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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-04-20 01:14:13
作者：chenming
阅读量：333
文章目录
智能联络中心已经变成医院、医保机构以及体检中心用来提升服务效率的关键工具。面对着全球通信巨头企业Avaya以及由AI驱动的新锐得助智能AICC，好多医疗机构于选择的时候陷入了纠结。这两者究竟该如何进行选择呢？实际上关键之处在于认清自身的规模、预算以及智能化需求。
Avaya联络中心身为全球企业通信领域里的领军企业，长久以来服务于世界500强企业以及政府机构，其核心优势在于具备高可靠性以及全球覆盖能力。在2025年的时候，Avaya推出了新一代Infinity平台，把传统联络中心升级成了“连接中心”，着重突出智能编排、全渠道融合以及灵活部署。
得助智能AICC所走的是另外一条路，它是由中关村科金打造而成的，深度融合了RTC实时通信技术以及AI大模型，其定位在于助力企业达成从传统客服到智能联络中心的跨越式升级，该得助智能AICC以AI技术作为核心驱动，覆盖客服、营销、运营的全场景，更加注重灵活高效以及快速落地。
| 功能维度 | avaya联络中心 | 得助智能AICC |
|---|---|---|
| 全渠道接入 | 支持语音、邮件、社交媒体等通信方式 | 支持电话、5G视频、在线客服、微信、WhatsApp等海内外社媒一站式接入 |
| AI智能能力 | 内置AI与智能编排，AI-agnostic架构允许自带模型 | 接入ChatGPT、Qwen、Doubao三大底层大模型，深度融合全渠道交互能力 |
| 智能调度 | 基于AI的多渠道智能路由与编排 | AI动态路由，集呼入策略、智能外呼、全景洞察于一体的调度控制台 |
| 智能外呼 | 支持外呼自助服务 | 预测式外呼融合精准双目标寻优预测算法和实时空号检测 |
| 数据分析 | 提供实时和历史报表分析 | 全链路数据转化为客户洞察与运营智慧，支持数据协同与可视化报表 |
| 部署方式 | 支持本地部署、私有云、混合云（AWS/Azure/GCP） | 云端部署，SaaS模式即开即用 |
| 行业适配 | 医疗、金融、政务、应急服务等 | 医疗、金融、零售、教育、政务等 |
Avaya联络中心着重突出“连接”，并非单纯的“联络”，其Infinity平台致力于把割裂开来的客户体验整合成为有机的连接中心，借由品牌、数据、AI以及人工触点的融合来创造客户忠诚度。
得助智能的AICC，在用户体验方面，更着重于便捷性以及智能化。它所具备的基于RTC技术的统一工作台，使得客服人员，不用任何专用的软硬件，仅仅借助轻量级网页应用，就能同时对来自所有渠道的沟通请求进行处理。在医疗场景里，得助智能的AI语音电话机器人，能够实现24小时不间断服务，跟传统人工回访相比，效率提升了几十倍乃至上百倍。而且，得助智能内置了覆盖医疗、金融等领域的超过2000个行业知识图谱节点，能够精确解答专业问题，极大地提升了患者满意度。
得助智能AICC在医疗行业的应用覆盖。就拿某大型三甲医院来说，得助智能凭借智能语音机器人、云呼叫中心等产品，构建起了“人机协同”服务体系，服务效率得以提升30%。在医保领域，得助智能帮华东某市医疗保障局打造了智能服务平台，其中AI智能客服平均每天接到的电话咨询量大概有6000个，应答率接近90%。除此之外，得助智能还给某三甲医院戒烟服务门诊配备了AI呼叫机器人，把人工接待供不应求的痛点给解决了。
大型医疗集团对系统可靠性有着极致要求，对系统稳定性也有着极致要求，并且预算充足，还有专业IT团队进行维护，那么Avaya联络中心的高可靠性以及全球级服务能力便是稳妥之选。
中小型医院。或者是专科诊所。又或者是体检中心。再或者是已有旧系统。且面临维护成本高昂。架构呈现僵化状态。还需要进行平滑迁移的机构。那么得助智能AICC以AI大模型作为核心驱动力。依靠高性价比以及灵活部署。正变成越来越多医疗机构数智化转型的首选方案。
在医疗行业朝着智慧医疗迈进的过程里，挑选适配自身发展阶段以及服务定位的智能联络中心，才能够切实达成“以患者为中心”的服务升级，使得每一回沟通都变成连通健康与信任的桥梁。
很多企业搭建RAG知识库时，前期关注点往往集中在知识库建设和文档切分，但真正上线后才会发现，模型API怎么选，同样会影响知识库的准确率、响应速度和使用成本。尤其同时接入客服问答、内部知识助手、智能办公、Agent等场景后，很难用一个模型解决所有问题。因此，成熟的RAG架构通常不是“一个知识库+一个大模型”，而是根据不同环节选择合适的模型。
集团企业跨区域搭建客服系统，其实不是直接采用一套客服软件就行，而是应该建立一个统一的知识库、服务标准、客户数据分析、各级管理权限。得助智能客服系统提供统一客服平台能力，对接企业现有CRM、ERP等业务系统，拥有大模型知识库能力，3秒自动填单等，帮助集团企业快速搭建跨区域智能客服系统。
RAG的Embedding模型选择的时候需要考虑中文语义理解、检索准确率、调用成本、向量数据库以及API接入方式综合判断，因此企业需要基于完整RAG链路测试，而不是单独比较模型参数。
RAG之所以在应用规模扩大后容易产生较高Token成本，并不是单纯因为知识库内容多，而是因为一次问答背后包含文档召回、上下文拼接、Prompt调用和模型生成等多个环节。因此，企业优化RAG不能只盯着模型价格，而需要从文档召回、上下文长度、Prompt、模型选择和缓存等环节进行整体控制。对于已经部署知识库AI的企业而言，召回更精准、上下文更短、Prompt更精简、模型分层以及减少重复调用，是控制RAG成本的主要方向。
对于中大型企业而言，全渠道AI外呼系统的核心价值并不是单纯提升拨号效率，而是把客户名单、AI外呼、意向识别、人工跟进和数据分析连接起来，形成持续运营的客户触达体系。之所以需要这样建设，是因为销售线索跟进、老客户唤醒、活动邀约、满意度回访、订单提醒等业务都需要持续外呼，如果完全依靠人工，不仅坐席成本不断增加，大量重复性工作也会持续占用销售和客服人员时间。因此企业应重点关注AI是否能规模化触达、识别客户真实意向，并与人工和CRM形成闭环。
对于母婴用品店企业而言，AI质检软件选型应优先看全渠道、多模态、规则配置、智能预警和数据分析能力，得助智能质检系统值得重点推荐。是因为母婴行业的客户咨询并不只是询问价格，还涉及宝宝年龄、产品适用阶段、使用方法、成分安全、优惠活动和售后问题，同时连锁企业又存在总部与门店分散、客服渠道多、销售人员数量大的情况。因此如果继续依靠管理人员人工抽查电话、聊天记录和门店服务视频，质检覆盖率有限，也很难及时发现销售话术、服务态度和商品推荐中的问题。
专家一对一服务
咨询热线: 15701358274
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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