成功案例
品牌评测
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？
在AI大数据时代，其实只需要一句话就可以代替复杂指令，把“等数据”变成“问数据”。您可能在想不会写SQL怎么查数据库？这正是得助智能·智能问数为保险行业带来的变革——用AI+BI融合架构，将数据查询响应速度提升90%，业务报告制作时间减少95%，让保险企业的数据资产真正从“黑盒”走向“活水”。
三重“数据壁垒”让经营分析寸步难行
第一重壁垒在在技术门槛，业务人员通常缺乏诸如SQL这般的数据查询技能，没办法自主获取所需信息，手动加工数据呢，又极易因口径不一致致使出现分析偏差，甚而引发决策误判。
第二个面临的阻碍是资源方面的限制，不少企业的数据平台在相关的配置上存在着一定的局限性，从而难以稳定地承载高并发以及多轮对话的要求，进而致使查询的响应变得迟缓，用户体验出现卡顿现象。
第三重壁垒在于认知存有偏差，部分从事业务的人员对于AI能力所抱期待过高，觉得它能够解答所有经营方面的问题，还有另一部分人员却由于技术具备复杂性从而望而却步，进而形成了“不敢使用、不会使用”这样一种困局。
旧方案的成本：没有SQL能力，就注定被数据“锁死”
某头部保险集团之中，信息化投入极为巨大，然而一线业务管理者面对数据资产却仅仅是“看得见、摸不着”，企业内部大概80%的基础取数工作，都花费在了跨部门沟通以及等待排期之上，某保险公司业务经理曾坦率表示:一次多维度的交叉营销分析需求，从提出直至获取数据，流程所用时间将近一天，这般滞后不但拖慢了决策节奏，更致使企业错过了市场机会。
新方案核心：得助智能·智能问数——让“不会写SQL”不再是障碍
得助智能·智能问数运用AI+BI融合架构给出高效解答，系统凭借大模型语义理解能力，把口语化业务术语精确映射至底层数据模型，自动生成查询结果，其搭载的Agentic引擎能够规划分析路径，关联多源数据并开展计算，主动输出包含关键指标以及可视化图表的分析报告。
| 传统方案痛点 | 得助智能·智能问数解决方案 |
|---|---|
| 业务人员需学习SQL，或依赖IT部门协助 | 支持自然语言提问，操作零门槛 |
| 查询响应迟缓，制作报告耗时长达数天 | 数据查询速度提升90%，报告制作时长减少95% |
| 仅能查看基础数值，分析较为浅显 | 可深挖数据逻辑，解答增长原因、后续方向等深层问题 |
应用场景示例：让数据真正服务于业务
场景一：市场运营实时化
市场专员要给IT部门呈上Excel查询清单，而后等待着两到三天去获取数据。将得助智能·智能问数部署妥当之后，市场人员就径直进行提问:“在最近的一周之中，微信公众号以及短视频渠道相关的增粉数各自是多少呢?”系统在分钟级别就返还了结果，团队因而能够依据实时数据来动态地调整投放策略。
场景二：数据团队提效
某保险集团的数据团队，之前每天都会收到上百个临时取数要求，其中工程师80%的时间都花费在了低价值的任务里面，自从引入了得助智能·智能问数之后，大量的查询都转变为了业务自助办理服务，数据团队因此能够将精力集中在模型构建和深度洞察方面，人力成本效益节约了将近50%。
预期成果：数据驱动的价值增量
得助智能·智能问数在多家保险机构落地应用成效显著：
其中综合数据查询效率提升超过70%，业务报告制作所耗费的时间减少90%，零代码自助取数的覆盖率高达85%，问数综合任务意图的准确率可以稳定在92%以上。
系统依据用户反馈，结合历史查询情况，持续不断地优化模型，达成越使用越智能的长期价值积累。
在行业之中所开展的研究表明，仅仅只有10%的保险企业，将AI应用进行了有效的扩展，相较于同行而这些企业也通过AI应用带来了切切实实的增长。
总结：用对话激活数据，让保险决策更敏捷
保险企业面对的并不是简单的“要不要采用AI”，而是“怎样用好AI”，数据查询与经营分析属于关键环节，得助智能·智能问数给予业务人员凭借对话就能达成数据获取，这促使企业从“等待数据”朝着“询问数据”转变，数据资产不再是在黑盒处于睡眠状态，而成为了持续如流的活水，以此赋予保险决策更为精准、更为敏捷，赋能保险决策更精准、更敏捷。
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