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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-05-22 16:00:00
作者：liuxuan
阅读量：258
文章目录
财务领域正经历着前所未有的变革。对于企业而言，如何利用前沿的财务大模型技术突破传统财务工作的瓶颈，提升运营效率？以中电建财务公司为例，运用中关村科金得助智能大模型训练平台，在财务大模型应用领域取得的突破性进展：大模型应用开发效率提升了50%以上。
在当今竞争激烈的商业环境中，财务公司作为企业资金运作的核心枢纽，其运营效率和智能化水平直接影响着企业的整体竞争力。中电建财务公司在开启AI大模型应用建设项目之初，就面临着一系列亟待解决的痛点问题，这些问题也正是众多企业在财务数智化转型过程中普遍遭遇的挑战。
1.1大模型应用建设缺乏系统性规划
AI大模型技术作为新兴领域，其在财务公司的应用尚处于探索阶段。中电建财务公司在项目启动时，缺乏一套完整的、覆盖全链路的大模型应用建设方案。从算力支撑到模型部署，从场景开发到智能应用，各个环节之间缺乏有效的衔接和协同，导致大模型应用建设犹如“摸着石头过河”，效率低下且风险较高。
1.2金融领域适配性不足
通用大模型虽然具备强大的语言理解和生成能力，但在财务、金融等专业领域的应用中，往往存在知识储备不足、业务逻辑理解不深等问题。中电建财务公司发现，直接使用通用大模型难以满足金融场景的特殊需求，无法精准处理财务数据、理解金融政策、应对复杂的财务业务场景，导致大模型的应用效果大打折扣。
1.3数据价值挖掘不充分
在财务工作中，海量的数据蕴含着巨大的价值。然而，传统的数据分析方法往往局限于简单的统计和报表生成，无法深入挖掘数据背后的潜在规律和洞察。中电建财务公司面临着如何将AI技术与数据分析深度融合，实现从“数据存储”到“数据智能”转变的难题，以充分发挥数据在财务决策、风险控制等方面的重要作用。
1.4智能交互体验有待提升
随着企业数字化程度的不断提高，财务人员和业务部门对智能交互的需求日益增长。传统的财务系统往往缺乏自然、流畅的人机交互界面，无法满足用户通过对话式交互快速获取财务信息、完成财务操作的需求。中电建财务公司急需构建一个能够精准理解用户意图、提供智能响应的交互系统，以提升财务工作的便捷性和效率。
面对中电建财务公司在财务大模型应用建设中遇到的诸多挑战，中关村科金得助智能凭借其在AI领域的深厚技术积累和丰富的行业经验，为其量身定制了一套完整的财务大模型解决方案。该方案以国产大模型技术为核心底座，构建了覆盖算力支撑、模型部署、场景开发、智能应用的全链路解决方案，有效解决了中电建财务公司的痛点问题。
2.1财务领域垂类大模型训练：让大模型更懂财务业务
中关村科金得助智能深知，通用大模型难以直接满足财务领域的专业需求。因此，其基于Qwen72B模型，结合中电建财务公司的实际业务特点，进行了深入的金融领域化调优。
在调优过程中，团队充分整合了财务领域的专业知识、行业规范、政策法规等海量数据，通过先进的训练算法，让大模型不仅具备强大的语言理解和生成能力，更深入理解财务业务逻辑、掌握财务专业知识。例如，在财务报表分析、资金管理、风险管理等核心业务场景中，调优后的大模型能够精准理解财务数据的内涵，识别数据中的异常情况，为财务决策提供有力支持。
这种针对财务领域的垂类大模型训练，使得大模型与财务业务实现了深度融合，为中电建财务公司的数智化转型奠定了坚实的技术基础。
2.2大模型应用构建：全周期赋能金融业务发展
从中电建财务公司的实际需求出发，中关村科金得助智能构建了一套完整的大模型应用体系，覆盖从模型训练到智能体构建的大模型私有化应用全周期。
团队采用模型蒸馏技术，在保留大模型核心能力的同时，将中电建财务公司的私有知识、业务经验等融入模型训练过程。通过这种方式训练出的领域大模型，不仅具备财务公司领域的思维方式和内容生成能力，还能精准应对公司特有的业务场景和需求。
