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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-09-29 15:19:33
作者:JIfan
阅读量:50
文章目录
作为企业管理的你还在为企业培训而发愁嘛?培训成本高、效果差、不能针对性训练、无法规模化一对一培训。中关村科金基于大模型技术打造的得助智能ai陪练系统,给你一个全新的解决方案,通过AI做课、AI陪练、AI指导三大核心功能,完整覆盖学、练、考、评、改的企业培训场景,不仅支持24/7批量对练,更能让人力成本降低30%以上,为金融、汽车、保险、软件、制造等行业的发展提供新的动力。
大模型能够整合互联网知识与企业内部私有化知识。AI培训主要涉及五个方面:
需求分析与课程理解;
培训内容生成与知识管理,可应用大模型的语义理解与内容分析能力;
智能教学互动与实践环节中的智能助教、虚拟陪练;
学习后的评估与反馈也可运用大模型的逻辑推理、知识泛化与归纳总结能力;
培训管理与数据洞察可在培训完成后,基于培训数据为组织运营与战略决策提供支持。
随着DeepSeek、千问等开源大模型的涌现,私有化模型的成熟度日益提升。当前已从“卷模型”阶段逐步进入“卷应用”时代。伴随算力成本持续下降,结合AI培训的5个关键环节与大模型特性,可见这些特性与培训场景能够完美适配,整个培训领域将在全流程、多维度、高纵深场景下实现相应变革。
二、大模型技术推出后,得助智能ai陪练系统进行了三个维度的升级:
首先AIGC层面:为客户提供高质高效的内容生成服务,具体通过大模型生成课件,并开发大模型文档助教功能。即上传历史教学文档后,大模型可对其进行分析并作为助教辅助学习
第二个维度是“1V1实战演练”:为客户提供高效学习模式。传统固定僵化的自主观看视频、做题模式难以形成肌肉记忆,而通过1V1实战演练,借助专属ai陪练大模型,以智能对练方式强化肌肉记忆,并针对每位学员的能力特点生成专属学习地图。
第三个维度是“精准评估”:基于学员个性化培训方案,分析其能力画像、团队能力短板及能力看板,同时针对不同团队与个人智能推荐改进建议。
以下是新一代得助智能陪练的整体产品架构,其平台能力层积累深厚且功能丰富。
从产品模块看,整体分为教学端与学员端。教学端包含智能考培、智能陪练及系统管理组件。智能管培对传统培训体系相关内容进行智能化升级,包括大模型生成试题、AI阅卷等能力。重点是智能陪练,核心模块包括智能课件、对练管理、评估及培训后会话分析,基于大模型实现多项能力升级,如剧本生成、实时对练管理、及大模型质检等。
学员端功能同样丰富,除了作业提交、培训任务及大模型陪练外,针对线下场景增加声纹防作弊、浏览器防切换及人脸识别防伪功能。除上述功能外,行业落地过程中积累了丰富知识,例如行业课程、具体对练模板、能力画像,以及对练大模型扮演的客户角色(如销售、客服等)均有行业真实标签沉淀。
从基础能力、产品模块到剧本沉淀,产品可通过PC端、移动端、iPad端使用,也可集成至企业内部的飞书、企微、钉钉等平台。整体产品架构丰富,可满足各行各业需求。
以下是智能ai陪练模拟随机客户的流程:
快速启动:基于文档设定培训目标,一分钟内即可开启对练;
实时交互:通过语音交互实现沉浸式演练;
精准指导:针对个人能力短板提供有效指导,且沉淀大量大模型角色与会话场景,支持企业通过SFT方式调优领域模型,增强演练真实性。
以证券理财场景为例:
首先选择模拟客户,客户提出:“最近市场波动大,有些担心我的投资组合。”系统提示回应方向,大模型结合客户持仓情况,分析市场波动影响并提出优化策略:“30%资金可调整配置以平衡风险,稍后为您详细说明市场情况与策略,您看是否可行?”客户确认后,进一步沟通具体配置比例,最终以“如有疑问随时联系,祝您投资顺利”结束对话。对练结束后,大模型针对每个对话节点进行评估打分,并在对话结束后提供详细指导。
以汽车营销场景(4S店试乘试驾)为例:
模拟客户咨询购车活动,学员回应:“当前有到店试驾送礼、最高50%购置税减免、首付20%起分期金融方案等活动,您对轿车还是SUV感兴趣?”客户表示对SUV感兴趣,学员推荐车型并强调时尚外观、宽敞空间、操控性及五年质保等品牌优势,最终与客户约定周六上午10点到店试驾,并添加微信发送地址及车型信息。
