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中关村科金得助智能-小得

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2025 企业 AI 智能体搭建指南：中关村科金得助智能如何破解企业 “最后一公里” 难题？

选型指南

2025-04-27 11:50:00

作者：wenqian

阅读量：0

文章目录

文章摘要：在当下这个数字化浪潮汹涌的商业世界里，企业要想站稳脚跟、突出重围，数字化转型已然成了必由之路。而在这转型的征程中，AI 智能体的搭建绝对算得上是关键中的关键。它就像是给企业装上了超级引擎，能极大地提升效率、优化客户体验，那AI智能体究竟应该如何搭建呢？今天，本文就以中关村科金得助智能为例，谈一下企业应该如何搭建智能体，中关村科金得助智能如何破解企业 “最后一公里” 的

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在当下这个数字化浪潮汹涌的商业世界里，企业要想站稳脚跟、突出重围，数字化转型已然成了必由之路。而在这转型的征程中，AI 智能体的搭建绝对算得上是关键中的关键。它就像是给企业装上了超级引擎，能极大地提升效率、优化客户体验，那AI智能体究竟应该如何搭建呢？今天，本文就以中关村科金得助智能为例，谈一下企业应该如何搭建智能体，中关村科金得助智能如何破解企业 “最后一公里” 的？

2025 企业 AI 智能体搭建指南：中关村科金得助智能如何破解企业 “最后一公里” 难题？

一、企业 AI 智能体的 “三大死亡谷”，你掉进去了吗？

1. “技术很牛，业务没用”—— 智能体成了 “高科技玩具”

不少企业盲目追求技术参数，某银行曾引入千亿参数大模型做客服，结果回答问题时像在念教科书，完全不贴合实际业务场景。企业真正需要的，不是一个 “智商爆表” 的 AI，而是一个懂业务的 “AI 同事”，能在实际工作中解决问题。

2. “数据孤岛，智能体变‘智障’”—— 跨系统协同难如登天

一家全国性保险公司的风控系统涉及 47 个数据源，按传统 AI 方案，光是数据清洗就要花 3 个月。但市场瞬息万变，等数据处理完，商机可能早就没了。企业需要的是一个能打破数据壁垒的智能中枢，让数据真正 “流动” 起来。

3. “安全合规 vs. 敏捷落地”—— 鱼和熊掌如何兼得？

某地方政府用公有云 AI 处理市民投诉，差点导致敏感信息泄露。在金融、政务等强监管行业，既要保证数据安全，又要实现敏捷落地，私有化部署 + 可控数据流才是硬道理。

得助智能的破局之道：

业务先行：从一开始就紧盯企业的 “刚需场景”，不搞花架子，只做实用功能。

数据融合：支持对接 ERP、CRM、MES 等 4000 + 企业 API，让智能体深度理解业务数据。

全栈信创：适配国产化硬件（昇腾、海光）和私有化部署，确保数据不出企业大门。

二、中关村科金得助智能体平台的独特优势，让AI 真正落地生根

1.先进的技术底层架构

中关村科金得助智能有自主研发的大规模对话语言模型，这可是智能体的 “智慧大脑”。它能让智能体理解复杂语义，精准识别客户意图。搭配上先进的知识图谱、语音识别、语音生成等 AI 技术对话引擎，从文字到语音，全方位提升智能体交互能力。不管客户用啥方式提问，智能体都能迅速响应，给出高质量回答，就像有个知识渊博、反应敏捷的伙伴。

2.丰富的全场景应用产品

得助智能打造了一系列全场景智能营销服务产品。智能外呼营销，能模拟外呼人员，用逼真语音按话术模板给客户打电话，快速筛选意向客户，提高外呼效率；智能客服，在线上随时解答客户问题，自然拟人化的对话，让客户感觉像在和真人交流；数字人员工，能完成各种复杂业务流程，从订单处理到报表生成，样样精通；还有智能陪练，帮员工提升业务能力；智能质检，对客服对话、销售过程进行全量质检，发现问题、挖掘商机。这些产品覆盖企业营销、服务各个环节，形成完整解决方案。

3.行业深度定制能力

在金融、零售、大健康、能源、政务等多个行业，得助智能都积累了深厚经验。了解不同行业业务流程、痛点和需求，能针对性定制 AI 智能体。在金融行业，能满足风险评估、合规审查等专业需求；在零售行业，助力精准营销、库存管理。通过行业数据训练模型，让智能体更贴合行业实际，发挥更大价值。

4.可靠的数据安全保障

数据安全是企业的生命线，得助智能深知这一点。采用先进加密技术，对数据传输、存储进行加密，确保数据不被窃取、篡改。设置严格访问控制权限，只有授权人员能接触数据。在数据使用过程中，遵循相关法律法规，保护客户隐私和企业机密，让企业放心使用 AI 智能体。

三、如何搭建企业 AI 智能体的步骤？

1.需求调研与场景分析

企业要和得助智能团队一起，深入调研自身业务。梳理各个业务流程，找出哪些环节适合用 AI 智能体，比如客服部门的常见问题解答、销售部门的客户初步筛选。分析每个场景的具体需求，像客户咨询类型、业务规则等，明确智能体要达成的目标，为后续搭建指明方向。

2.模型训练与优化

得助智能利用企业提供的业务数据，对智能体模型进行训练。通过大量数据学习，让智能体掌握业务知识、语言模式。在训练过程中，不断优化模型参数，提高智能体的准确性和适应性。运用先进算法，调整模型对不同场景、问题的理解和回答方式，让智能体越来越 “聪明”。

3.功能定制与集成

根据企业需求，定制智能体功能。比如在智能客服中，添加企业特有的业务流程引导、知识库查询功能。将得助智能的各个产品与企业现有系统集成，像 CRM 系统、ERP 系统等。实现数据互通，让智能体在处理业务时，能获取全面信息，提供更准确服务，也方便企业统一管理业务流程。

4.测试与上线部署

搭建好智能体后，进行全面测试。模拟各种业务场景、客户问题，检查智能体回答是否准确、流程是否顺畅。对测试中发现的问题及时调整优化。测试通过后，将智能体上线部署到企业实际业务环境中。先在小范围试点运行，观察效果，收集反馈，没问题后再全面推广，确保智能体平稳运行。

5.持续运营与优化

智能体上线不是终点，而是新起点。企业和得助智能团队要持续关注智能体运行情况，收集数据，分析智能体在实际应用中的表现。根据业务变化、客户反馈，定期对智能体进行优化升级。比如更新知识库、调整模型算法，让智能体始终保持高效、精准，为企业创造更大价值。

四、中关村科金得助智能体平台实战案例：某制造类技术研究院

某综合技术经济研究院负责为某船舶集团提供技术咨询及技术服务。随着大模型技术的出现，研究院希望借助该技术形成一批对企业有实际应用价值的成果，并对成员单位进行推广。

面对船舶领域大模型训练、定制化写作、报告内容生成及模型内容生成准确率等挑战，得助智能为研究院提出了一套解决方案。该方案包括领域化大模型训练和大模型智能应用平台两大核心部分。通过大模型领域化训练，完成300G数据的处理，实现了对通用大模型的船舶领域化训练。同时，根据用户需求，完成了问答类、写作类、翻译类、报告分析类等16个应用场景的开发。

此项目成功构建了大模型应用平台，为成员单位赋能，实现了基于建设产品对内输出的持续收益，并结合自身业务痛点建设应用，提升了员工办公效率。