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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-04-27 11:20:00
作者：wenqian
阅读量：41
文章目录
在数字化转型的浪潮中，大模型应用开发平台正成为企业智能化升级的"加速器"。但面对市场上琳琅满目的解决方案，许多企业决策者却陷入"选择困难"——究竟哪些场景真正适合大模型？如何避免投入巨资却只换来"花瓶式"应用？本文将深度剖析中关村科金得助智能大模型平台的三大核心场景，看看它如何帮企业解决“有技术没场景”的尴尬。揭示那些头部企业不愿公开的落地秘籍，帮助你在AI转型路上少走弯路。
1. 传统客服的三大“死穴”
转人工率＞35%：每天10万咨询量中，3.5万条需要人工介入，客服成本占营收的8%；
知识断层：新员工培训周期长达3个月，老员工离职导致30%的知识流失；
体验割裂：APP、小程序、电话客服数据不通，用户重复描述问题，满意度跌到2.8分（满分5分）。
2.中关村科金得助智能客服对企业的三大助力亮点
亮点1：全渠道融合
得助智能客服4.0支持微信、抖音、企业微信等20+渠道接入，实现“一个平台管所有”。某家居平台接入后，用户咨询响应时效从120秒压缩到15秒，工单处理量提升400%。更关键的是，通过大小模型联动（高频问题用小模型，复杂问题转大模型），将转人工率降到18%。
亮点2：知识中台
传统知识库就像“电子版说明书”，而得助的知识中台是“会思考的百科全书”，该平台能通过多模态检索，支持文档、图片、视频混合检索，RAG（检索增强生成）技术，知识库可自动抓取最新政策、产品信息，某银行接入后，理财产品推荐准确率提升30%；并且设置合规防火墙，内置金融、医疗等行业的2000+条监管规则，某保险机构用此技术规避了32起合规风险。
亮点3：智能质检
传统质检靠“抽检”，覆盖率不到5%，而得助智能质检支持语音、文本、视频全模态质检，可以通过声纹分析技术，识别客户愤怒情绪，某运营商用此技术将投诉率降低22%；自动检测客服话术中的违规表述，某金融企业接入后，合规风险下降90%；对话结束后自动生成工单，某物流企业工单处理时效从48小时压缩到4小时。
二、场景2：智能营销——从“广撒网”到“精准狙击”的进化
1.传统营销的三大“痛点”
ROI黑洞：无法追踪每个渠道的真实转化；
内容滞后：设计团队每月产出500张海报，业务需求是5000张；
客户洞察浅：100万用户数据躺在系统里，但无法预测消费行为。
2.得助智能营销的“核武器”
第一核武：AIGC内容工厂
得助的AIGC平台支持文案、海报、短视频一键生成，输入关键词，5秒生成100条文案，某美妆品牌用此技术将新品上市周期从45天压缩到15天；并且自动检测营销话术中的夸大表述，某保健品企业接入后，广告违规处罚下降85%。
第二核武：智能外呼
传统外呼“大海捞针”，而得助智能外呼是“精准制导”：根据客户画像自动分配最佳坐席，某银行用此技术将信用卡激活率提升25%；支持客户随时打断提问，某家电企业售后回访满意度从65%提升至89%；每次通话自动生成标签，某零售企业用此技术构建了1200万条用户标签。
第三核武：客户生命周期管理
得助的LTV预测模型可精准预判客户价值：
流失预警：提前30天预测高风险客户，某运营商用此技术将客户流失率降低18%；
交叉销售：根据消费行为推荐关联产品，某电商平台用此技术将客单价提升22%；
个性化定价：实现“千人千面”优惠策略，某酒店集团用此技术将RevPAR（每间可售房收入）提升15%。
1.传统运营的三大“顽疾”
工单积压：处理时效超48小时，客户满意度跌到35%；
知识断层：技术骨干离职导致30%维修经验流失；
决策滞后：需要人工统计300家门店数据，决策周期长达1周。
2.得助智能运营的“四大法宝”
第一法宝：智能工单
得助智能工单系统实现“自动派单-智能调度-实时跟踪”：
通过NLP技术识别工单类型，某能源企业将处理时效从48小时压缩到4小时；根据技能标签、地理位置自动分配工程师，某家电企业上门时效提升60%；实时追踪工单进度，某物业企业工单完结率从75%提升至92%。
第二法宝：知识助手
得助知识助手是“会思考的百度百科”：
得助智能知识助手支持图纸、视频、文档混合检索，某车企用此技术将故障排查时间从2小时缩短到15分钟；根据用户角色、场景推荐知识，某医院用此技术将病历查询时间从15分钟缩短到15秒；自动记录专家经验，某制造企业知识库年增长3000+条经验。
第三法宝：智能排班
得助智能排班系统通过算法优化人力配置：
根据历史数据预测业务量，某呼叫中心人力成本降低18%；自动分配具备相应技能的员工，某银行柜员业务处理效率提升25%；确保排班符合劳动法规定，某物流企业用工合规风险下降80%。
第四法宝：经营分析
得助经营分析平台提供“驾驶舱级”决策支持：支持200+个核心指标实时追踪，某零售企业实现“千店千面”动态定价；提前发现经营异常，某餐饮企业用此技术将食材损耗率降低12%；自动诊断问题根源，某电商企业用此技术将营销活动ROI提升40%。
大模型不是万能药，但确实是这个时代企业最强大的认知杠杆。正如中关村科金总裁喻友平所说："未来的企业只有两种——会用大模型的和即将被淘汰的。"4 而选择像得助智能这样的场景化平台，可能是你撬动这个杠杆最稳妥的支点。
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