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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-09-15 16:39:18
作者：JIfan
阅读量：500
文章目录
日均处理海量咨询，人工客服不堪重负，一家大型化工国企如何通过得助智能知识库管理系统实现服务效率倍增？在数字化转型浪潮中，大型集团企业面临着一个共同难题：随着业务规模扩大和信息系统复杂度提升，内部服务需求呈爆炸式增长，传统人工服务模式已无法满足实际需要。某化工集团旗下数字科技公司正是这一挑战的典型代表，作为集团数字化转型的重要支撑力量，急需对IT综合服务进行智能化升级，打造一个能够应对全产业链需求的智能客服中枢。
随着集团数字化转型深入，化工集团数字科技公司业务规模持续扩大，信息系统复杂度显著提升。各业务单元对IT服务的依赖度与日俱增，IT综合服务部日均需要处理大量复杂咨询，人工客服面临巨大压力。
由于专业度与服务态度存在差异，员工体验波动明显。新员工需要数月培训才能熟练掌握各类系统问题的解决方案，而资深客服的经验难以快速复制和共享。
解决方案分散在各个客服人员的头脑中，未能形成体系化的知识资产，导致同类问题反复处理，效率低下。这种知识孤岛现象不仅造成了资源浪费，也增加了服务品质的不稳定性。
面对这些挑战，化工集团信息经过深入调研和多方选型，最终选择与中关村科金得助智能合作，打造全新一代智能客服系统。该解决方案以知识库管理系统为核心，融合人工智能技术，构建了全方位、智能化的内部服务支持体系。
智能知识库系统是整个项目的核心基础，它不仅是知识的存储仓库，更是知识的加工厂和分发中心。
动态知识更新机制：系统建立了覆盖全业务场景的FAQ知识库，并接入大模型技术，确保智能客服能够实时获取最新、最优答案。知识库支持多格式内容导入，包括文档、表格、演示文稿等，方便企业快速迁移现有知识资产。
多模态知识管理：系统支持文本、图片、视频等多种形式的知识内容管理，针对不同场景提供最合适的知识呈现方式。如软件操作类问题可配图甚至视频指导，政策制度类问题则提供精准的文字解读。
智能检索与推荐：基于自然语言处理技术，员工可以用日常语言提问，系统能准确理解意图并返回最相关答案。系统还具备学习能力，能够根据用户行为不断优化搜索结果。
数据驱动的知识运营：系统持续跟踪知识使用情况，包括搜索关键词、答案满意度、问题解决率等指标，为知识优化提供数据支撑，形成知识运营的闭环管理。
文本客服机器人是基于知识库系统的前端应用，承担了大量常规咨询的接待工作。
高频问题自动处理：机器人可自动识别并独立解决常见高频、热点咨询等问题，如账号密码重置、软件使用指导等，有效分流人工客服压力。
智能转接与协同机制：对于复杂问题，机器人可精准判断并转接至人工坐席，同时完整传递对话记录，确保问题得到专业处理，形成人机协同的服务闭环。
持续学习与优化：机器人通过每次交互不断学习优化，识别新的问题类型和解决方案，自动建议将新知识补充到知识库中，实现系统的自我进化。
智能外呼系统改变了传统被动服务模式，实现了从"等用户来问"到"主动告知"的服务升级。
全渠道接入能力：坐席端支持呼入/呼出，可接听用户来电与主动外呼，并提供通话记录查询及数据统计功能，便于管理分析。
智能化语音导航：内置IVR语音导航功能，支持自动应答、转人工坐席及短信提醒，并可自定义回复文本，大幅提升呼叫效率。
主动服务机制：系统可根据事件触发自动外呼，如系统维护通知、安全预警等信息，可自动外呼给相关员工并确认接收情况，确保重要信息传达到位。
短信渠道作为补充沟通方式，在特定场景下发挥重要作用。
模板化快速响应：集成短信服务，支持自定义模板，通过统一平台，客服人员可快速处理咨询需求，并自动发送消息。
