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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-05-29 14:05:00
作者：JIfan
阅读量：236
文章目录
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。中关村科金得助智能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。
（一）政务信息复杂性与专业性
政务领域涉及大量专业术语和复杂的知识体系，如政策法规、应急救灾措施等。现有通用大模型难以直接适应政务领域的这些特性，无法准确理解和生成与政务服务、应急救灾相关的知识内容。这就导致政务服务过程中，市民在获取信息时可能遇到理解困难，而政务人员也难以高效地利用大模型来处理复杂的政务事务。
（二）客服渠道分散与管理难题
政务客服渠道分散，包括政府网站、公众号等多个平台。这种分散的渠道管理不仅增加了运营成本，还导致市民在咨询问题时需要在不同平台间切换，体验不佳。同时，不同渠道的信息整合与统一管理也成为一大难题，难以提供高效、一致的问答服务。
（三）文档管理与应急响应需求
政务文档数量庞大且格式多样，包括PDF、PPT、Word等。传统的人工管理方式效率低下，难以实现快速准确的检索和利用。在应急救灾等紧急情况下，如何快速规范地管理应急救灾文档，提高应急响应能力，成为政务部门亟待解决的问题。
（一）政务大模型底座建设
中关村科金得助智能承建的达州城市大脑政务服务大模型项目，依托自研的领域大模型和人工智能技术，重点构建了政务大模型底座。该底座建设了城市智库、政务服务、应急救灾三大知识库，通过政务服务一体机、便民App等渠道，为市民和政务人员提供便捷的信息查询服务。这一举措有效整合了政务信息资源，打破了信息孤岛，为政务服务的智能化升级奠定了坚实基础。
（二）大模型领域化训练
为了使通用大模型更好地适应政务和应急救灾领域，中关村科金对通用大模型进行了领域化训练。通过注入政务和应急救灾领域的知识和数据，政务大模型能够更好地进行知识推理和内容生成。例如，在处理市民关于应急救灾政策的咨询时，政务大模型能够准确理解问题，并从应急救灾知识库中提取相关信息，生成清晰、准确的回答。
（三）多模态文档识别与智能文档管理
多模态文档识别：中关村科金政务大模型集成了OCR能力，实现了对多类型文档的识别分析。无论是PDF、PPT还是Word等文件格式，都能被准确识别。结合检索增强生成（RAG）技术，模型可以灵活阅读各类知识库文档，精确回答客观问题。例如，在处理市民关于某项政策文件的咨询时，模型能够快速定位文件中的相关内容，并生成准确的回答。
智能文档管理：通过大模型智能生成文档标签，解析文档内容生成QA问答对，并实现文档标签的自动生成与手动调整。这一功能显著提高了文档管理效率，降低了知识库维护成本。同时，智能化的文档管理方式也使得政务人员能够更方便地查找和利用文档信息，提高了工作效率。
（四）数字人客服应用
城市大脑大屏数字人平台：中关村科金得助智能构建了城市大脑大屏数字人平台，实现自动讲解与智能问答。这一平台提升了政务信息展示的互动性和智慧性，市民可以通过与数字人进行自然语言交互，获取政务信息。例如，在政务服务大厅的大屏上，数字人可以实时解答市民关于政务办理流程、政策法规等方面的问题，为市民提供便捷的服务体验。
多渠道整合与统一问答服务：数字人客服整合了政府网站、公众号等多个渠道，为市民提供统一的问答服务。市民无论通过哪个渠道进行咨询，都能获得一致、准确的回答。这不仅提高了市民的满意度，也减轻了政务人员的工作负担。
（一）服务效能显著提升
市民服务体验优化：市民可通过自然语言交互获取政务信息，实现了“问-答”式便捷服务体验。无需再繁琐地查找信息或在不同渠道间切换，大大提高了市民获取政务服务的效率。
文本客服工作量减少：通过数字人客服和智能问答系统的应用，文本客服工作量减少了70%。政务人员可以将更多的精力投入到其他重要工作中，提高了整体工作效率。
（二）管理能力全面升级
文档管理效率提高：智能文档管理功能使得文档管理效率显著提高。政务人员可以快速准确地查找和利用文档信息，减少了人工查找和整理文档的时间成本。
知识库维护成本降低：自动生成文档标签和QA问答对的功能，降低了知识库维护成本。同时，知识库的更新和维护也更加及时和准确，保证了政务信息的准确性和时效性。
（三）城市治理创新发展
智能化政务服务体系构建：中关村科金政务大模型构建了智能化政务服务体系，实现了政务服务的智能化、自动化。这一体系提高了政务服务的质量和效率，为城市治理提供了有力支持。
应急响应能力提升：在应急救灾领域，智能文档管理和数字人客服的应用，使得应急救灾文档能够得到规范化管理。在紧急情况下，政务人员可以快速获取相关信息，提高应急响应能力，保障市民的生命财产安全。
（一）技术优势
一体化大模型训推：提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务，较人工处理节约时间成本50%以上。这一优势使得政务部门能够快速构建和部署适合自身需求的政务大模型，提高了政务服务的响应速度。
大模型推理加速：采用多种量化加速策略，模型训练平台帮助客户已有应用模型进行FP8量化时延降低约34.8%。这一技术特点保证了政务大模型在处理大量数据和复杂任务时的高效性和稳定性。
GPU共享调度与异源模型统一纳管：同一张加速卡上按需运行多个模型服务，提高GPU利用率，减少资源浪费；实现自有、公有云和开源模型的统一管理，采用OpenAPI标准化。这些技术优势降低了政务部门的硬件成本和管理成本。
（二）产品特点
一站式服务简化流程：提供一站式服务，简化大模型训、推、评全流程。政务部门无需具备专业的技术团队和复杂的硬件设施，即可快速构建和使用政务大模型。
低门槛SFT工具与模型压缩工具配套：开箱即用的大模型微调工具，全量/LoRA微调，支持增量训练；内置多种模型量化加速工具，一键进行模型量化。这些产品特点降低了政务部门使用大模型的技术门槛和成本。
中关村科金助力达州市打造的政务大模型，以先进的技术、创新的解决方案和显著的成效，为政务领域的智能化升级提供了有力支持。它不仅提高了政务服务的质量和效率，也推动了城市治理的创新发展。
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。
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。
在金融行业加速数智化转型的当下，大模型技术已成为企业突破业务瓶颈的核心引擎。对于金融领域的企业从业者而言，如何将大模型高效落地业务场景、破解技术应用难题，成为实现“一型一化一流”建设目标的关键。中关村科金得助智能大模型训练平台，实现大模型应用开发效率提升50%的全流程实践，为金融企业提供从痛点诊断到价值落地的完整解决方案。
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