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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-05-08 20:57:26
作者：chenming
阅读量：51
文章目录
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。
过去十年间，企业信息化建设积累了海量数据资产。然而，数据沉淀并不意味着数据价值被真正释放。在实际业务场景中，绝大多数企业面临着三大核心痛点：
痛点一：数据查询依赖IT，响应周期长。 业务人员想要获取特定维度的数据报表，必须向数据团队提交需求。从需求沟通、排期开发到数据核对，一个简单查询往往需要数天甚至一周才可获得结果。
痛点二：分析门槛高，业务人员望而却步。 传统BI工具依赖SQL查询语言和复杂的仪表板配置，非技术背景的市场、运营人员难以独立完成数据分析工作。
痛点三：决策时效性不足，洞察滞后于业务变化。 在经营分析会、营销策略讨论等决策场景中，决策者常常因为关键数据无法实时获取而陷入“凭经验拍板”的尴尬局面。
这一事物是以大语言模型跟Agentic智能体技术作为基础的，它能够自动去规划分析路径，还能够关联多源数据，并且可以执行复杂计算之处，主动生成包含图表的关键报告，达成“提问→洞察”的秒级响应之状态。而且情况是越使用它就会越智能，具体表现为系统会依据用户反馈以及历史查询的情况，持续对语义理解模型展开优化之操作。
| 对比项 | 传统BI | 得助智能·智能问数 |
|---|---|---|
| 交互方式 | SQL/复杂仪表板 | 自然语言对话 |
| 响应速度 | 小时/天级 | 秒级 |
| 使用门槛 | 高（需技术背景） | 低（业务人员直接上手） |
| 分析能力 | 被动查询 | 主动洞察+自动可视化 |
| 学习能力 | 无 | 越用越智能 |
国内某燃气运营平台，在多个平台之中率先进行了得助智能·智能问数的部署。
业务痛点在于这家企业拥有的综合能源数字管控平台集合了诸多CIS与GIS数据，然而传统报表查询的灵活性极差。管理人员若想查询安检普查率以及燃气抄表完成率，势必只能求助于技术团队，如此一来效率便十分低下。
得助智能·智能问数深度深入地切入企业数据中台构成了应用方案，进而进而缔造出了自然语言数据交互中枢枢纽。业务工作的相关相关人员只要只要和数字人“小燃”开展对话交流，便能够能够即时及时地查找查询各类运营数据，并且并且还还可以能够动态生成“用气趋势分析”等图表图形。
工具将百分之九十的重复性数据查询需求予以释放，成效实际，管理人员数据处理效率显著提升，大幅提高。在经营分析会上，管理者直接以语音进行提问，能够实时获取趋势图表，使得决策基于事实。
某财富管理机构，在对它进行匿名处理之后，同样引入了得助智能旗下的智能问数。
业务存在的痛点在于，理财经理需要去逐一翻阅数量繁多的研报以及数据，然而其整合效能极端低下，以至于难以做到在及时的状态下给客户供应专业的建议。
应用方案：系统借助智能问答以及AI文档挖掘，精确地理解客户意图，进而自动生成行情解读还有资产配置建议，它连通了非结构化数据，也就是研报、产品说明书，和结构化数据，即产品收益、客户持仓，最终成为一站式智能分析助手。
实际成效呈现：财富展业效率提高了300%，展业成功率提高了20%，高频场景问答准确率达到了93%。理财经理借助自然语言进行提问，能够瞬间获取市场动态以及产品适配建议，进而将时间投入到高价值服务当中。
其所具备的价值，并非仅仅局限于单个场景下的提效，得助智能·智能问数，而是针对数据消费模式，展开了系统性的重构。从事市场工作以及运营事务的人员，能够借助自然语言随时去查询有关销售方面、用户层面、渠道等各类别的数据，并且能够达成分钟级别的洞察。由数据团队担当统一查询门户之责，将重复需求转化为自助服务，且专注于高价值分析。
Gartner预计，AI会对数据以及分析范畴造成全面影响，IDC进一步表明，自2026年起始，中国企业数据平台会转向联合治理以及实时访问，在这场变革当中，得助智能·智能问数以“自然语言加上智能分析”重塑数据消费模式，自能源监控至财富管理，自供应链优化至零售分析，它使数据随手可及，让每个业务人员皆能成为数据分析师，让每场会议皆基于实时数据开展。
珠宝门店里的大额交易不容易做成，动不动就是几万乃至几十万的单子，即便销售费尽口舌，客户依旧迟疑不决。更让人苦恼的是，管理者根本不清楚问题出在何处，客户明明交流得挺好，最后却流失了，产生纠纷的时候，双方各有各的说法，门店拿不出客观的证据，金牌销售的经验既带不走，又学不会，团队服务水平高低不一。销售沟通过程长期处在管理的“黑盒”状态。
车企以及经销商普遍面临获客成本高昂，包含线索转化率比较低，还包含人工外呼效率欠缺等问题。而一套能够切实发挥作用、产生效果的汽车企业主降本增效方案，已经变成决定品牌生存以及发展的最为关键所在。得助智能外呼系统针对上述行业痛点，深度融合了些前沿AI技术，像ASR语音识别、NLP自然语言处理、TTS语音合成等，还全面接入了大模型能力，从而为汽车行业提供了一套智能销售协作平台，这平台是真正“有温度、懂业务、可成交”的
房地产行业正从“拿地开发”转而走向“客户运营”，在此情形下，国内某区域内位列百强的房企所拥有的营销团队，每日都承受着海量线索带来的巨大压力，以至于几乎喘不过气来。传统的电话营销团队，每天人均拨打量仅仅在50到60通之间，每月有着将近一万条的营销线索，然而转化率却不足0.5%。优秀的电销人员培养周期长达3至6个月，可是人工客服日均处理重复性咨询超过200次，对于复杂问题进行响应的延迟率达到了40%。团队稳定性差，人员流失很是频繁，每一次的离职都意味着培训成本的沉没以及业务衔接的中断。
金融行业中银行理财经理的专业素养以及实战能力，直接对客户服务质量以及银行的核心竞争力起到决定作用。可是呢，传统的培训样式常常遭遇成本高、周期长、场景单一、效果难以量化这类的痛点，致使银行在培养高素质理财经理队伍之际举步维艰。怎样才能够让理财经理在真实压力场景当中迅速成长，精确掌握复杂的话术技巧以及合规要求呢？针对这一行业难题，银行理财经理对练智能解决方案，也就是得助智能AI陪练系统出现了，它以人工智能技术作为核心，为银行理财经理给予全天候以及沉浸式的一对一实战对练体验，正在对金融人才的培训范式进行重新定义。
家电门店的每一位经营者都曾碰到过导购跟客户交谈了半小时，客户转身离开店铺后，导购对于客户究竟是关注价格还是功能，决策预算是多少，卡点在何处，完全凭借模糊的记忆。线下门店每日发生的诸多销售沟通，就像一个数据的“黑盒”，过程看不见，经验留不住，纠纷扯不清。如今，一款专门为家电门店打造的销售沟通记录仪得助AI录音工牌，正在把这一困局彻底改写。
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。
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