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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-02-16 10:00:00
作者:JIfan
阅读量:50
文章目录
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。

在船舶投资这个非常专业的领域,传统的投研与决策也正面临着一些挑战:
投资团队需要实时了解最新的全球船市动态、一些政策、财报数据等,同时包含公司内部的规章制度等,这些信息都散在不同的系统中,同时整理、汇总都耗费了分析师的大量的精力,工作效率比较低。
目前投资报告对专业性和精准度要求是很高的,在撰写报告的时候太过依赖个人经验,但也会存在视角局限性,所以需要利用大模型的多角度强逻辑性进行思考,帮助其完善内容。
在做投资决策的时候,需要对政治、船舶市场、宏观经济等,都需要提供独特的策略建议,需要利用大模型的深度学习和分析能力来辅助分析师,制定更加合理全面的投资策略。
面对这些难题,这家国企选择和得助智能合作,对大模型进行训练、开发智能体、同时利用知识库能力,帮助企业快速撰写报告,提高工作效率
原来这家公司是Qwen大模型,现在以Qwen72B模型为基底,通过深入研究船舶领域的理解,并对Lora和SFT进行微调,让大模型在行业理解和内容上更加精准和专业。
通过对得助智能知识问答产品的应用,构建企专属的企业知识库,将企业制度文件、历史项目报告、外包行业报告、财经资讯PDF还是PPT、word等文件知识一键上传,快速解析、分片、向量化处理,统一管理数据,从而提供语义检索、相似查询等能力。
基于得助智能体平台,提供开箱即用的组件和行业认知,快速构建了一系列“懂业务、汇数据、会执行”的智能体应用。
1.整合投资相关数据源:通过对企业财报、研究报告、新闻动态、金融市场、宏观经济、行业与社媒数据等的了解,形成了可利用的数据资产和知识库,制度问答准确率提升到了96%左右。
2.大模型写作应用:打造了一个非常专业的AI写作助手,可以辅助员工快速撰写投前行业分析报告、投中投资项目评估报告、投后分析报告与投后签报等内容,写作效率提升了70%左右。
这家船舶投资国企的大模型和知识库的利用,不仅将企业的制度问答准确率提升到了96%,更让行业报告撰写的效率提升到70%。说明大模型和知识库对企业的工作效率提升是非常大的,改变过去完全依靠个人经验,变成人工智能+人工的双重模式,让业务增长的效率更加高效。
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