个性化内容嵌入：系统支持个性化内容（如客户姓名、订单号）嵌入，并设置自动化触发条件（如表单提交后自动发送），提升信息准确性和用户体验。
实时追踪与管理：触发后，短信记录可实时追踪，确保服务闭环，避免信息漏掉或丢失。
项目启动初期，团队进行了深入的需求调研，通过访谈、问卷、现场观察等多种方式，全面了解业务痛点和服务需求。基于调研结果，团队制定了详细的项目实施方案和时间表。
团队组织业务专家和客服人员，对现有知识进行系统化梳理和分类，建立了初步的知识体系结构。同时，技术团队开始进行系统搭建和配置，确保系统能够满足业务需求。
在知识梳理完成后，团队开始将现有知识资产迁移到新系统中，并进行多轮测试，确保系统的稳定性和准确性。
系统上线前，团队组织了多场培训活动，确保客服人员和最终用户都能够熟练使用新系统。上线后，团队建立了持续优化机制，根据用户反馈不断调整和完善系统功能。
化工集团信息智能客服系统上线后，内部服务质量与效率实现了显著提升，具体表现在以下几个关键指标：
通过智能知识库和机器人的应用，员工问题的解答准确性和一致性大幅提高，服务质量综合评分提升3倍以上。员工满意度调查显示，对IT服务的满意度从实施前的68%提升至92%。
基于完善的知识库和智能检索能力，客服人员能够快速找到准确答案，首次问题解决率提升45%，大幅减少员工反复咨询的情况。
文本客服机器人处理了大部分常见问题，人工转接率降低50%以上，人工客服得以专注于处理更复杂、更有价值的问题。
智能知识库为客服人员提供了快速检索和推荐答案的能力，平均处理时长压缩40%，员工等待时间显著减少。
系统运行半年后，已积累沉淀了超过1.5万条结构化知识，新客服人员培训周期从3个月缩短至2周，大幅降低了培训成本和人员门槛。
化工集团数字科技公司通过构建以知识库管理系统为核心的智能客服中枢，不仅解决了内部服务面临的现实痛点，更探索出了一条大型集团企业数字化转型的有效路径。
得助智能知识库免费试用14天
该项目实践证明，通过技术手段将知识资产系统化、智能化，能够为企业创造实实在在的价值，成为推动数字化转型的重要引擎。未来，随着人工智能技术的不断成熟，像中关村科金得助智能这样的知识库管理系统将在企业运营中扮演更加重要的角色，从被动支持走向主动赋能，最终成为企业的智慧大脑，驱动业务创新与增长。
企业知识库常见的6大问题解答：包含定义、搭建方案、主流品牌、系统集成、费用价格！
随着企业的资料越来越多，不管查找还是整理都比较费时间，因此一个好用的企业知识库就很有必要了。但很多人对企业知识库的定义、搭建方案、主流品牌、系统集成、解析文件格式、费用价格都不了解，今天得助智能就来给大家好好讲一下吧！1、企业知识库是什么？和个人知识库的区别有哪些？企业知识库是指企业内部用于集中存储和管理知识资源的系统化、结构化平台。企业里的制度文件、产品说明、操作手册、客户案例、售后FAQ、培训教材、会议纪要等内容，都可以统一放到这里进行管理。以前员工遇到问题，需要翻微信群、找老员工、查共享盘。现在更多企业希望做到一件事——不会的问题直接问AI。员工输入一句自然语言，例如："请假流程是什么？...
如何对知识库里的内容进行分类和标签、怎么保证质量和准确性、搭建需要多少钱？
咱来说说得助智能知识库，它里面的内容分类和标签，是按照业务环节来的，还能打各种标签。要是搜索不好用呢，咱可以调调语义、混合检索这些参数。内容质量也有保障，靠审核、质检工具，还有闭环优化来搞定。要是想和OA或者CRM集成，那就得对接好架构，做好数据同步。至于部署成本，SaaS、私有化这些不同模式，价格也不一样，一般几万到几十万不等，具体根据需求收费。一、如何对知识库里的内容进行分类和标签？企业给知识库里的内容分类，主要依据业务环节和知识类型。像业务环节，可能是桑树种植、蚕种繁育这些具体的事儿；知识类型呢，分理论、实践、政策啥的。通过这些来搭建层级分类，最多能搞出5级目录。而且，要是后续有需要，不...
