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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-12-24 16:15:34
作者：JIfan
阅读量：368
文章目录
下午三点，某全球快餐品牌的市场营销经理李强（化名）收到系统通知“您提交的套餐命名和5个月前的套餐命名重复，请重新命名”。
作为一家拥有1000多家餐厅、超万名员工的全球快餐企业，近几年进入中国市场，不管是门店数量还是推出的产品套餐都在逐年增加，由于以前常常依靠人工经验对套餐数据进行管理，存在的问题就是流程分散、标准不一、非结构化描述等，最终形成拆解的效率低、响应慢、不能支持高频次的营销活动。
因此必须引入AI大模型技术，给套餐主数据的系统化管理进行赋能，搭建一套可信、好检索的多模态智能知识管理体系，形成一套‘业务流程-数据-知识’的智能闭环。
1.重复劳动与数据混乱
由于套餐主数据创建流程非常繁琐，人为操作就容易出错，非常容易出现套餐命名重复而且混乱，缺少系统性控制，影响效率的提升和溯源利用。
2.创建时无错误提示，事后补救浪费资源
套餐需要在多个系统中录入，同时也不会实时检测套餐的命名以及合理性，创建成功后也不会立刻提示，这些错误往往要到活动上线前才被发现，事后补救不仅造成资源的浪费也会影响营销活动的及时性。
3.经验随着人员变动而流失
商品知识依赖口口相传，知识沉淀困难且缺乏闭环管理，导致经验流失、跨场景复用率低
产品的各种知识和搭配祝组合经验随着人员的流动而流失，不能将优秀的经验进行沉淀，需要重复造轮子造成极大的浪费。
半年后，随着和得助智能合作，引进了ai大模型能力和企业知识库，彻底改变了原有的工作方式。李强（化名）为冬季推出“暖冬套餐”，以往人工拆解录入至少耗时1个小时，现在只需要在系统中输入“暖冬套餐：汉堡、可乐”点击提交后几秒内，系统就生成了标准化、无歧义的结构化主数据。
1.智能组餐助手
这便是智能组餐助手的带来的价值，通过大模型语义理解能力，实现自然语言到结构化数据的秒级转化，从源头解决人工拆解的错误。
2.多维智能校验
更为惊喜的就是这个智能校验功能了，在新的套餐组合提出来以后，系统可以实时的和历史的套餐建检验，试试反馈重复信息，并智能推荐相似的套餐以供参考。同时提交审批后可以快速生成活动组餐工单，解决了重复、创新性和组餐效率低的问题。
3.智能知识库构建
通过和得助智能知识库进行合作，构建多模态知识管理系统，大模型可以智能抽取QA对，将规则和案例自动沉淀出可信赖的知识内容，同时可进行分层分权限进行管理，随着知识的沉淀知识库还能自我进化，检索速度更快。
4.7x24小时智能知识问答
通过“双路检索”的机制，运用大模型上下文理解与生成能力+小模型精准匹配，可以随时通过自然语言进行提问组餐规则/流程，回答的内容提供参考出处，可溯源，保障知识的准确度。
得助助智能ai大模型能力+企业知识库的引用确实带来了显著成效，通过数据显示：知识库问答准确率提升至98%以上，员工知识获取效率提升80%；组餐准确率达95%，重复创建、数据错误发生率下降90%；相似套餐查询准确率95%。
面对中国市场扩张中的套餐管理问题，该快餐品牌携手得助智能引入AI大模型与企业知识库，通过智能组餐、多维校验、知识沉淀与智能问答四大核心功能，实实在在的解决了重复劳动、错误频发、经验流失等痛点，为高频营销活动提供有力支撑，也为其他连锁企业实现数字化转型提供借鉴范例。如果您也想体验大模型知识库带来的效果，可以点击下方图片免费预约演示哦！
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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