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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-08-15 17:50:00
作者:liuxuan
阅读量:52
文章目录
在国家大力推进新型智库建设与企业数智化转型背景下,中关村科金得助智能AI+大模型知识库融合数字化、智能化技术,以“数据+技术+业务”模式,为企业智库提供全方位的数智决策支持。
在信息爆炸的时代,企业每天产生的实时新闻、观点文章、研究报告,以及企业内部产生的需求方案、产品文档、技术方案等知识数据量以指数级增长,为企业管理者、行业研究人员等提供了丰富的信息参考和灵感来源。
“工欲善其事,必先利其器”,面对海量且形式丰富的知识信息,传统知识库的文档存储模式早已力不从心,包括长尾需求无法理解、知识信息更新滞后、非结构化数据知识浪费严重等问题逐渐显现。
拥有海量知识数据但无法高效使用,已明显拉低企业生产效率,大量的知识信息积累本该是企业的“黄金资产”,但现实中却成了压在企业肩上的“巨石”,企业知识管理和应用模式的升级已迫在眉睫。
美国生产力与质量中心(APQC)研究表明,具备强大知识共享实践的企业,其新产品上市时间可缩短30%。
麦肯锡研究数据显示,企业员工平均每天花费2小时寻找所需信息。
德勤研究数据显示,财富500强企业每年因知识流失损失约315亿美元,这些主要源于重复错误和重复工作。
知识库在AI技术落地中扮演着重要的角色,是AI应用的必要基础。无论是智慧客服的精准应答、营销策略的千人千面,还是供应链的敏捷响应,AI的每一次思考都依赖于知识库中高质量、结构化、动态更新的信息,一旦知识库内容错误、混乱、滞后,AI工具的落地将难以避免的出现答非所问、决策偏差等后果。
以智慧客服场景为例,现在AI客服系统依赖知识库快速匹配用户问题并提供标准化答案。然而,若知识库未及时更新或内容碎片化,AI可能无法理解复杂问题,导致答非所问,一些智能客服无法准确理解消费者的问题尤其是个性化问题。一些商家用AI客服完全替代人工客服,AI客服反而成了解决问题的“拦路虎”。在智能客服现存缺点调查中,我国51.4%消费者表示除固定话术外,不能解决个性化问题;47.9%消费者表示不能准确理解提出的问题,答非所问;34.2%消费者表示问题解决效率低。智慧客服答非所问其底层核心原因除了算法层面上的不足之外,生成答案所依赖的知识库中知识“缺失、过期、混乱”也是重要原因。
当前,AI技术已不再仅是模型、算法的竞争,数据与知识的收集、清洗、利用也是决定AI能力的关键之一。企业只有将知识库从被动存储升级为主动赋能的智能引擎,通过动态更新、跨域整合和语义治理,才能让AI真正蜕变为“人工智能”,在信息爆炸的时代中,将数据负担转化为创新红利,夯实知识底座,才能让AI技术行稳致远。
得助智能提供知识建模工具,可定义知识模板、编号规则等,支撑面向不同场景的多主题知识库的构建和应用,包括制度库、产品信息库、解决方案库、项目资产库等。
流程制度库:统一管理各项流程制度,对知识进行原子化处理,并打通相关业务平台,让制度与流程融合,当领导审批流程时,自动推送相应制度提示,让流程审批更高效、合规。
合规知识库:汇集合规法规、合规标准、合规案例、合规知识要点等内容,方便合规管理人员快速查询和学习,提升合规管理人员工作效率及能力,助推企业合规建设。
科技成果库:梳理科技成果知识体系,将科研经验、项目成果、知识产权、论文等知识分门别类进行集中管理,方便知识查找,促进经验二次复用,支撑科研创新创效。
项目知识库:汇总项目标准化模板和范例,支持项目快速开展;项目一览图,方便管理理人员快速了解项目进展;项目成果自动收集,优秀项目经验快速沉淀与复用。
智能情报库:通过抓取相关网站信息,汇集国企所关注的政策文件、政策解读、市场动态等,打造智能情报门户,助力国企快速掌握市场信息,提升市场响应速度,提升核心竞争力。
提升内外部业务效率:构建与运营成本降低10倍+,运营效率提升70%+,助力销售业绩增长20%+
海量的碎片化知识整合:可用知识源规模扩大10倍+,数据利用率提升≥50%,要素抽取准确度≥90%
更顺畅的知识共享应用:检索效率提升≥50%,获取知识仅需3秒,长尾知识覆盖率提升10倍+
企业部署AI大模型知识库需要准备哪些数据?
需整合内部结构化数据(如产品手册、项目文档)和外部行业情报,建议先完成50万+专业文档的知识图谱构建,关键字段抽取准确率需达85%以上才能保证模型效果。
大模型知识库如何解决传统知识管理的痛点?
通过语义检索和智能问答技术,可将知识查询时间从平均20分钟缩短至10秒内,长尾问题覆盖率提升10倍,同时支持自动更新行业政策等动态信息。
央国企部署本地化知识库有哪些特殊要求?
需满足等保三级及以上安全标准,支持国产化软硬件适配,且知识治理流程需符合国资监管要求,通常建设周期为3-6个月,初期投入约200-500万元。
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