飞书知识库vs得助智能知识问答：哪款品牌更适合航空公司呢？
近来与几家航空公司交流过后，一个共识愈发清晰，在航空从业这个知识密集、安全为首要的行业之中，知识管理早就并非后台支撑那般简略，而直接关联飞行安全以及运营效率的核心能力。面对市面上种类繁多的AI知识管理工具，航司决策者究竟该做出怎样的选择？今日就拿两款具代表性的产品，飞书知识库以及得助智能知识问答，从六个维度详细剖析探讨。一、核心定位飞书知识库，也就是飞书知识问答，作为飞书在2025年5月正式推出的企业级AI知识管理工具，其定位为“最懂企业知识的企业专属AI问答工具”。它最为突出的特点在于深度融入飞书协作生态，与飞书文档、群聊记录、会议纪要等全域知识资源实现天然连通。得助智能知识问答，它属于新一...
伴随国内宠物经济持续升温，宠物医疗、洗护服务行业加速连锁化扩张，大量宠物品牌快速布局线下门店。但规模扩张的背后，服务标准不统一、知识传递损耗大、门店管控难度高等行业痛点愈发凸显。多数连锁品牌虽制定统一诊疗规范、洗护SOP流程，却无法实现全国门店同质化落地，“千店千面”成为制约连锁品牌规模化、高质量发展的核心瓶颈。在此行业背景下，依托AI智能知识库搭建标准化知识管理体系，成为宠物连锁企业打通管控壁垒、实现服务统一的关键抓手。
宠物店发展成大型连锁百店，隐藏着连锁扩张的三大“知识断点”。本文借助一个真实发生的《企业知识库应用案例》，来为您揭示得助智能知识库怎样利用AI技术去赋能宠物连锁品牌，最终达成的是让每一家门店都能够拥有如同“资深店长”那般充满智慧的服务状态。
现在国际形势紧张，航运市场的环境和投资的形势也是变幻莫测，某头部国企船舶投资公司也面临很多难题，比如市场研究院需要处理海量的数据报告，人工整理信息就非常耗时耗力了，同时撰写报告也费劲心力。于是和得助智能合作，需要利用得助大模型+知识库的能力开发出一些行业研判、项目评估、风险管理等应用，来提升投资决策质量、降低投资风险，从业务持续增长。
在工业制造行业，中关村科金得助智能助力中国船舶集团经济研究中心升级完成的船舶行业大模型"百舸"，融合船舶领域百万级专业知识库长文本推理能力，构建智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等行业智能体，研报与情报分析效率提升200+%、写作与论文阅读效率均提升80+%、知识查询时间从20分钟缩至10秒，知识查询检索准确率达90%以上，推动船舶行业"数智大脑"建设。
在金融证券领域发展很快的中信建投证券产品部拥有大量的产品素材，但无法通过高效色手段获取产品知识，导致产品内容了解不深，影响产品销售。为了解决这个问题，联合中关村科金得助智能，通过对金融证券领域大模型训练及私有化部署，支撑产品知识库和知识要点检索应用，实现了中信建投证券产品知识素材的管理，业务⼈员查询、问答获取关键知识要点，获取知识效率提升50%以上，提升了展业成功率！
某证券的法务部有大量的法律法规文件，工作人员查询繁琐，希望借助大模型知识库实现便捷知识查询和实现数据智能查询。中关村科金得助智能于是通过领域模型构建实践、多模态知识处理、自然语言灵活问数解决该企业的问题，成功实现了知识查询速度提升12倍、知识问答准确率提升85%、数据查询速度提升30倍、数据问答准确率90%。
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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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