成功案例
品牌评测
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。
一、转型的起点：读懂央国企的“考试题目”
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：
1.专业性与智能化需求的难题
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。
2.数据安全与效率提升的难题
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。
3.局部优化与系统升级的难题
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。
二、破局方案：底层能力+平台产品+人工智能大模型开发应用
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。
1底层能力
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。
2平台产品交付
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。
3人工智能大模型开发应用
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。
三、人工智能大模型开发应用项目收益
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。
四、转型的启示：央国企大模型开发应用的"二不原则"
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：
1.不能一味的贪大求全，逐步迭代优化
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。
2.不能忽视合作伙伴的能力，找专业性强合作案例多
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。
得助大模型平台免费预约演示
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。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。
一、转型的起点：读懂央国企的“考试题目”
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：
1.专业性与智能化需求的难题
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。
2.数据安全与效率提升的难题
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。
3.局部优化与系统升级的难题
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。
二、破局方案：底层能力+平台产品+人工智能大模型开发应用
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。
1底层能力
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。
2平台产品交付
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。
3人工智能大模型开发应用
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。
三、人工智能大模型开发应用项目收益
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。
四、转型的启示：央国企大模型开发应用的"二不原则"
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：
1.不能一味的贪大求全，逐步迭代优化
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。
2.不能忽视合作伙伴的能力，找专业性强合作案例多
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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