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中关村科金得助智能-小得
公司新闻
2026-05-09 10:40:58
作者：JIfan
阅读量：240
文章目录
中关村科金OpenClaw创新大赛圆满收官。来自不同岗位的员工围绕真实工作场景，基于PowerClaw企业级数字员工系统，探索智能体在招聘、法务、招采、运维、风控、代码审查、投研分析等场景中的应用方式。
这些工作都不陌生。它们共同构成了企业运转中大量真实、重复、复杂又必须完成的日常。
也正因为真实，员工给出的方案没有停留在“让AI帮我回答问题”。他们把自己的工作流程拆开，找到最耗时间、最容易重复、最需要标准化的环节，再尝试交给智能体执行。
于是，一批带着明显岗位特征的企业智能体应用开始出现。
Demo效果演示
过去，专利风控要先从电商平台、企业宣传页面、展会资料等公开渠道里找疑似侵权产品，再对照专利权利要求书逐项比对，最后整理风险等级和报告。这个过程专业性强，也很耗人。
LegalClaw的做法，是先让系统解析专利PDF，抽取关键保护点；再解析竞品网页，提取产品特征；随后形成专利与竞品之间的多组比对，输出风险分值、命中情况和分析结果，并保留网页截图，辅助完成证据留存。它接住的不是法务最终判断，而是专利风控里最耗时的前置检索和初筛环节。
Demo效果演示
招聘里的很多工作都很具体：看简历、筛候选人、判断匹配度、准备沟通话术。HR每天可能要面对几十份甚至上百份候选人信息。智聘先锋队把这一段流程交给智能体处理：根据岗位要求筛选候选人，读取在线简历并生成截图，给出匹配原因、技能标签和沟通建议。
这个项目的特点是入口很贴近日常工作。HR可以通过Web面板查看候选人列表，也可以通过飞书入口发起任务。答辩现场，HR同事也反馈，该工具已在小范围试用，正在继续优化匹配精准度。
Demo效果演示
这是一条很典型的重人工链路：登录剑鱼标讯、招标网等平台，围绕不同产品线设置关键词，逐一搜索、筛选、下载，再清洗、去重、整合字段、打标签，一个产品可能有500多条数据，一天需要处理上千条数据。
招采数据智能管家把这条链路拆成了多个动作：登录、搜索、筛选、导出、下载，交给智能体模拟执行；去重、字段标准化、标签标注，则结合规则处理和大模型理解完成。业务人员从重复处理里抽身，才能把更多时间放到市场洞察和业务分析上。
传统DBA处理数据库告警，需跨多平台手动操作：先通过FastX接收告警，再登录Prometheus查看性能指标，切换到ELK查询慢查询日志，最终仅凭人工经验分析根因，流程繁琐、耗时冗长。守库虾以飞书机器人作为统一入口，把告警智能诊断、主动探测巡检、慢查询分析串起来。运维人员可以通过飞书指令触发指定集群探测，也可以接收系统自动生成的诊断结果和巡检报告。
它解决的不是单点能力问题，而是把原来分散在多个平台里的数据库运维动作，收拢到一个更自然的工作入口。
风控团队日常既要做固定监控，也要响应模型效果评估、放款策略分析、逾期原因挖掘等临时需求。固定监控任务会占用分析师大量时间，单人次日均2-3小时耗在重复性工作上。
Claw智能风控助理通过MCP工具连接大数据平台，以SQL取数、Skill沉淀经验、LLM认知分析为核心，把数据提取、指标计算、结果生成、飞书推送串成完整链路。更重要的是，分析师的监控规则和判断逻辑可以沉淀为可复用Skill，把分析师的经验“蒸馏”到Skill中。经验不再只跟着个人走，而可以变成团队可复用的能力。
企业系统运行久了，历史代码、技术债、架构风险往往不容易被系统性看见。Code Review主要覆盖新增代码，存量代码长期缺少统一审查视角；架构问题有时要等到真实事故出现，才会暴露出来。
TechBrain用OpenClaw作为调度中枢，打通内部代码审查Agent与飞书云文档、多维表格，对存量代码、增量代码和多模块复杂项目进行扫描与质量分析。它不只是发现问题，还要把问题变成治理任务，形成从代码审查、任务分配、修复跟踪到验证复核的闭环，让企业历史系统从不可观测走向可分析、可决策、可持续优化。
此外，还有几类项目覆盖了员工更日常的工作体验。
投研小队把数据抓取、财报监控、论文复现和策略回测串联起来，探索量化金融投研助手；八爪鱼大队尝试把日程、任务、文档和行业动态整合成可视化晨间简报；财智Claw组围绕智能报销，把OCR发票识别、对话式填单和费控系统对接起来；前沿瞭望组则做了每日精华整理Skill，通过Multi-Agent架构采集、筛选、推送优质内容，让信息从“人找信息”变成“信息找人”。
这些项目所处阶段不同，有的已经进入小范围试用，有的仍在打磨原型，有的还需要继续优化准确率、稳定性和交互体验。但它们放在一起，已经呈现出一个清晰变化：AI正在从单一问答走向真实任务执行，进入系统、流程和岗位。
PowerClaw企业级数字员工系统在这次大赛中承担了关键底座作用。它让OpenClaw能力进入企业环境，支撑员工围绕具体业务问题构建可运行、可验证、可迭代的智能体应用。
当企业开始自己“养龙虾”，被孵化出来的不只是几个应用原型，也是一种更贴近业务现场的AI创新方式。
它让一批原本藏在日常工作里的流程被重新拆开：哪些动作可以自动执行，哪些判断必须由人复核，哪些数据需要沉淀，哪些结果需要回流。也让业务人员、产品人员和技术人员在同一个具体问题前协同起来。
如果您的企业也在探索企业级智能体相关业务场景，欢迎在线咨询我们的客服人员，中关村科金得助智能专家将为您提供专业的解决方案。
2000 人以上大型集团适合什么智能双录系统呢？
2000人以上大型集团选型智能双录系统，已不是单点工具采购，而是合规、效率、数据主权三方面的关键支撑。业务并发量在万级以上，监管风险随之放大，对系统稳定性与数据安全的要求显著提高。因此我推荐得助智能双录系统，凭借全栈自研架构与多家头部客户的落地经验，与这一规模的需求高度匹配。一、传统双录方案为何失效？2000人以上集团业务遍布全国，双录场景覆盖线下柜面、远程视频、移动展业，每日产生大量音视频文件。传统系统普遍存在三个问题：效率与体验的双重压力：流程高度依赖业务员手动引导和话术背诵，单次耗时20到30分钟，出错需全程重录，一次通过率约50%，人力消耗大、客户体验差。质检覆盖的盲区：人工事后抽检覆...
安徽智能外呼系统厂商推荐：合肥、芜湖、阜阳、安庆等下辖城市企业怎么选？
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企业年度在1万-5万预算的电话AI外呼系统该怎么选？
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精选案例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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