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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-08-19 14:52:16
作者:JIfan
阅读量:205
文章目录
如果你关注过央国企数字化转型,或许听说过这样的案例:一家管理数百亿资金的电力央企财务公司,和中关村科金得助智能合作,利用得助大模型平台搭建了人工智能大模型应用开发底层能力、平台类产品和场景化应用,最终达到了信贷报告写作效率提升80%、知识查询效率提升70%、数据问答与分析效率提升85%的惊人效果。这个案例或许可以为央国企提供一份可复制的转型指南。

在解决央国企面临的问题的时候,我们需要先搞清楚央国企数字化转型的特殊性,这个类企业往往面临着3个难题:
我们知道财务是一个非常专业的工作,同时央企的财务管理更是规章制度很多,涉及到资金管理、报销等,正是因为专业性强,所以需要开发更适配业务特性的场景化应用。
作为央企资金管理的重要的单位,数据安全是底线,但同时业务部门又需要打破"数据孤岛",链接到各大部门的数据信息,因此需要同时保障数据安全和效率提升的2大要求。
数字化转型并不能一蹴而就,需要一步步的来,因此需要构建“可生长”智能化底座,以大模型贯通“数据—知识—决策”闭环赋能发展。
中关村科金得助智能利用得助大模型平台为基础其构建了底层能力+平台产品+人工智能大模型开发应用的综合解决方案,帮助央企快速进行数字化转型。

信创算力:得助智能基于人员规模及场景需求,给企业选择高性能的算力资源,并直接交付信创大模型一体机。
大模型部署:调用deepseek和通义千问两大模型,并结合私有知识库对金融领域的数据进行训练调优,深度适配财务业务,使其更加专业精准。
得助大模型平台:拥有统一纳管模型,支持训推与调优的能力,具备快捷搭建各类智能体和AI应用的功能。
AI-BI数据分析平台:融合指标中台与数据问答,构建指标体系,对话式获取数据,自动分析,可视化报表呈现。
RPA平台:实现流程自动化,模拟人工操作实现7x24小时不间断作业,通过数据驱动流程自适应优化,确保业务连续性和高效执行。
知识问答:构建企业知识库,能够同时处理解析八个领域方向文档,员工可以快速方便的查询企业内部制度及财务业务信息。
数据问答分析:满足业务人员在信贷、结算、计财部取数的需求,快速完成工作。
贷后报告写作:自动分析上传材料并智能生成报告,然后人工进行审核修改,快速给领导汇报工作。
通过上面的部署,效率得到了极大的提升,是财务业务数字化转型成功的标志之一。

1.信贷报告写作效率提升80%:这意味着原本需要2天才能完成的信贷分析报告,如今只需要4个小时就可以完成初稿写作,然后人工进行审核修改,提升业务人员的工作效率。
2.知识查询效率提升70%:不管是新员工还是老员工,查询的速度提升了,能够让新员工更快熟悉公司业务,迅速进入工作状态;老员工也能提升工作效率,更快的解决业务遇见的问题。
3.数据问答与分析效率提升85%:原来需要沟通多个部门,查询多个数据报表,如今可以通过知识库的应用,快速识别数据报表,同时大模型进行数据分析,直接解决各种数据查询的时间,快速汇报工作。
我们复盘这个解决方案案例,我们发现央国企做人工智能大模型开发应用的时候,需要格外注意二个原则:
大模型其实是一个很大的命题,那么具体需要做什么还是要从业务部门面对的实际问题出发,不能一味的贪大求全,先做知识问答再扩展到报告生成,逐步迭代优化。
我们知道大模型是一个非常考验技术能力的,同时也需要深度理解央国企业务特性的人工智能大模型应用开发商,比如中关村科金得助智能,是专注于垂直行业的大模型独角兽,通过以“平台+应用+服务”的三级引擎战略,快速帮助企业完成应用开发,实实在在的解决应用开发难题,提升业务部门的工作效率。
现在回头来看,这家电力财务公司能够快速完成数字化转型,本质上还是重视技术和人效,让技术真正给业务赋能。对于正在探索大模型应用的央国企,这个案例的价值不在于具体技术,而是一种思维。
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如果您的企业也在寻找人工智能大模型开发应用服务商,完成数智化转型,或许可以找我们中关村科金得助智能试试,帮助您高效、便捷、安全的构建应用,快速实现效率和价值的双重提升。
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。
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。