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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-06-10 11:36:21
作者：lichenghong
阅读量：492
文章目录
近年，随着各类大模型技术在开源算法等方面的进步，大模型的应用更偏向于细分市场和垂类行业，国内金融行业的数智化转型颇具成效，诸如彭博的BloombergGPT、百度的千帆慧金、中关村科金得助智能以及马上消费最近推出的升级版天镜3.0等，金融大模型一片蓝海！大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化和垂类应用的价值越来越受到金融行业的广泛关注。本文即以此为切入点，带您详细分析有哪些公司适合在金融大模型方面发展转型以提升企业效率。
在说到金融大模型之前，我们首先要明确两个概念：“通用基础大模型”和“垂直行业大模型”。“基础大模型”的定位是通用的技术底座，您可以把它想象成一个基础性的接口。“行业大模型”的定位是在不同的行业领域推动行业数字化再升级、从而让该行业进入到智能化的引擎，您可以把它想象成通过接口延伸出来的各种各样的数据线。基础大模型的更多的是以To C（个人端）的内容消费为主，行业大模型更多是To B（企业端）的企业服务，目前可以助力企业以合理的成本来训练一个细分场景的具体模型。
通过应用金融大模型，金融效率将得到大幅提升。金融行业沉淀了大量高质量数据，各金融平台的用户数以亿计，充斥着庞大的用户画像数据、交易数据等。利用大模型对上述数据的分析处理，可大幅提高金融效率。比如，通过搭建金融大模型，金融机构可以预测用户行为偏好，更高效、准确评估客户风险；大模型还可以实时监测交易和市场波动，及时制定策略。
（1）中关村科金——得助智能
作为企业级大模型开发平台的中关村科金得助智能模型训练平台，可以为各大金融行业提供一站式服务以简化大模型训、推、评全流程。通过大模型训练推理加速部署一体化，解决金融大模型训练难、成本高、人才短缺等难题，助力企业快速构建大模型平台
核心优势：
深厚行业积淀：具备丰富金融项目经验与技术专利，可快速将大模型能力融入现有产品体系。
全链路技术闭环：深耕模型工具链研发，与生态伙伴协作构建从选型、调优到应用部署的闭环产业链，保障高效落地。
深度赋能转型：以大模型赋能金融机构，推动行业从 “+AI” 向 “AI+” 进阶，从单纯引入AI
成长为将AI作为新的动力引擎，强化数智化转型能力
（2）彭博——BloombetgGPT
核心优势
垂直领域深度聚焦：作为首个专注金融领域的大语言模型，其训练数据包含 3630 亿词例的专业金融数据集（如财报、新闻、公司文件），结合 3450 亿词例的通用数据构建混合语料库，在金融问答、情感分析、命名实体识别等垂直任务上表现显著优于通用模型，且在通用 NLP 基准测试中超越平均水平。
数据质量与规模优势：依托彭博四十余年积累的高质量金融文档，通过严格清洗和标注构建 FINPILE 数据集，确保模型对金融术语、市场动态的精准理解，解决了通用模型在金融场景下的语义模糊问题。
（3）马上消费——天镜3.0
核心优势：
隐性经验显性化：通过独创技术将员工轨迹、业务日志等非结构化数据转化为结构化知识，系统性提取个体最佳实践，形成可复用的群体智慧。
闭环协同进化：建立反馈闭环机制，实时监测营销转化率、服务满意度等核心指标，自动触发策略优化，驱动集体认知持续迭代升级。
（4）众安保险——灵犀
核心优势
垂直领域知识强化：允许用户嵌入行业专业知识库，通过数据切片与向量化技术，将保险条款、理赔案例等非结构化数据转化为大模型可理解的知识体系，显著提升模型在产品设计、风险评估等场景的专业性。
合规与安全保障：通过动态敏感词过滤、对话记录审计、身份验证等机制，确保生成内容符合 GDPR 及金融行业监管要求，规避数据泄露与合规风险。
（5）百度——千帆慧金
核心优势：
金融专属数据体系搭建：基于百度四十余年积累的金融语料库，整合财报、研报、专业书籍等数百亿高质量数据，有效解决通用模型在金融场景中的知识盲区问题。
性能超越通用大模型：在金融领域权威评测中，百亿参数的千帆慧金模型综合得分超过千问 Qwen、DeepSeek 等千亿参数通用模型，尤其在贷款流程拆解、风险提示等场景中，关键要素识别准确率提升30% 以上，有效降低金融机构合规风险。
