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DeepSeek与人工客服的协作进化正在重塑整个客服行业，其核心在于通过技术互补与数据闭环实现服务质量的跃升。

 

提到DeepSeek，已在医疗、教育、环保等领域开始了广泛应用，甚至很多医院已经有AI问诊。但聚焦到客服领域来，目前我们提及最多的是DeepSeek的AI客服系统、自动化服务、智能推荐等功能，我比较关注的电商相关案例均提及到了效率和转化率的提升，说明通过AI技术能够带来有效成果。

 

近期和同行们探讨最多的2个问题：

 

1、未来智能客服是否完全代替人工客服？

2、DeepSeek对客服团队冲突大不大？

 

我的看法是：第1个问题我还是坚持3年前分享过的观点：基础的重复性工作一定会被AI替代掉，或者说现在已经有大量的这类工作被替代，但我始终坚信，未来AI不可能完全替代人工客服，但大模型时代遍地AI对老年人而言很不友好，我更倾向于人机协作的长远发展模式。

 

第2个问题与其说是冲击，不如说是机会，人工的价值向如何应用好AI并和AI融合互生转型，同时复杂决策、数据隐私、情绪处理仍需以人为本。

 

曾经大家憧憬的未来已经到来了，现在是人人可以通过AI获取信息的时代，那从智能客服与人工服务协同的价值与人工客服角度来讨论的“进化之路”这个主题，我仅分享一点自己的观点。

 

01.

DeepSeek目前3个最关键的变革

 

1.技术层：智能客服完成了质的飞跃，从“机械应答”到全面认知。DeepSeek的突破性在于智能客服系统能够实现真正的多模态交互。传统客服机器人仅能处理预设关键词，而DeepSeek驱动的系统可解析语音语调、语义歧义甚至潜在情绪、意图等，并快速调用多方资源进行分析给出回复。

 

2.成本层：DeepSeek通过算法优化，引入系统后客服效率提升、转化率增长。这种低成本+高性能模式正在打破智能客服的行业壁垒，让每一家企业、每个团队、甚至每个人都享受到智能化带来的变革。

 

3.服务层：通过客户行为和数据分析预判需求（如各类套餐自动升级和建议），消费者全周期管理：从售前咨询到售后跟进、购后关怀、复购等全链路闭环，个性化体验：基于用户画像的差异化应答（如不同等级的会员有不同的应对话术和营销方案）。

 

02.

智能客服与人工服务协作价值

 

1.智能客服与人工服务的分工协作与效率提升：比如初步筛选信息/知识库、处理复杂问题、数据交互这些都是人机协作的关键点。

 

DeepSeek通过语义理解与推理能力、同时通过大模型调用多方信息分析，快速处理多步骤、高复杂度的问题（如订单状态追踪、地址修改、到货时间预测、产品信息，社保查询、公积金提取等流程），人工客服仅需确认信息即可，大大提升应答效率。

 

而人工客服专注于解决复杂问题、处理用户投诉或提供专业咨询，同时承担情感沟通与个性化服务，弥补智能客服在情感理解和灵活应对上的不足。两者的协作既能覆盖基础服务需求，又能满足深层次用户情绪价值诉求。

 

2.人机协同的流程设计与技术优化：在实际协作中，如需设计高效顺畅的转接机制离不开AI技术的支持。例如智能客服识别到用户情绪波动或复杂问题时，应自动转接至人工客服，并通过数据共享给人工客服提供用户历史记录、问题类型等信息辅助决策。

 

同时，通过AI实时监控人工服务过程，优化自身算法或训练调优，并及时更新知识库，形成持续学习的闭环，结合AI深度学习能力来减少误判率，确保无缝衔接的协作体验。

 

3.数据驱动的服务效率与质量提升：通过分析客户对话记录与行为数据，DeepSeek可为人工客服生成动态话术建议。例如我的新客购买了1段的奶粉，宝宝喂养过程中出现了身体不适的情况，客服面对情绪激动的投诉时，系统实时通过安抚话术快速响应，再精准转交人工，通过效率与情感的结合，提升响应率和满意度。人机协同的模式是智能分流和情感互补，强调效率和人性化结合，通过数据交互与分析，智能客服与人工客服可共同优化服务质量和流程。

 

智能客服收集的用户行为数据（如咨询频率、问题类型）可帮助人工客服预判需求，提供更精准的解决方案。同时，人工客服的反馈能反向训练智能客服模型，例如修正错误回答、补充新场景知识库。训练师还可利用数据分析结果优化服务时段分配，在高峰期加强智能客服分流，非高峰时段保留必要人工服务，实现资源动态配置。

 

4.特殊群体的服务保障与情感连接：我们既要看到Al的优势也要了解它的局限性，比如成本低但处理复杂问题不足，需要结合人工，针对老年人、紧急需求用户等特殊群体，需保留一键转人工服务的窗口。智能客服在初步识别用户身份或问题紧急程度后，应立即转接人工服务，避免因技术理解偏差延误导致投诉升级。

 

同时我们应该重视人工客服需要在服务中注入更多的情感价值，例如对投诉用户表达同理心，或对长期客户提供个性化关怀，形成技术效率与人性化温度并重的服务模式。

 

03.

