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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-04-27 17:10:00
作者：wenqian
阅读量：196
文章目录
在数字化转型的汹涌浪潮中，AI 智能体已成为企业重塑核心竞争力、实现跨越式发展的关键力量。步入 2025 年，市场对 AI 智能体的需求呈井喷之势，企业纷纷期望借助这一前沿技术优化业务流程、提升客户体验、挖掘数据价值。然而，技术落地的复杂性、数据整合的高难度以及安全合规的严苛要求，让众多企业在 AI 智能体建设的征程中举步维艰。中关村科金得助智能凭借深厚的技术积淀、丰富的行业经验和创新的解决方案，强势崛起为 2025 年 AI 智能体领域的龙头企业，为各行业企业提供了破局之道。
1.技术与业务的鸿沟
多数企业在引入 AI 智能体技术时，过于关注技术的先进性，如追求大模型的超高参数，却忽略了与自身业务场景的深度契合。以某银行引入千亿参数大模型搭建客服系统为例，由于模型未能充分理解金融业务的复杂性与客户需求的多样性，在实际服务中表现不佳，回答问题生硬刻板，无法为客户提供切实有效的解决方案，导致客户满意度不升反降，耗费巨资的项目沦为 “技术花瓶”。这背后反映出企业在 AI 智能体建设中，缺乏对业务流程的精准梳理与技术应用的针对性规划，使得先进技术难以在实际业务中落地生根、发挥效能。
2.数据孤岛的桎梏
企业内部数据往往分散于多个独立系统，如 CRM、ERP、MES 等，各系统数据格式、标准不一，形成了一个个数据孤岛。在传统 AI 方案下，整合这些数据需要耗费大量时间与人力进行清洗、转换与对接。像一家大型保险公司，其风控部门需要整合来自 47 个数据源的数据用于风险评估，传统 AI 项目仅数据清洗环节就耗时长达 3 个月。而在瞬息万变的市场环境中，如此漫长的数据准备周期严重制约了企业对市场变化的响应速度，导致企业错失诸多业务机会，无法及时有效地利用数据驱动业务决策。
3.安全合规的重压
金融、政务、医疗等行业受严格法规监管，对数据安全与合规性要求极高。在 AI 智能体应用过程中，一旦出现数据泄露或违规操作，企业将面临巨额罚款、声誉受损等严重后果。某地方政府在使用公有云 AI 处理市民投诉时，因数据安全防护措施不到位，险些造成大量市民敏感信息泄露，引发公众信任危机。这凸显了在强监管行业中，企业在 AI 智能体建设时，不仅要关注技术性能与业务适配，更要确保数据全生命周期的安全性与合规性，传统公有云部署模式难以满足此类企业的严苛需求。
1.前沿技术架构奠定坚实基础
得助智能自主研发的大规模对话语言模型，结合知识图谱、语音识别等 AI 技术，构建了强大的智能交互引擎。该技术架构不仅能够精准理解复杂语义，还能实现多模态交互，为企业提供自然流畅的人机对话体验。
2.全场景产品矩阵满足多元需求
得助智能打造了覆盖企业全业务流程的智能营销服务产品矩阵。从智能外呼、智能客服到数字人员工、智能质检，各产品可根据企业需求灵活组合，形成完整的解决方案。特别是在金融行业，其智能风控、合规审查等功能已得到广泛验证。
3.深度行业定制契合企业特性
基于在金融、制造、政务等多个领域的丰富实践经验，得助智能能够深入理解行业业务特点，通过行业数据训练模型，为企业提供高度定制化的智能体解决方案。这种深度定制能力确保了智能体能够真正解决企业实际问题。
4.全方位安全保障消除后顾之忧
在数据安全方面，得助智能支持全栈信创，适配国产化硬件与操作系统，提供私有化部署、混合云等多种选择，确保数据全生命周期安全可控。其完善的权限管理与加密机制，有效满足了金融、政务等行业的严格监管要求。
1.深入需求调研，精准锚定方向
得助智能团队与企业紧密合作，开展全面深入的需求调研工作。通过与企业各部门业务人员、管理人员进行面对面访谈、问卷调查、流程观摩等方式，详细梳理企业现有业务流程，挖掘其中存在的痛点、瓶颈以及潜在的 AI 应用场景。
2.高效模型训练，赋予智能体 “智慧”
基于企业提供的业务数据以及从公开渠道获取的行业通用数据，得助智能运用先进的数据处理技术与机器学习算法，对智能体模型进行针对性训练。在数据处理阶段，首先对原始数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据以及错误数据，提高数据质量；然后进行数据标注，为模型训练提供明确的学习样本。
