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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-12-09 17:00:43
作者：kexin
阅读量：339
文章目录
在数字化浪潮深入各行各业的今天，企业普遍面临着一个核心挑战：海量业务数据、专业知识和隐形经验难以被企业工作人员高效挖掘并应用，这些宝贵的企业知识库难以真正转化为企业的生产力和创新力。尽管传统的办公软件与工具可以实现有关流程的信息化，但是在面对专业、复杂和需要高度依赖知识的垂直行业时往往会显得力不从心。由此，得助智能工作应用平台应运而生，它不单单是一个简单的工具套件，而是一个以大模型为引擎，以知识治理为基础，以场景化智能应用为触点的垂直行业智能办公方案。
智能知识库具有三大核心功能，一是具有多源异构的知识接入与深度理解。这个功能支持合同、报告、图纸、音频、视频等30多种格式的非结构化数据一键接入。凭借得助智能自研的多模态与深度解析技术的结合，其产品在面对复杂表格或数据图表时也可以保证信息的准确率达到90%以上，实现对文、图、音、视频内容的深度理解。二是拥有海量知识存储能力与高效组织能力。其支持对千万级文档、十亿级知识切片的存储与管理。通过构建企业自身知识库，得助智能系统能够发现不同概念之间的关联，实现对知识的网状化、语义化组织，而非简单的关键词匹配。三是精准的知识检索与发现功能。得助智能系统可以基于向量检索与语义理解技术保证知识检索的准确率最终达94%以上。
得助智能工作应用平台可以针对相关行业的复杂问答场景，如政策解读、案例查询、合规咨询等对相关问题进行自动化评估、选型并且微调，为企业匹配和训练出专属的问答模型。同时，得助智能工作应用平台也可以提供多种复杂问答的效果套件，处理需要深层推理、判断等问答任务，真正理解业务语境。
得助智能工作平台可以自动学习和提取企业内部的优秀报告、公文的范例结构、表达风格与专业术语，进而生成一个符合规范的初稿。在写作过程中系统所引用的数据、观点都可以精准追溯到内部的知识库或权威网络源，同时还能进行交叉验证，确保内容的严谨准确。
得助智能工作应用平台可以通过捕捉长文本中的隐式语义关联，结合规则引擎与大模型，自动识别潜在的法律风险、数据矛盾及表述错误，根据这些再生成可视化的风险评估报告，准确率与召回率可超过90%。在审核过程中，员工通过正常语序的提问可被系统智能捕捉并精准理解相关指标含义，系统还可就此通过多轮对话引导用户完善需求。
在面对央国企实现数智化转型压力与业务效率提升的双重需求时，中国电建财务公司引入了得助智能工作应用平台。得助智能提供从构建底层能力到熟悉平台产品再到利用大模型应用的完整体系，成功帮助公司完成了财务报表的撰写以及监管政策的智能查询与解读。这一案例利用AI深度赋能财务分析、风险预警和决策支持，将AI能力沉淀为可持续的业务增长能力。
对于一些知识高度密集的设计研究机构来说，它们最核心的竞争力就在于专业支持的积累和成果的不断创新。该研究院利用平台构建了覆盖海量设计规范、历史项目图纸、科研成果的智能知识库。工程师和设计师可以通过智能问答来快速获取技术标准，再通过智能写作辅助生成项目可行性报告。这样平台就能够有效的连接散落的知识与一线的创新业务，也能将资深的专家经验转化为可实际运用的数字资产，大幅提升研发效率与质量。
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针对于那些正处于冲刺万店阶段、借着加盟手段实现极速扩张的奶茶连锁品牌来讲，那种完全依靠人力的培训方式，不但周期十分漫长，而且还对扩张节奏有着极大的影响。奶茶连锁品牌，一般会存有几十页甚至上百页的SOP手册，它覆盖了岗位流程、产品标准、食安管理、仓储订货等各个方面。然而在大多数企业的日常运营过程当中，知识的流转以及标准的落地依旧面临着三大通病。
金融监管不间断收紧，以及客户体验需求不停提升这样的两种情况下，针对银行面签效率提升方案，已经成为众多商业银行数字化转型里面至关重要的议题。怎样在严格监管的状况下达成面签业务的高效运转以及合规保障，正变成银行业所面对的关键课题。得助智能双录系统依靠全栈自己研发的AI音视频技术，给银行业提供了一站式智能合规解决办法。
保险业长期深陷人员流失率高、培训转化率低的行业痛点，传统单向授课式培训重理论、轻实战，新人缺乏真实沟通场景锻炼，上岗后应变能力弱、成交难度大，最终造成企业大量人力、培训成本白白损耗。在行业数字化、专业化转型趋势下，单纯依靠人工授课、师徒带教的培训模式早已无法适配行业节奏。而AI智能陪练工具正在重构保险行业培训体系，以模拟实战、智能测评、数据复盘为核心，解决新人留存低、能力成长慢、培训成本高的行业顽疾。本文结合行业现状，深度剖析得助智能AI陪练如何打破保险行业培训困局，赋能团队提质增效。
被业界视作智能体商业化爆发的年份是2026年，AI应用竞争注重的要点已从“模型能力”转变为“场景深耕”。在这个智能化升级的关键时间窗口期间，得助智能大模型平台靠着它“行业深耕+工程化能力”的特别定位，正变为企业级智能体开发的新样式。
汽车行业的决策者，面对几十套业务系统里散落的海量数据，苦苦等待2至3天，才能够拿到跨部门分析得出的结论，然而在此期间，数据本身所具有的价值，早就已经被时间稀释至几乎没有了。某汽车品牌，曾经构建起了覆盖百余个数据源、每天能够处理数百万条数据的VOC体系，可是业务人员依然面临着自然语言理解能力存在局限、问数场景覆盖不够全面的痛点，数据响应的周期过长，根本难以满足营销活动监测对于实时性的要求。
这些年以来，跟着汽车金融业务的迅速发展，录音录像等销售保存痕迹要求越发严格起来，车贷当面签约、融资租赁签订合约、贷款之后回访等环节都需要完备地留存档案。可是，传统的人工双重录制方式不但效率欠缺、返工比例大，还面临合规难以落实、数据难以追寻等现实方面的挑战。
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