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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-08-14 13:47:28
作者:JIfan
阅读量:53
文章目录
现在各行各业都在利用大模型进行赋能,保险也是如此!今天我们就分享一个某头部寿险企业与中关村科金得助智能合作的案例,以企业级大模型应用开发平台为核心打造智能知识管理体系,将零散的产品资料、业务规则等知识资源转化为可高效调用的数字资产,让内勤办公、代理人展业、坐席服务、客户咨询等全场景实现了智能赋能。这一创新方案不仅解决了传统保险知识管理的诸多难题,更重新定义了保险服务的智能化标准,为行业发展注入了新活力。
保险行业迈向高质量发展的关键阶段,传统知识管理体系的弊端日益凸显。该寿险公司深刻感受到传统知识管理体系的弊端:
产品资料散落于多个业务系统;
投核保及理赔规则更新滞后导致信息不对称;
代理人培训周期长、产品要点掌握难;
这些知识管理困境,不仅造成日均超千次的重复查询,更使企业每年面临高额的合规风险成本。
面对这些挑战,中关村科金得助智能依托自研得助大模型平台,为该寿险公司量身定制了“三步走”AI赋能路径:能力自主化→知识资产化→应用场景化。其核心在于将分散的知识资源转化为可量化、可迭代的数字资产,推动知识管理实现从“人找知识”到“知识找人”的根本性转变。
本项目采用私有化部署,基于中关村科金得助智能自主研发的得助大模型平台,为客户构建专属的大模型应用开发平台,其可横向拓展企业知识问答范围,为内勤、代理人、坐席及客户前端提供“全链路赋能”,并为未来多场景扩展奠定坚实基础。
构建结构化企业知识库:系统梳理产品资料、投核保及理赔规则、保全办理要求、内部制度等文档材料,实现分类、分级、分权限管理,并建立完善的审核与发布机制。
训练精准问答RAG模型:针对知识文档,开展多模态解析、分片算法、向量化模型、检索召回等训练调优,确保模型精准适配寿险公司特有的产品资料与内部制度文档。
(1)构建问答智能体
依托智能体平台打造问答智能体,融入多轮问答判断、多意图拆解、混合检索与重排序等智能流程,最终由大模型基于召回片段生成结构化回答。智能体能够输出完整答案、依据与溯源,并以清晰美观的格式呈现。同时,工作流详情会展示各组件阶段的输入输出,便于调试优化,确保问答精准性与用户体验。
由内而外,全域赋能:
(2)内勤效率跃升
将知识助手嵌入OA系统,实现内部信息快速检索与共享,帮助内勤人员高效获取业务知识,减少跨部门沟通成本,优化工作流程。
(3)代理人能力提升
在代理人APP中集成知识助手,提供精准的产品解析和服务指引,助力代理人快速掌握新业务要点,提升客户服务专业度与品牌形象。
(4)坐席智能辅助
打造坐席知识助手界面,在复杂业务场景中提供精准答案与标准化应答话术,显著提升服务响应准确率与问题处理效率。
(5)客户自助服务
在微信公众号部署AI问答助手,7×24小时响应客户常见咨询,有效分流人工服务压力,同时保障客户获得即时、准确的信息支持。
本次合作不仅解决了知识管理痛点,更从根本上重塑了保险企业的知识价值链,使知识管理从成本中心跃升为驱动增长的战略资产,为行业数字化转型树立了创新标杆。
通过构建企业级智能知识中枢,实现隐性经验资产化、分散知识体系化、动态更新自动化,全面盘活企业知识资本。产品、核保、理赔等核心业务的知识获取效率实现质的飞跃,大幅节省运营成本。
建立全链路知识治理机制,确保监管要求与内部规则实时同步、精准触达,将制度滞后期从周级压缩至日级甚至小时级,显著降低合规风险。
打造智能化人才培养新范式,借助企业级智能知识中枢与智能问答构建持续学习生态,使新人培养周期缩短40%以上,全员专业能力提升50%,为企业可持续发展注入新动能。
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未来已来,智慧先行。中关村科金得助智能打造的不仅是一个大模型应用开发平台和智能知识引擎,更是保险企业构建数字化核心竞争力的关键支撑。我们将持续携手行业伙伴,推动知识助手从“工具”进化为“智能体”,从实现“千人千面”的知识服务,到锻造以数据驱动的新质生产力,用AI重新定义知识赋能业务的无限可能。
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