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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：51
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！
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。
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