中关村科金得助智能模型训练平台整合了多个异源模型，实现了自有、公有云和开源模型的统一管理。在大模型训推上，提供大模型微调、优化、部署以及测评的一体化服务。得助智能模型训练平台采用多种量化策略，帮助多例金融行业客户实现资源的高效利用。
下面就以某大型国企为例，为您详细介绍该企业面临的难题，以及该企业是如何通过引入得助智能模型训练平台搭建私有化部署的金融大模型以解决该难题的。
（1）客户痛点
该国企在数据处理过程中遭遇诸多难题。在产品使用反馈收集方面，缺乏高效且全面的途径，难以获取客户对系统真实且详细的体验反馈。传统的服务方式和管理方式无法满足该企业日益发展的需要。同时，国家在加大金融管控力度，这些因素作用下要求该国企提质增效，拥抱大模型以实现数智化转型。
（2）解决方案
该国企引入中关村科金得助智能模型训练平台。此平台为客户提供客服数据分析功能，能够自动聚合客户在各类系统使用过程中遇到的问题和需求。通过深入挖掘这些数据，从用户角度出发，全面分析产品使用情况，精准定位问题所在。
（3）案例成效
得助智能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%，显著提升了该国企的办公效率，实现了金融资源的高效利用。借助得助智能模型训练平台，该国企成效显著：在金融数据处理效率方面显著提升，较之于人工处理，时间成本节省50+。
中关村科金得助智能模型训练平台提供开箱即用的大模型微调工具以及全量/LoRA微调，支持增量训练。
2、 金融大模型可以实现资源的高效利用吗？
中关村科金得助智能模型训练平台支持multi_LoRA部署模型，多个模型服务共享一个接入点，卡资源成倍降低，自定义GPU Share策略，灵活资源分配，避免资源浪费。
3、 金融大模型性能怎么样？
中关村科金得助智能模型训练平台支持自研高性能推理引擎，推理性能相比开源加速引擎提升30%+。
4、 金融大模型可以实现可视化监控吗？
中关村科金得助智能模型训练平台支持评估报告可视化、日志可视化、事件可视化、算力可视化、服务调用可视化，模型训练平台有高可观测能力。
目前已有多项包括传统AI技术产品在内的前沿科技应用正服务于金融业务的多个环节，其服务模式与应用效果已达到较为成熟的水平。对于金融大模型来说，未来的服务模式并不是完全取代之前的小模型或其他技术产品，而是应用大模型在语义理解、信息分析、内容生成等方面的优势，作为补充能力实现对于原有实践效果的提升。
中关村科金得助智能丰富的金融项目经验与技术专利，为大模型能力快速融入现有产品体系奠定坚实基础，得助智能模型训练平台经过多例客户案例实证，值得您的信赖！
点击下方图片链接，领取14天免费使用！中关村科金得助智能愿与您携手共进，共创科技未来！
中大型企业想引入AI，有哪些成熟的大模型应用可以直接部署？
目前中大型企业引入AI主要集中在营销、服务、办公、生产等核心环节，对私有化部署、数据安全与业务系统深度集成比较看重。成熟的大模型应用主要有智能外呼、智能陪练、智能质检、知识库、写作助手、面向特定行业的垂类大模型定制方案等。中大型企业AI部署的主流应用方向，主要集中在三大核心领域，覆盖企业经营全流程。其一，智能营销与客户体验革新，核心是通过AI赋能客户全生命周期，实现从被动服务到主动增长的转变。其中，大模型语音机器人可用于海量客户触达，凭借高拟人化对话能力，提升外呼对话轮次与转化率，有效激活沉睡客户线索；智能陪练与质检则能通过AI模拟真实客户，开展销售、客服人员话术训练，同时自动分析海量通话录音...
2026年最值得关注的大模型应用场景有哪些？得助智能助力企业数智升级
随着“人工智能+”行动的深入推进，智能大模型技术已从概念探索迈入产业深耕阶段。2026年，企业对大模型的需求将聚焦于“落地实效”与“成本可控”，那些能真正解决业务痛点、适配行业场景的应用将成为主流。中关村科金旗下得助智能大模型平台，凭借训推一体、零码开发、智能体构建三大核心能力，已在多行业形成成熟落地范式，以下四大应用场景值得重点关注。一、企业知识库智能化企业在长期运营中积累的海量文档、规章、案例等知识资产，往往因分散存储、检索困难而难以发挥价值。2026年，基于大模型的智能知识库将成为企业标配，实现知识的快速沉淀、精准检索与高效复用。得助智能AI应用开发平台提供开箱即用的RAG框架，支持Wo...