大模型对对话全流程各环节进行评分,具体展示话术评价及对话能力综合打分,同时给出销售能力表现的优点、待提升部分及潜在问题处理建议。例如,针对学员未说明“客户未及时到店的应对方案”,建议补充:“高先生,若周六上午有急事无法到店,可随时改约时间。”基于大模型的个性化指导更具细节性与针对性。
三、得助智能ai陪练系统:企业学习体验的全面升级
第一项核心能力:智能内容生成
伴随AIGC的发展,平台在大模型课件生成与大模型文档助教两方面实现提升。客户上传产品资料包(含文档、视频会议记录、语音录音等)后,系统通过视频切片、音频转写技术对内容进行处理,提取文档关键信息并生成总结,沉淀至产品知识库。基于该知识库,平台可开发培训课程、提供大模型辅助学习服务,涵盖生成对练剧本、FAQ知识库及试题库等。
大模型课件生成方面,能够实现文档解析与视频总结,通过大模型提取文档关键信息,生成视频标签、小结及摘要,助力学员快速定位视频重点节点,文档提取与视频总结准确率均超90%。
在考试题生成方面,平台支持一键生成单选题、多选题、问答题,传统模式下生成一份考卷需一至两小时,而借助大模型平台,15秒至2分钟即可完成,效率显著提升。陪练剧本搭建速度同样大幅优化,1-3分钟内可快速搭建大模型对话剧本,相较于传统流程式剧本搭建效率平均提升76%以上。
除大模型课件生成外,平台对大模型文档辅助教练功能进行升级:用户上传视频、音频、文档后,大模型快速进行智能理解与分析,内容沉淀至知识库后,学员可针对知识点提问。例如,学员学习完某视频课程后,若遗忘课程中的问题,可针对性发起问答,大模型将提供相应解答,实现智能辅助学习。
第二项核心能力:沉浸式学习体验
平台为企业客户定制培训大模型,提供可训练的角色与会话场景。针对大模型应用中的挑战,采取以下解决方案:
文档处理限制突破:通用大模型存在输入输出Token限制,难以满足专业领域复杂场景对练需求。通过长文档切片、解析及多维度处理技术,实现输入材料无限制。
角色错位优化:传统通用模型预设角色在对练4-5轮后易出现角色遗忘。通过构建会话长期记忆机制,结合行业客户模型(如财富领域根据风险偏好划分积极型、稳健型、保守型等标签)及营销、售后等通用场景智能体,支持客户开箱即用。
另一关键难点在于对练场景单一,与真实场景存在差异,如对话自然度不足、内容偏差可控性低。对此,平台基于客户提供的领域数据训练陪练大模型,通过数据挖掘优质样本,在模型工厂内采用RAG与SFT微调技术,为客户定制专属多角色、多场景陪练大模型。
此外平台构建多元对练模式,以呼叫中心工作台语音开口练为例,模拟真实上岗场景,通过外呼模拟坐席,支持自主挂断操作,还原真实业务场景,实现沉浸式训练。多元对练模式还包括:
移动随心练:支持代理人在通勤、居家等任意场景下进行对练,强化知识掌握;
PPT讲解指导:针对讲师与销售人员讲解材料的场景,提供专项指导与能力提升。
沉浸式学习体验依托平台完整的结构化培训流程实现,覆盖课件管理、培训计划制定、在线学习至效果追踪全链条,支持灵活搭建全流程培训体系。例如新人入职能够自动推送考核内容;员工晋升可提供针对性IDP(个人发展计划)岗位职级训练,以及游戏化学习:通过闯关、证书等形式引导自主练习,支持“618”营销活动等特定场景的学员自主对练。以完整、易用、灵活的结构化培训流,满足企业培训闭环需求。
第三项核心能力:大模型驱动的精准评估与反馈
评估体系从三方面展开:
个人能力分析:基于个人能力标签与练后评估表现的双重维度,助力员工精准定位学习方向。系统支持自定义配置学习雷达图的评估维度,自由组合岗位模型,并针对员工短板与错题,通过AI分析自动推送对练任务、试题或课程。
团队培训分析:导师或培训专家可通过系统查看学员及团队的学习过程,分析团队培训总览数据,包括优秀学员与待提升学员的对比分析,沉淀优秀学员案例供对标学习,推动团队整体能力提升。
大模型个性化指导建议:通过会话洞察分析,结合员工能力缺失的技巧点,在特定场景下推荐指定优秀话术供学习,实现基于短板的精准课程推荐与能力提升。
在个人能力评估细节方面,提供了16种可灵活组合的评价维度,采用大模型与小模型结合的方式构建评估体系,具有很高的灵活度。支持根据岗位需求自由配置,覆盖工作态度如表达精准度、积极度,插话检测、对练技巧等多方面。
平台沉淀了可自由组合搭建的各行业岗位模型,如卡中心模型、理财师模型等。除评估模型与岗位模型外,大模型还提供话术评估。例如显示礼貌用语得分、积极态度评分等,并针对信息核对等环节的失分点进行总结,最终形成包含能力优劣势、失分原因及整体评价的完整分析。
