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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-03-02 17:18:03
作者：JIfan
阅读量：297
文章目录
在今天的金融证券业务服务的市场中，生存法则已经发生了变化，信任是基石，体验是桥梁，能真正的理解客户、了解需求并给出合适的解决方案才是证券企业竞争的重要手段。中信建投证券拥有日均处理客户会话超过15万次、海量信息散落在客服、电销、企业微信等不同系统中，数据价值挖掘不足。于是这家券商携手中关村科金&得助智能联手打造了覆盖“数据采集-智能洞察-知识沉淀-业务赋能”全链路的会话洞察平台，成功实现了服务标准化提效。
中信建投证券目前的问题就是客服会话、录音与业务知识等系统数据散落在不同的系统中，同时有数据形式多样化，难以整合分析的难题，具体的挑战为：
1数据庞杂且分散：目前该企业拥有日均会话15万+、5年历史数据1亿+的会话记录，这些数据都分散在套客服、电销、企微做等系统中，不能很好的进行整合形成全面的客户洞察分析。
2数据价值挖掘不足：据统计，约80%的语音与文本数据并没有得到数据分析，大量的客户意图、潜在商机与问题反馈没有得到识别，因此在营销服务缺乏更加客观的数据，更依赖主观经验。
3经验知识难沉淀：员工优秀的客服服务话术、解决问题经验等等没有得到很好的总结，造成在跨部门协作效率低，在规模化运营与管理决策上有所欠缺。
为了解决上面的问题，中信建投证券与中关村科金得助智能进行合作打造全链路会话洞察平台，打通“数据采集-智能洞察-知识沉淀-业务赋能”全链路，将海量客户沟通转化为可复用的数据资产，持续支撑营销与服务升级。
1构建统一的数据底座：会话数据采集与分析：将客服、电话、企微等沟通渠道整合到一起，同时统一采集语音与文本的会话数据，构建一个覆盖全业务、全渠道的会话数据分析底座。
2智能知识库:会话洞察平台利用LLM支持多格式文档智能解析的能力，自动抽取FAQ与优秀话术，构建企业专属的知识库，同时支持相似问扩展、细粒度权限管理与知识动态更新，持续赋能服务标准化。
3标签管理中心:为了更好的管理数据，围绕客户、员工与知识对象构建出三层标签体系，对会话数据进行多维度精细化打标，完成基础的结构化处理。
4会话洞察系统:基于大模型自动解析会话内容，识别客户意图、情绪与潜在的需求，提炼出高频的问题，并沉淀出产品优秀SOP、FAQ与金牌话术内容。
通过构建出一套完善的洞察应用、知识沉淀、反馈优化的体系，为中信建投证券的业务发展提供了强大助力。
服务质量提效：通过大模型对数据的解析能力，平台提炼出32项核心产品大约750个SOP，这意味着无论客户在咨询什么业务，系统都可以快速响应，提升服务质量。
系统推荐话术率达到40%+：自动沉淀出842条金牌话术与1000余条高频问答FAQ，然后集合到企业知识库中，给数千名营业网点顾进行赋能，最终客服采用系统推荐话术率达到40%+。
当下，证券市场的较量已经从产品上升到服务体系的比拼，通过对客户数据的洞察，提供更精准、高效的服务才是企业的核心竞争力，最终在同质化市场中赢得消费者的青睐。
传统BI工具存在门槛高以及效率低的状况，为此业务人员需要对数据进行反反复复地导出操作，并且还要借助Excel来手动展开分析，如此一来便很难满足快速变化着的市场所需。智能问数应用案例已经深刻地揭示出来，得助智能问数恰恰就是破解这一困局的关键有力工具——借助自然语言交互以及Agentic智能分析引擎，使得证券业务人员不用编写SQL代码就能够在秒级的时间内获取到精准的数据洞察，切实把数据资产转化为可以落地的业务价值。
做为得助智能团队中的一员，我长期深入一线调研保险、金融等行业的AI应用场景，参与产品的迭代优化。今天我将详细为大家进行分析公司曾经落地的一个项目：某全国性寿险公司，旗下代理人队伍规模超万人。该企业全面部署了得助智能大模型智能知客系统后得到了以下提升：客户转化率提升32%、新人培训周期缩短70%、策略采纳率突破85%、绩优经验复用率达90%以上。
在保险行业中若是业务人员打算查询，“最近一个月北京地区健康险的日均咨询量以及转化率”，在不存在现成报表的情形下，只能向IT部门递交需求，进而进入漫长的等待队列。严重影响了相关业务的开展，那么能不能简化其中操作呢？
证券行业加速迈入智能化、数字化转型深水区，数据已经成为券商经营决策、客户运营、产品研判的核心生产要素。当前多数券商存在业务系统割裂、数据孤岛严重、取数流程繁琐等问题，传统人工建模、IT排期取数的模式，难以适配瞬息万变的资本市场节奏。得助智能专为证券行业打造对话式数据分析系统——智能问数，以自然语言交互+智能分析引擎打破数据壁垒，推动券商数据分析从人工被动统计，迈向智能自主洞察，助力机构实现高效取数、合规分析、快速决策。
在数据驱动决策已经成为核心竞争力的当下，无数企业依然存在“取数难、分析慢、决策滞后”的困境。传统BI工具的门槛高到犹如天书一般，业务人员对着海量的数据只能干着急瞪眼。得助智能的智能问数出现了，它要使得数据分析如同聊天那般简易。
在医药研发领域，数据就像实验室里的“核心试剂”——精准获取、高效分析数据，直接关系到新药研发速度和临床试验质量。但某医药研发机构曾长期陷入“数据找得到却用不好”的困境：研究人员要查一项临床试验数据，往往整理数小时；突发的个性化查询需求，更是常常因“流程复杂”被搁置。直到引入得助智能对话式BI系统，这种局面才彻底改变，用户数据分析需求响应能力从60%跃升至80%，为新药研发按下了“加速键”。
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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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