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企业级大模型应用可以帮助我们做什么？智能客服、陪练、分析、标书写作等等！

产品功能

2025-09-25 18:13:32

作者：JIfan

阅读量：137

文章目录

文章摘要：企业级大模型应用可以帮助我们做什么呢？可以用智能客服辅助客服人员进行24小时答疑解惑，提升用户体验；可以用AI陪练来实战模拟培训销售、客服等员工；可以用写作助手进行ai标书写作、可以用来进行智能分析情报等等。企业级大模型应用正逐渐深入各行各业，成为企业和个人的得力助手。

企业级大模型应用可以帮助我们做什么呢？可以用智能客服辅助客服人员进行24小时答疑解惑，提升用户体验；可以用AI陪练来实战模拟培训销售、客服等员工；可以用写作助手进行ai标书写作、可以用来进行智能分析情报等等。企业级大模型应用正逐渐深入各行各业，成为企业和个人的得力助手。

企业级大模型应用可以帮助我们做什么呢？

一、企业级大模型应用可以帮助我们做什么？

企业级大模型和我们在网上使用的通用聊天机器人有本质区别。它就像是给一个博学的“通才”进行了长时间的“专业培训”，让它深度掌握了你所在行业的所有门道、公司的内部流程和专属知识。那么，这位“专家助手”具体能帮我们做什么呢？

1.它是“效率加速器”，解放员工于繁琐劳动

很多工作，尤其是知识密集型工作，有大量重复性的“体力活”：比如从上百页的报告中提取关键数据、回答客户千篇一律的咨询、或者填写格式固定的报表。这些工作消耗着员工的精力，却难以创造核心价值。

在金融机构：信贷审核员最头疼的就是阅读冗长的企业财报。大模型可以像一位不知疲倦的超级分析师，利用其强大的文本理解能力，快速找出公司名称、财务数据、风险点等关键信息，自动生成审核摘要。这将审核效率提升了70%，让人工可以专注于更复杂的风险判断和客户关系维护。

在制造工厂：当一台关键设备突然停机，每一分钟都意味着巨大的损失。工程师可以通过对话的方式，向大模型描述故障现象或报警代码。大模型基于构建好的设备维修知识库，能迅速给出最可能的故障原因、排查步骤乃至历史上的维修记录，将故障排查时间缩短40%，让生产线快速恢复运转。

2.它是“永不遗忘的知识管家”，打通企业信息血脉

每个公司最大的财富之一，就是沉淀在员工大脑、电脑硬盘、服务器里的知识和经验。但这些知识往往是孤立的、沉睡的。新人找不到，老人记不全。

企业级大模型最核心的能力之一，就是成为企业的“统一知识大脑”。它能读懂各种格式的文档——Word、PDF、邮件、甚至系统里的表格，把散落各处的信息整合成一个动态更新、随时可问的超级知识库。

如中国船舶集团的案例：他们需要处理全球的船舶情报、政策法规、市场报告，信息量浩如烟海。通过得助大模型平台构建的“情报分析智能体”，能够瞬间在海量异构文档中找到关联信息，生成深度分析报告，将研报效率提升了60%。这相当于为整个集团配备了一个24小时不眠不休、过目不忘的情报分析团队。

协同创新：它还能打破部门墙。销售部门可以快速查询到产品最新的技术细节，研发部门也能及时看到前线的客户反馈。大家基于同一个“真理源”进行工作和创新，避免了信息不一致带来的内耗。

3.它是“超级客服与销售教练”，升级客户体验

客户服务是企业形象的第一窗口。但传统的客服模式常常面临响应慢、答案不准确、难以个性化等问题。

企业级大模型驱动的智能客服，不再是简单的“关键词匹配”。它能真正理解客户提问的意图，结合上下文给出准确、自然的回答。无论是通过网站、APP还是微信小程序咨询，都能获得一致、专业的体验。

如达州市政府利用得助大模型平台构建的数字人客服，将文本客服的工作量减少了70%，让市民办事更便捷，也让工作人员能去处理更复杂、更需要人性化沟通的事务。

在销售环节，它更像一位“智能陪练”。它能分析成功的销售案例，为销售员提供针对不同客户的最佳话术和建议，甚至模拟客户可能提出的刁钻问题。得助智能陪练与岚图汽车共同打造的大模型洞察质检平台及智能体，覆盖“入店接待-试乘试驾-客户跟进”的销售全流程，实现销售接待SOP执行度提升70%，接待时长提升30%，从试驾到签约的转化率同步提升。

4.它是“风险预警哨兵”与“决策参谋长”

安全和风控是企业的生命线。大模型可以实时“聆听”内外部的沟通信息，自动识别潜在的合规风险或舆情危机，实现事前预警，防患于未然。

更重要的是，它能从海量的运营数据中，发现人眼难以察觉的规律和趋势，为决策提供强大支持。比如，“为什么上个季度某款产品退货率升高？”大模型可以快速分析成千上万条客户反馈、售后记录，提炼出最关键的原因，帮助管理者从“凭经验感觉”转向“凭数据决策”。

二、如何搭建搭建企业级大模型应用呢？

看到这里，您可能会觉得这套系统非常复杂，只有大公司才能玩转。其实不然。借助专业的平台（如得助大模型平台），企业可以遵循一个清晰的路径，稳步推进。简单来说，可以分为四个步骤：

第一步：找准痛点，定义场景

这是最重要的一步。不要追求“大而全”，而是要从业务部门最迫切的需求出发，找到一个“小切口、高价值”的场景。比如，是客户服务中心的问答效率太低？还是工程师查询技术资料太麻烦？明确目标，设定可衡量的指标（如“将客服首次响应时间缩短到10秒以内”），先做一个试点项目，快速见效，建立信心。

第二步：准备“教材”，保障安全

要训练一位专家，就得给它看专业的书籍。对企业大模型而言，“教材”就是企业的内部数据：产品手册、技术文档、项目报告、历史工单、客服对话记录等。这一步的关键是数据清洗与安全。需要把这些散乱的数据整理成高质量、结构化的知识库。同时，必须通过私有化部署等方式，确保公司的核心数据资产牢牢掌握在自己手中，绝不泄露。

第三步：选择“培训方式”，量体裁衣

这是技术核心，但专业平台会让其变得简单。主要有两种主流方式：

模型精调：相当于送这位“通才助手”去进行“专业深造”。用我们自己的行业数据对基础大模型进行再训练，让它从底层逻辑上变得更懂行。效果深入，但对数据量和算力要求稍高。

检索增强生成（RAG）：这是目前更灵活、更常用的方式。它不改变大模型本身，而是为它配备一个强大的“外部知识库”（即第二步中准备好的企业知识库）。当员工提问时，系统会先从这个知识库中精准查找相关信息，再让大模型“参考着”回答问题。这种方式就像“开卷考试”，成本低、见效快，知识库更新了，助手的能力也同步更新。得助智能知识库这类工具将此过程极大简化。