针对普通大模型评价简单且可能不准确的问题,系统精准识别短板。以两个案例展开说明:
销售A在服务态度、营销话术合规性、业务流程执行方面表现不足,系统建议其重修业务流程课程,回顾会话中需注意的问题,规范话术用词并提升服务态度。针对B员工未能引导客户加微的场景,系统推荐相关书籍,既说明其表现良好之处,也对需提升部分给出明确指导。
右侧案例展示证券经纪人营销模拟:系统模拟高级证券专家,从多层次维度结合客户分析输出高端指导。比如先分析客户性格,自动联网搜索相关理论并生成分析话术;针对核心策略,如建立信任与共情,推荐“沟通的艺术”、“高情商聊天术”等方法论,助力证券经纪人达到公司要求。
四、价值兑现:得助智能陪练的行业实践案例
前文解析了三大核心能力赋予智能陪练产品的高价值,以下通过三个行业应用案例,展示落地实践的成果。
案例一:金融智能培训,证券行业客户精准服务能力提升方案
客户挑战:
产品迭代加速:金融产品创新周期缩短至月级,传统培训难以覆盖跟进;
专业能力不足:理财师对新产品的客户解答与推荐不够专业,影响信任与转化;
合规风险高发:金融监管要求趋严,传统培训模式下违规事件频发。
解决方案:
智能知识构建:梳理企业新产品信息、合规话术,沉淀课件、视频、优秀录音至知识库;
场景化训练设计:针对营销、客服等场景定制化开发训练内容;
精准陪练与指导:通过“知识构建-场景训练-精准指导”三位一体模式,实现全维度培训变革。
对话过程中,上图左侧界面实时提示学员需关注的环节,对练中同步提供精准指导。练习结束后,系统基于能力模型与评价模型生成雷达图分析,并在左侧提供个性化精准指导。
项目成效:项目落地后获得客户认可:调研客户公司56名理财经理的真实反馈显示,新产品平均熟悉时间缩短47%,客户咨询满意度提升,合规风险事件减少24%。培训中心负责人反馈,DeepSeek生成的培训改进意见已全面超越传统培训老师水平。
案例二:汽车销售赋能,4S店全渠道标准化培训与业绩提升体系
客户挑战
规模层面:全国4S店数量庞大,培训标准化难度高,优秀门店与薄弱门店能力差距显著,且逐店培训差旅成本高昂。
产品迭代压力:智能车型每季度推出新配置与促销政策,传统培训难以实时覆盖,影响销售响应速度;
培训资源局限:全国300多家4S店培训标准化程度低,优秀门店与薄弱门店能力差异显著,传统逐店培训模式差旅成本高、覆盖率不足,且一线销售对竞品知识掌握不足,制约成交转化率。
解决方案:
经验沉淀与知识构建:梳理销售标杆经验形成标准化内容,构建竞品动态知识体系并实时更新;
移动情景化训练:提供移动端情景演练剧本,支持销售人员在任意场景下针对不同客户类型(如通勤车主、家庭旅游用车需求)及竞品对比场景进行针对性练习;
智能测评与资源生成:通过在线智能工具一键生成汽车考题、视频摘要及车型、竞品知识点,强化知识掌握效率。
项目成效:培训差旅成本显著缩减;新品话术考核通过率提升;新人销售转化率大幅提高。某4S店店长反馈,该培训系统助力新人快速掌握汽车产品及竞品知识,销售团队信心提升,推动门店销售业绩显著增长。
案例三:客服智能培训,呼叫中心合规与服务质量双提升方案
呼叫中心的合规性与服务质量至关重要,某金融客服企业面临以下挑战:
行业合规要求严苛:7000余名营销人员需遵循严格的话术与培训标准,传统上岗培训周期长达三个月;
人才管理压力:客服中心月均入职80人,传统培训周期长达1个月,新人离职率高,月均约10%,对应300人离职。
对话合规风险:复杂场景下易出现过度承诺、信息泄露等违规问题,传统事后质检难以覆盖实时会话风险,新人上岗前3个月为合规风险高发期,单纯听课与考试模式无法满足实时对话场景需求。
解决方案:
通过话术与流程智能化、场景化陪练体系构建(含客服/销售模型搭建)及实时评估反馈,实现全流程培训优化。
合规知识学习:强化合规话术与业务知识培训;
大模型模拟演练:针对不同客户与场景开展模拟对练;
多维度实时评估:结合客户需求与处理流程进行能力评估;
自动质检与指导:对话结束后通过质检平台自动识别违规内容,针对短板提供改进建议。
项目成效:坐席试岗周期从3个月缩短至1.5个月,培训周期缩短50%;首月上岗违规率大幅降低;每日有效工作时长提升,培训费用显著节约。智能陪练通过三大行业场景实践,推动企业培训从成本中心向价值创造中心转型。
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