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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:130
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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