智能客服给人工客服带来的变革思考

 

1.职业价值重新定义：据调查信息显示，在DeepSeek参与的某高端企业服务中，人工团队专注于：高净值客户的情感维系（如纪念日、生日等情绪关怀，专注做个性化服务），复杂纠纷的柔性处理（如遗产继承类咨询、公关危机、重大事故等），服务体验的仪式感营造（如VIP专属接待流程和服务方式），打造人工与AI的差异化体验。

 

2.岗位面临的3重冲击：从DeepSeek对岗位替代的预测结果来看不同层级的影响，同时未来5年，以下岗位会加速由AI替代： 

 

 

以上数据均来源DeepSeek结合本岗位影响分析

及行业调研做出的预测，仅供参考

 

总结来说这些职业会消失的主要原因：是AI算法替代率突破临界点，平均替代成本、业务流程、消费者习惯变革带来的变革历程，但每个职业被AI完全替代的背后，都会衍生出3-5个新岗位，如：智能运维人员、AI训练师、数字流程等岗位。

 

在这场智能化带来职业变革的浪潮中，我们要做真正的幸存者，而不是抗拒改变的人，我们只有去懂AI、接纳AI、应用好AI才能驾驭技术浪潮带来的巨大冲击。

 

04.

人工客服生存之战的思考

 

1.团队的能力转移：从信息传递者到价值创造者，简单来说，现在的知识、信息都可以通过AI轻松获取，不需要人工去一点点创造，人工需要做的是整合AI带来的资源，并在自身岗位上应用出更大的价值，同时在情绪处理这部分做更深入、更精细化的提升，例如给消费者超预期的情绪价值、危机公关等AI难以替代的技能加速孵化。

 

2.流程到策略的视角转变：例如将一线基础咨询型客服转型为AI训练师，专注优化知识库与对话策略进化。

 

3.复合型人才培育：例如我们是一家母婴用品类目的企业，那客服团队不再需要简单的问答型客服，而兼具产品知识、情绪管理基础、营养知识、育儿知识、心理学、与AI协同操作能力的新型人才需求激增，这类复合型人才才能够在AI浪潮中更好的生存。

 

4.人机协同的黄金分割点：如何平衡效率与温度？答案是AI处理80%标准化咨询，人工聚焦20%情感、复杂型服务。例如上面提及到的特殊人群，这类人群一定要有优先人工服务通道；再如老年人、残障人士等特殊群体，设置“一键转人工”功能，确保智能客服识别到特殊身份或紧急需求后立即转接人工客服，避免因技术理解偏差延误服务。

 

5.决策链路的优化和重组：客户咨询→AI初步识别→智能客服处理/建议→人工深度服务/关怀→数据反馈优化。在数据采集中，关注用户画像识别是否有特殊群体转接链路不顺畅，在客服系统中建立专属标签，由人工客服介入辅助精准服务。例如母婴群体：提供配送上门服务，药品应急配送等等。

 

6.服务生态的升维竞争：①服务响应速度：AI实现秒级应答（平均响应时间2秒内）。②知识更新频率：传统系统周或月更新，到今天的DeepSeek分钟/实时同步。③服务覆盖率：例如从传统的8点到晚10点到7×24小时无间断值守。

 

总结：人工客服与智能客服共生进化之路：DeepSeek引发的不是非此即彼的生存战争，而是一场服务革命的“双人舞”。智能客服的进化本质是人类智慧的延伸，而人工客服的进步是千百年来情感的连接。这种协作模式已形成AI处理标准化流程——人工聚焦高价值交互——数据反哺模型进化的良性循环，向全场景智能服务生态演进。

 

我坚信，未来无论AI技术发展到任何程度，我们培养的都不是被AI取代的员工，而是驾驭AI的专家，我们应该将AI处理信息的“广度”与人类把握情感的“深度”完美融合，才能在这场智能时代的变革中破浪前行。