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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-11-18 17:07:22
作者：JIfan
阅读量：331
文章目录
最近几年中国证券行业的关键词只有一个：数字化转型，AI技术已深入覆盖业务全链条。在交易方面，智能风控可以通过实时监控交易行为和账户风险，提高企业风险管理能力，在知识领域，知识库的应用大大提高了对产品、销售话术、政策熟悉等知识的了解；在服务领域，AI客服机器人其24小时服务，多渠道及时响应大大提高了客户的满意度。在这个智能数字化转型中，得助智能大模型平台凭借强大的技术实力和2000+服务企业的经验，为证券业的发展提供新的力量。
随着AI技术的持续发展，各大券商也在纷纷加大技术的投入。根据2024年技术投入的费用数据显示，华泰证券以24.5亿元，国泰君安（22亿元），成为行业投入的第一梯队；而中金公司、招商证券、广发证券和国信证券分别凭借15.9亿元、15.8亿元、13.8亿元和13.8亿元的投入成为第二梯队；银河证券、申万宏源证券、兴业证券等机构也在加大投入，体现出数字化投资是大势所趋。
这种大规模的投入，反映出证券行业想通过数字化技术投入来提高企业的竞争力，保障其传统业务，更在新的领域继续领跑。
1.在投资研究领域
AI大模型的应用正在逐渐改变传统的研究模式，通过大模型和知识库的应用构建的智能研报系统，可以通过分析财务数据、行业信息和研报资料，自动生成一份高质量的投资报告。基于得助智能大模型平台构建的证券大模型投顾助手，不仅可以快速提取关键信息、还能高效筛选最优投资组合与基金产品，提高投资准确率和客户的满意度。
2.在智能风控领域
大模型拥有极强的实时监控和预警能力，通过分析用户消费数据、征信、交易行为、账户变动和市场数据，可以及时识别异常和风险，保障企业的利益。得助智能的智能风控产品，经过多年的信贷风控实践沉淀，结合专家经验与机器学习，可以满足金融业务下的风控需求，可提供贷前审核、贷中监控、贷后管理等方面的综合性风控服务。
3.在客户服务领域
传统的客服服务会局限于时间、地点、多平台，造成响应慢、服务不及时、成本高、客户满意度低的特点。面对这个问题，得助智能提供智能客服机器人，拥有24小时智能回复，多渠道聚合聊天（抖音、企微、app、小程序、网站、美团等），通过接入deepseek等大模型和知识库的结合使用，可以精准识别客户意图，保障回复的准确性。
1.申万宏源证券有近5000篇公司内部规章制度仅能通过内网OA系统查询，员工需要手动翻阅大量文档，平均每次查询耗时在10分钟左右，同时以前的企业知识问答系统效果不太理想，严重影响了业务办理效率。通过引入得助智能企业知识库，实现了知识问答响应效率提升10倍以上、问答准确率显著提高、员工满意度提升、培训成本降低的惊喜效果。
2.华福证券与中关村科金得助智能联合打造大模型智能质检系统，突破传统小模型的局限，将智能质检升级为证券业数字化转型的基础设施。保障合规展业，实现每日5万条会话的100%覆盖，大幅减少繁复的模型运营工作；质检准确率召回率显著提升，有效助力管理层精准把控业务节点的合规健康度。
当然AI大模型技术在业务效率的提升上有很大的作用，但也会存在一些问题，比如说数据安全性、专业性、准确性，因此性证券企业需要提高自身的ai技术发展同时引进外部的靠谱大模型技术服务商，同时建立完善的数据安全管理体系，推动相关的部门、人才的建立。
得助智能大模型平台免费预约演示
随着技术的不断发展，AI大模型将在证券业发挥出更大的价值，我我个人的理解是，证券行业的未来，谁能持续利用ai大模型技术提高业务效率、深度服务客户，构建更强的连接力。谁能真正以客户为中心，重新以AI大模型来重构业务流程、优化服务体系，谁就能在未来的竞争中走得更稳、更顺。而我们得助智能将会继续研发大模型技术，为证券企业提供更加安全、稳定、高效的大模型应用方案。
生成式AI技术快速普及的当下，企业知识管理处于从传统“文档存储”朝着“智能问答”深刻范式转变的进程中。在这个趋势下，PingCode与得助智能知识问答的对比成了众多企业选型时的核心议题。前者是研发管理领域知识协同的标杆，后者是专注大模型驱动的场景化智能问答助手。为了助力您做出最契合自身业务需求的抉择，本文会从功能定位方面，从核心技术角度，从价格体系范畴，从适用行业领域等多个维度展开详尽对比。
在教育数字化高速发展的背景下，数字化教学资源迎来爆发式增长，各类教育机构普遍面临双重压力：一方面是知识散乱、整理困难的管理效率难题；另一方面是咨询量大、答疑滞后的服务质量难题。在此背景下，客服知识库软件评测成为众多教育管理者重点关注的方向。《教育信息化2.0行动计划》明确提出要建设智能教育环境，依托人工智能优化教学模式，实现个性化学习与智能化教学。
企业都正面临着传统的文档管理系统已经没办法满足企业向智能化转变这一需求的时候，构建一个真正能够发挥作用的公司内部知识库，就已经从“可选项”转变成了“必答题”。企业所需要的，是一个能够理解上下文、能够准确回答、能够持续进化的智能知识中枢。而得助智能知识库，恰恰是靠着大模型与RAG技术，给企业提供了一套一站式的公司内部知识库建设方案。
在2026年AI大模型跟智能体全面落地，企业客服系统已从传统的那种“成本中心”工具，进化成驱动业务增长的核心引擎了。当海量咨询以及高昂人力成本成为普遍面临的挑战时，一款真正好用，并且智能，还带有温度的客服系统，正成为企业数字化转型的关键胜负因素。然而，超过60%的企业表示，他们采购的智能客服系统，并没有达到预期的降低成本、提高效率的目标。只单纯“会聊天”的对话机器人，已经成为过去式，而具备业务执行能力的“智能体”，才是用来评判2026年客服系统优与劣的新标尺。
2026年中国智能客服的市场规模已经突破了285亿元，AI客服系统在企业当中的渗透率超过了58%。这篇文章将会聚焦保险行业的需求，深度去评测五款主流的在线客服系统，从而为您的选型给予参考。
2026年汽车行业数字化转型步入深水区，客服该系统已经从“成本中心”转变成驱动业务增长的“利润引擎”。售前要高效触达潜在客户，并且达成邀约到店效果，售中需要同步那些订单进度，售后得快速响应救援以及维保需求等诸多复杂环节，传统各自为战的数据孤岛致使服务体验出现严重断层。有一套确实真正懂得汽车业务相关内容的智能客服系统，正从原本那种属于“锦上添花”性质的存在，朝着演变成4S店以及车企的“生存刚需”这一方向进行升级态势的转变。
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