得助智能客服4.0+DeepSeek思维链，带来这些实际效果提升
3月13日，中关村科金发布基于DeepSeek升级的新一代得助智能客服4.0，它是业界唯一具备全栈能力的智能客服产品，覆盖从全媒体联络中心，语音机器人和文本机器人，到智能工作台、智能陪练、智能质检等智能辅助工具的全套智能客服产品家族。得助智能客服4.0的一个重要升级点是融入DeepSeek思维链能力，相当于给客服机器人插上了思考的翅膀，让其适用场景和可用价值显著扩展。
思维链CoT
思维链 CoT（Chain-of-Thought）是一种通过显式模拟人类逐步推理过程来提升语言模型复杂问题解决能力的方法，其核心思想是让模型在输出最终答案前，先生成一系列中间推理步骤，从而将复杂问题分解为多个逻辑连贯的子任务，逐步推导得出结论。与一般的大模型输出不同，CoT技术强调可解释性和结构化推理，最早由Google Research团队在2022年提出。
DeepSeek-R1推理大模型带来的一个重大改变是将原本隐藏的思维链推理能力变成了大模型标配能力，同时经过一些专门的推理数据集的微调训练，使得其推理过程的质量与结果一致性更加可控，效果显著。
那么，融入思维链CoT的得助智能客服4.0带来了哪些产品效果提升呢？
一、文本机器人
经过中关村科金团队在银行、财富、保险、零售等行业的深度测试中发现，基于DeepSeek模型的文本机器人在传统客服应用问答场景上，比传统大模型效果准确率整体提升 5%；长文本问答准确率提升15%左右，效果更显著。来看看在具体问题上的表现：
Q1：金融知识问答类 —— 某理财稳利安盈封闭式 2023 年 38 期固收类理财产品收益特征。
总结：这个问题难点在于要理解金融术语，而且要从上下文总结信息。从结果看，DeepSeek回答正确，而且条理清晰。传统大模型回答不到重点，而且答案逻辑性也不够清晰。
左侧是DeepSeek，右侧是传统模型
Q2：产品信息问答类 —— 我的机型是R8，报错误11了，是啥情况，如何处理？
总结：问题难点在商品型号识别难题，当产品型号出错时，传统大模型会结合上下文强行回答，DeepSeek模型能够分析出无此产品信息，并给出合适的回答。Q3：复杂问题解答类 —— 根据2024年公司财报和产品白皮书，某产品的市场增长率与研发投入之间有何关联？
在这类需要跨段落、跨文档关联的复杂问题问答场景中，传统模型可能直接抽取片段答案或编造数据，这容易导致幻觉问题，而CoT技术通过分阶段推理、可验证性增强、矛盾检测等机制提升复杂问题的表现。
分解问题：先识别需要提取的关键指标（如“市场增长率”“研发投入金额”）。
定位文档：分别在财报中查找财务数据，在白皮书中提取技术描述。
关联分析：对比时间线、计算相关性，最终生成结论。
可验证性增强：每一步推理均可追溯至文档中的具体段落，用户可检查中间结果是否合理，从而减少“无中生有”的风险。
矛盾检测：若不同文档的数据冲突，CoT可触发矛盾警示，而非强行生成答案。
测试结果表明，在长文档问答任务中，引入CoT技术可使答案准确率提升15%-30%，同时将幻觉问题发生率降低约40%。
文本机器人产品的核心目标是自主解决问题的能力，基于DeepSeek的文本机器人自主解决问题的解决率高达90%以上。团队综合运用了多种问答技术，包括FAQ、表格知识、知识图谱、文档问答、任务式对话、任务执行等等，并通过大模型、小模型的组合应用技术提升自主问题解决率，DeepSeek文本机器人对客服的整体成本降低了50%到80%。
二、智能工单
团队还结合DeepSeek能力，针对工单推荐回复场景进行升级，DeepSeek模型凭借强大的自然语言处理能力和庞大的知识储备，能够更精准地理解工单内容，包括其中的专业术语、模糊表述以及复杂的业务场景。相比传统的回复推荐方式，它能更准确地把握用户的问题核心，从而提供更贴合问题的回复话术。
以售后服务场景为例，客户的问题是：“我上个月购买的型号为NH-9001机器通不了电了，怎么办？”
传统模型在关键词和基础语音分析基础上理解客户问题，并给出推荐回复。但客户问题往往具有多样性和复杂性，传统机器人对问题关键性的把握能力难以提升。
DeepSeek模型对上下文和客户意图理解能力更强，针对问题回复的思路清晰，因素考虑更全面，能有效提升问题解决率和客户满意度。同时，支持返回模型深度思考过程，可用于检查回复结果的逻辑准确性，也可以给坐席人员提供问题解决和服务客户的思路和建议。
CoT技术正在推动对话机器人从“问答机器”向“思考助手”进化，其本质是从“结果匹配”到“过程模拟”的认知升级。这种转变不仅需要算法突破，更要求重新定义人机交互范式——当AI能够展示思维过程时，人类获得的不再是结论，而是可验证、可干预、可学习的认知伙伴关系。这种进化或将引发知识服务业的结构性变革，其影响深度可能超越技术本身。
