系統。其自主研發的分布式計算框架支持千萬級數據實時處理，獨有的數闊大模型通過百萬級行業語料持續進化，采用輕量化部署方案，在保障數據安全前提下，提升分析效率與個性化推薦精度，滿足企業降本增效與體驗優化的雙重需求。

如同DeepSeek展現的智能進化，AI在體驗管理領域的應用邊界，正在持續突破想象。

AI賦能的客戶體驗新范式
AI賦能的客戶體驗管理正在迎來技術驅動的范式革新，隨著多模態大模型技術的進一步成熟，客戶體驗管理將呈現三大趨勢：
實時化決策：數據采集頻次從T+1向分鐘級演進，結合動態知識圖譜實現風險即時預警；
個性化適配：企業自定義標簽體系與AI訓練模塊深度融合，構建專屬分析范式；
生態化整合：CEM系統將從獨立工具升級為連接產品研發、服務優化、營銷創新的中樞平臺。

當AI技術從炫技走向務實，數闊云聽CEM印證了技術深耕者的長期價值——不是追逐熱點，而是創造價值。未來，數闊將持續打造靈活適配業務需求的標準化SaaS產品，將AI技術深度融入產品內核，加強與行業優質伙伴的合作，共同推動AI技術在客戶體驗管理領域的創新和發展。

在AI重構商業邏輯的今天，企業亟需以客戶體驗作為競爭力支點，積極擁抱AI，將海量客戶反饋轉化為持續增長動能，為消費者打造更卓越的產品和服務體驗。

本文系作者授權數英發表，內容為作者獨立觀點，不代表數英立場。
轉載請在文章開頭和結尾顯眼處標注：作者、出處和鏈接。不按規范轉載侵權必究。