例如，在资金预测场景中，该领域大模型能够结合公司的历史资金数据、业务计划、市场环境等多维度信息，进行精准的资金流量预测，为资金调度和投融资决策提供科学依据；在风险评估场景中，模型能够快速分析各类财务指标和业务数据，识别潜在的风险点，并给出相应的风险应对建议。
这种全周期的大模型应用构建，真正实现了大模型技术对金融业务的深度赋能，提升了中电建财务公司的业务处理效率和决策水平。
2.3 AI+BI深度融合：让数据“会说话”
为了充分挖掘数据价值，中关村科金得助智能将AI技术与BI（商业智能）进行了深度融合。借助指标中台与对话式交互的创新结合，系统能够从用户的自然语言对话中自动精准识别数据分析需求。
当用户提出一个财务相关的问题或需求时，如“本月各部门的费用支出情况如何？”“与去年同期相比，公司的利润率有何变化？”，系统能够快速理解用户意图，并自动调用指标中台的海量数据和强大的分析能力，进行实时的数据建模与分析。
分析完成后，系统会智能输出分析结论，并根据不同的分析需求，以图表、报表、文字说明等多种可视化形式展现数据，让用户能够轻松高效地解读数据背后的信息。这种AI+BI的深度融合，彻底改变了传统的数据分析模式，让数据真正“会说话”，为财务决策提供了更加直观、精准的支持。
2.4智能交互系统升级：提升用户体验
针对中电建财务公司在智能交互方面的需求，中关村科金得助智能对其财务系统的交互界面进行了全面升级。通过引入先进的自然语言处理技术和对话管理技术，构建了一个智能、便捷的交互系统。
该系统支持多种交互方式，包括文本输入、语音对话等，用户可以通过自然的语言表达自己的财务需求。系统能够精准理解用户的意图，并根据用户的身份、权限和历史交互记录，提供个性化的响应和服务。
例如，财务人员可以通过对话式交互快速查询账户余额、交易明细等信息，完成报销、付款等操作；业务部门人员可以通过交互系统获取相关的财务数据和分析报告，为业务决策提供支持。这种智能化的交互体验，大大提升了财务工作的效率和便捷性，受到了中电建财务公司员工的一致好评。
中关村科金得助智能为中电建财务公司打造的财务大模型解决方案，在实际应用中取得了显著的成效。以国产大模型技术为核心底座，该方案不仅解决了中电建财务公司面临的痛点问题，更为其建设“一型一化一流”财务公司贡献了强大的AI力量。
3.1大模型应用开发效率提升50%
通过采用中关村科金得助智能的全链路解决方案，中电建财务公司在大模型应用建设过程中，各个环节的效率得到了大幅提升。从算力资源的调配到模型的训练和部署，从场景的开发到智能应用的上线，整个流程的协同性和效率都得到了显著改善。
据统计，与传统的大模型应用开发模式相比，中电建财务公司的大模型应用开发效率提升了50%以上。这意味着公司能够更快地将大模型技术应用到实际业务中，缩短了从技术研发到业务落地的周期，为企业在激烈的市场竞争中赢得了宝贵的时间。
3.2财务业务处理效率显著提高
财务领域垂类大模型的成功应用，使得中电建财务公司的各项财务业务处理效率得到了质的飞跃。在财务报表分析方面，大模型能够快速读取和理解复杂的财务报表数据，自动识别数据中的异常和趋势，大大减少了财务人员的手动分析工作量，分析效率提升了40%以上。
在资金管理方面，基于大模型的精准资金预测功能，帮助公司更加科学地进行资金调度和安排，资金使用效率提高了30%以上，同时降低了资金闲置和短缺的风险。在风险评估和控制方面，大模型能够实时分析海量的财务和业务数据，快速识别潜在的风险点，为公司的风险管理提供了强有力的支持，风险识别的准确性和及时性都得到了显著提升。
3.3数据价值挖掘实现新突破
AI+BI的深度融合，让中电建财务公司在数据价值挖掘方面实现了新的突破。通过智能的对话式交互和强大的数据分析能力，公司能够更加便捷地获取数据洞察，为决策提供支持。
据统计，自该解决方案上线以来，中电建财务公司的数据利用率提升了60%以上，数据驱动的决策占比显著增加。无论是战略层面的投资决策，还是日常运营中的业务调整，数据都成为了重要的依据。这种数据价值的充分挖掘，不仅提升了公司的运营效率，更为公司的长期发展提供了有力的支撑。