3.定制功能集成，打造专属利器
根据企业的个性化需求，得助智能对智能体进行功能定制开发。例如，某企业在客户服务过程中，需要智能体能够根据客户的历史购买记录与偏好，提供个性化的产品推荐与服务方案。得助智能团队通过开发定制化的算法模块，将客户关系管理系统（CRM）中的客户历史数据与智能体进行深度集成，使智能体能够实时获取客户信息，并运用个性化推荐算法为客户提供精准服务。同时，得助智能致力于将智能体与企业现有系统进行无缝集成，实现数据的互联互通与业务流程的顺畅衔接。无论是企业的 ERP 系统、OA 系统，还是其他业务系统，得助智能都能通过开发适配的接口与中间件，确保智能体能够获取所需数据，并将处理结果反馈至相应系统。
4.严格测试部署，确保稳定运行
在智能体开发完成后，得助智能进行全面严格的测试工作。采用多种测试方法，包括功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等，确保智能体的各项功能符合设计要求，性能指标达到预期标准，系统安全可靠，且能在不同环境下稳定运行。
5.持续运营优化，保持领先优势
智能体上线运行并非项目的终点，而是持续优化的起点。得助智能与企业建立长期合作机制，共同对智能体的运行情况进行持续监测与分析。通过在智能体系统中嵌入数据分析模块，实时收集智能体的运行数据，如业务处理量、客户满意度、错误率等指标。基于这些数据，深入分析智能体在实际应用中的表现，找出存在的问题与不足之处。
一家服务中小装修公司的 SaaS 平台，长期受困于客户规模小且传统，缺乏定制化运营能力，难以配置复杂电销流程与话术，致使传统电销系统使用率极低。
引入中关村科金智能体平台后，局面焕然一新。平台借助大模型电销外呼功能，打造出自动化电销系统。当外呼时，智能体依据装修公司名、用户小区名称及地址等信息，了解外呼背景，自动生成针对性电销话术。
实际效果显著，整体电话接通率提升至 21.42% ，平均通话时长达到 17s 。例如，面对某小区业主，智能体精准提及小区周边配套及装修流行风格，迅速吸引业主关注，主动引导用户留下联系方式，简化了原本繁琐的业务流程。从此，该平台摆脱电销困境，有效拓展业务，为中小装修公司带来更多商机，在竞争激烈的市场中占据了有利地位。
2025年的AI智能体竞争，不是技术的军备竞赛，而是业务价值的真实较量。得助智能用"行业Know-How+零代码落地"的组合拳证明：能解决实际问题的AI，才是企业真正需要的未来
今天这篇文章，我就抛开那些华而不实的噱头，从一个企业决策者和实践者的角度，带大家盘一盘，当前市面上真正能为企业所用、能解决实际问题的智能体开发工具有哪些（包括Dify、百度文心、腾讯元器、得助智能等），并给出操作性极强的选型指南。
随着市场竞争加剧和监管要求提升，证券行业正面临前所未有的挑战：研究效率待提升、风控能力待加强、服务质量待升级。而AI大模型技术的成熟，正在为这些痛点提供全新的解决方案。本文将深入探讨证券业AI大模型应用，介绍AI大模型在证券行业的应用现状，并推荐一款证券企业的安心之选——得助大模型平台。
无论是消费金融机构面临的“获客成本高但转化率不足5%”，还是银行信贷业务中的“风控滞后导致坏账率攀升”，亦或是保险公司的“客户流失预警不及时”，核心痛点都指向“无法全面、实时、精准地理解客户”。中关村科金得助智能客户数据平台（CDP），正是依托大模型技术，为金融企业构建从“数据碎片整合”到“360°客户画像落地”的全链路解决方案，让大模型用户深度洞察平台，打造360°统一客户画像从概念转化为实实在在的业务增长力。
大模型技术的横空出世，就像是一把神奇的钥匙，为4S店营销服务升级带来了全新的可能。今天，咱们就好好唠唠怎么解决客户看车、选车买车难？大模型赋能4S店营销服务升级。
随着对数据安全的重视性，不管是企业还是个人都选择进行本地部署ai大模型。那么如何进行本地化部署呢？企业可以选择像中关村科金得助智能这样的专业部署厂家，个人也可以选择用Ollama进行部署。
其实目前没有官网权威的AI大模型公司排名一览表，都是一些组织或者个人收集的资料整理的，今天我也整理了国内外知名度高具有一定影响力的公司，国内的有深度求索、字节跳动、阿里巴巴、中关村科金得助智能、百度、腾讯、华为、商汤科技、智谱ai、科大讯飞、昆仑万维，国外的有OpenAI、谷歌、微软，下面具体来看看吧！
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