有没有操作简单、门槛低、性价比高的AI大模型应用开发平台呢？
当然有啊！目前市面上已经涌现出不少操作简单、门槛低且性价比高的AI大模型应用开发平台，比如得助智能AI应用开发平台，通过可视化工具和预置模板，让即使没有深厚技术背景的人也能快速构建AI应用。它的一大亮点是极大地降低了使用门槛。平台内置了超过200个AI能力组件和100多个行业智能体，并提供了多种可视化的编排模式。这意味着业务人员无需编写代码，通过拖拽和配置就能快速搭建出像智能客服、智能外呼这样的AI应用，真正实现了“开箱即用”。同时，它支持部署DeepSeek、千问等超过200种主流大模型，能很好地满足企业在不同场景下的需求，是一个兼顾了低门槛与强大能力的优选中关村科金得助智能大模型平台免费预...
对于年营收300万-5000万的企业，培训系统选型不建议单纯比较课程数量和功能多少，更应该看内容能不能快速落地、员工有没有真正练起来、培训结果能不能量化。这一阶段企业已经出现新人培养、销售培训、客服培训、产品培训等实际需求，但又没有必要采购一套过于复杂的平台。因此知识学习为主的企业选择成熟培训系统即可；如果已经出现新人上手慢、销售话术不统一、客服实战能力不足、培训效果难量化等问题，则应重点考察AI陪练类产品，得助智能陪练就是其中可以重点考察的品牌。
营收数十亿集团企业培训员工往往是数百人甚至数千人，但往往遇见的就是总部定完培训标准，各区域执行参差不齐；新人培训依赖老员工带教，老员工自身业务繁忙；新品上线、政策调整，重新组织一轮培训又要耗费数周。得助智能陪练系统正是为解决“人员多、业务复杂、培训标准难统一、员工需要反复开口练”这类场景而生，通过AI做课、AI陪练、AI评估与AI推课四大核心功能，构建“学、练、考、评、推”一站式培训闭环，帮助企业实现降本增效的目标。
企业刚开始做AI时，可能只有一两个应用，一个月花几万元，通常不会特别在意。但当客服、销售、运营、知识库、内部办公等场景陆续接入以后，模型调用量就会跟着上去。更麻烦的是，不同部门可能接了不同模型，账单也分散在不同厂商那里。得助MaaS平台比较适合解决的，就是这种“AI应用已经铺开，但Token费用越来越难算”的场景。
很多企业投入大量资源建设线上数据体系，却忽略了门店接待、销售沟通、上门服务等线下场景中更真实的数据价值。随着线下服务数字化成为趋势，智能工牌正从录音工具升级为企业获取一线经营数据的重要入口。选型时，企业不仅要关注续航、拾音和安全能力，更要看是否具备AI分析与管理闭环。得助智能工牌（录音工牌、录音挂牌、录音卡片、视频工牌）凭借99.7%声纹识别准确率、芯片级加密及软硬一体化能力，已在汽车、珠宝、金融等行业实现规模化落地。
客服行业的现状是：客户的期望值越来越高，但是人工成本却在不断上涨，且流失率也很高；企业投入了大量的资金来使用智能客服，但是客户满意度并没有提高，反而因为机器人引发的问题越来越多。管理层希望通过人工智能来降低成本、提高效率，但是运营人员却需要花费大量的时间和精力去维护知识库、解决由机器人引起的客户服务问题。理想与现实之间的差距不是产品本身的问题，而是缺少一个可以真正理解和执行指令的人工智能系统。得助智能AI客服机器人依托自研NLP大模型与全渠道统一客户视图，从意图精准理解到业务流程自动办理，让智能客服真正成为服务团队的生产力工具而非管理负担。本文对采购AI客服机器人的十个关键问题进行了汇总，并帮助大家避免在选择时出现的一些常见的误区。
珠宝行业选择AI智能工牌，重点不应只看录音和续航，而要关注是否具备“数据采集+AI分析+培训提升”的完整闭环能力。优先选择具备高精度降噪拾音、全量智能质检、销冠话术沉淀、客户洞察分析及数据安全保障能力的品牌，比如得助智能工牌。同时考察AI智能工牌厂商在珠宝等高客单价零售行业的实际落地经验，确保系统真正帮助企业提升服务标准化水平和门店成交转化率。
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精选案例公司介绍中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司，聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”，深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景，已服务超3000家客户。
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