3.4智能交互体验全面升级
智能交互系统的升级，为中电建财务公司的员工和用户带来了全新的体验。自然、流畅的对话式交互方式，大大降低了用户的使用门槛，提高了工作效率。
据用户反馈，新的交互系统使得财务信息查询的时间缩短了50%以上，日常财务操作的便捷性得到了极大提升。同时，个性化的服务和智能的响应，也让用户感受到了更加贴心的体验，满意度大幅提高。这种智能交互体验的升级，不仅提升了内部员工的工作效率，也为公司对外服务的质量提升奠定了基础。
3.5助力“一型一化一流”财务公司建设
中关村科金得助智能的财务大模型解决方案，为中电建财务公司建设“一型一化一流”财务公司（即“服务集团型、管理智能化、国内一流”）贡献了重要力量。
通过大模型技术的应用，公司的服务能力得到了全面提升，能够为集团内各成员单位提供更加精准、高效的财务服务；管理智能化水平的提高，使得公司的运营管理更加科学、规范，决策更加精准；在国内财务公司领域，中电建财务公司凭借其在大模型应用方面的领先优势，逐步迈向一流水平，提升了公司的行业影响力和竞争力。
中电建财务公司的成功案例充分证明，财务大模型技术已经成为企业数智化转型的核心驱动力。在中关村科金得助智能大模型训练平台的支持下，企业能够突破传统财务模式的限制，实现效率的大幅提升和业务的创新发展。
对于广大企业从业者而言，面对数字化转型的浪潮，积极拥抱财务大模型技术，选择像中关村科金得助智能这样专业的合作伙伴，是实现企业数智化腾飞的关键。如果您的企业也在面临财务效率低下、数据价值难以挖掘、智能交互体验不佳等问题，不妨借鉴中电建财务公司的成功经验，让财务大模型为您的企业发展注入新的动力。
在数字化转型浪潮中，政法系统正加速迈向智能化变革。中关村科金凭借在大模型技术领域的深耕，与天津、郑州、兴安盟等地公安机关展开深度合作，以垂类大模型为核心驱动力，结合各地警务需求打造特色解决方案，既实现了技术赋能的共性突破，又形成了因地制宜的差异化实践，为全国公安系统智能化转型提供了有力支撑。
这几年电信诈骗越发严重，某市级公安局民警每天都需要接听很多这种报警电话，需要详细询问姓名、身份证、银行账号登信息，但电话太多，警务人员都快忙不过来了，于是中关村科金得助智能的公安大模型接警助手由此产生，帮助警务人员减轻工作压力。
大模型智能问答作为一个实用技术，正逐渐改变着各行各业的工作效率。宁夏交建交通科技研究院与北京中关村科金得助智能联合研发的工程大模型“灵筑”，通过接入DeepSeek模型，为行业带来了革命性突破。技术文档编写效率提升90%以上，项目前期准备周期缩短30%，有效降低了人力成本，提高了项目推进速度。
现在大模型已经进入低成本、高性能时代，因此政务大模型也在加速布局各级政府单位。中关村科金凭借其领先的技术实力和丰富的行业经验，助力达州市政府打造“政务服务大模型”，通过智能文档管理与数字人客服应用，实现应急救灾文档规范化管理，减少70%文本客服工作量，同时提升50%以上的应答准确率。
如今各行各业都在快速接入ai大模型，ai大模型应用开发正以前所未有的速度加入到各个企业中，为企业带来更大的经济效益。船舶行业作为传统制造业的重要领域，也在积极拥抱AI大模型技术，追求智能化升级，提升行业竞争力。中关村科金得助智能与中国船舶集团经济研究中心的合作，便是这一趋势下的典型案例，他们通过将船舶行业大模型接入DeepSeek，推动了船舶行业“数智大脑”建设的重大升级。
我们知道近2年随着ai和大模型技术的发展，大模型项目不断开花结果。作为作为交通科技领域的佼佼者，宁夏交建交通科技研究院也在不断探索大模型在交通科技领域的落地。面对通用模型难以理解行业特定知识的痛点，决定自建大模型平台，整合行业知识、实践经验与内外部数据，实现统一的大模型领域化训练和算法优化，提升自主创新效率，开发适配行业需求的专业化大模型应用。想要让大模型项目成功落地，今天我就从战略布局、场景选择、组织保障及落地挑战等四个方面来聊一聊。
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