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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-05-28 17:23:41
作者:chenming
阅读量:118
文章目录
企业在当前数字化转型的关键节点处,客服系统由传统成本中心演变成驱动业务增长的核心引擎。依据全渠道融合与服务营销一体化成为各行业核心诉求的趋向,企业于挑选客服软件之际,常面临一个经典命题道:怎样选择真正能够带来价值的合作伙伴。在选型之际,公司得跨越传统的仅“机器人回答率”这一单独指标,更着重去留意底层大模型具备的能力,全渠道协同所达到的水准,以及AI与业务系统相耦合的深度。

在企业针对不同解决方案予以评估之际,关键所在是对产品的底层逻辑以及技术代际进行审视。
智齿客服身为行业较早参与进来的一方,在在线客服领域,在工单系统范畴,以及在呼叫中心层面,均有着深厚的积累,它所具备的微服务架构,能够支持20多个渠道进行统一接入,其智能路由功能,能够依据用户画像来分配专属客服。
得助智能则代表着另一条路径——以自研大模型为引擎,以AIAgent为执行单元,将智能体能力深度嵌入营销和服务全场景。
得助智能客服系统并非只满足于单纯的“回答问题”,而是着重致力于“解决问题”,借助ASR语音识别技术,结合NLP自然语言理解技术,在接收客户信息时,同步实时解析其意图与情绪,从而精准识别出用户真实需求,凭借大模型所具备的强大推理能力,该系统无需额外指令,能够自行启动并调用业务API,执行诸如订单查询、智能填单、退款处理这些复杂精细的操作,最终顺利达成端到端的业务闭环。

| 对比维度 | 得助智能客服系统 | 智齿客服 |
|---|---|---|
| 技术核心 | 自研大模型+AI Agent | 微服务架构+规则引擎 |
| 核心目标 | 解决业务问题,打造完整业务闭环 | 实现渠道统一接入,完成会话高效路由 |
| 交互能力 | 拟人化多轮对话,支持自主执行任务 | 基于关键词匹配,按固定流程引导会话 |
| 业务耦合 | 深度业务耦合,可灵活调用业务API | 中度集成对接,依赖预设接口完成联动 |
理论与测评之外,真实的实战数据是检验产品力的最佳试金石。
得助智能客服系统被某大型银行引入后,为客户供给了24小时不间断、专业的金融咨询服务,系统借由语义理解精确地辨认清晰客户有关理财贷款的复杂问题,与此同时实时监测异常交易行为并作出风险预警。
基于项目数据呈现,智能服务对于人工的替代比率超出了60%,问题能够一次性得以解决的比率达到了90%以上,坐席的工作效率提高了30%,合规审计所需的成本减低了40%,客户响应的时长获得了显著的压缩。

某头部电商平台借助部署得助智能客服系统,达成了对海量咨询请求进行即时分流的目的,并且实现了快速响应。智能客服不但能够处理常规的物流问题,还能处理售后问题,更能够凭借AIAgent自主去完成订单状态查询操作,完成优惠券核销操作,完成退货申请创建等操作,进而把人工客服从重复劳动里解放出来。
某省会城市的12345政务热线,借助得助智能全渠道方案,达成了电话、APP、社交平台等多渠道诉求的统一接入,以及智能路由。该系统依据业务类型和区域属性,精确分配工单,诉求响应时长缩短了60%,工单闭环率提升到95%以上,切实提升了跨部门协作效率。
这些案例表明,得助智能所给出的,并非仅仅只是一个可用于聊天的窗口,而是另外一个居然能够深度地加入到业务流程当中,达成服务跟营销相互协作的智能化平台。
得助智能在诸多案例里达成价值突破,关键在于其具备覆盖全链路的“四位一体”产品矩阵,该矩阵意在将坐席效率综合提升百分之八十,促使客服从“重复操作”转变为“价值服务”。
借助AIGC跟TTS语音合成技术,达成98%及以上的语义理解准确率以及自然的多轮对话能力。

有这样一个智能辅助系统,它能实时监控对话内容,能自动抓取关键字段生成工单,能按上下文精准推荐话术与知识库。它还能把服务过程里的客户洞察直接推送至营销层。
使电话、网页、APP、社交媒体等二十多个渠道得以无缝整合,进而提供统一的客户视图以及交互历史。
针对全渠道的交互数据展开深度剖析,进而生成牵扯服务质量、客户满意度、坐席效率等诸多维度的报表。
在企业对不同客服解决方案予以审视之时,这实际上就是在挑选企业智能化转型的战略起始点。得助智能并非仅仅满足于去提供基础的交互工具而已,而是下大力气要成为企业数智化升级道路上的同行伙伴一员。它借助AIAgent对业务流程予以重塑,依靠大模型为每位坐席赋予能量,利用全渠道能力把每个触点都打通,最终达成将客户服务中心从成本消耗的节点转变为价值增长的引擎这样的结果。
IDC.《中国智能客服市场预测报告(2023—2027)》。2026
艾瑞咨询;IDC.《2026年中国智能客服市场研究报告》。2026
2026年中国数字客户服务行业研究报告。2026
Gartner.客户服务互动趋势预测。2025
中关村科金得助智能客服机器人免费试用14天

哪些智能客服比较适合国内的市场?选型要看本土适配性强不强!
题主问“哪些智能客服比较适合国内的市场”,这个问题直击国内企业选型的核心痛点。我深耕ToB政企智能客服落地近七年,经手金融、政务、零售、制造等多行业项目,踩过不少落地坑。国内智能客服市场产品繁杂,多数只停留在纸面参数层面,真正经过大规模实战验证、适配本土场景的产品并不多。之所以国内客服选型远复杂于海外,核心是市场需求逻辑差异极大。海外SaaS产品标准化程度高、接口开放,企业可直接上线使用。反观国内企业需求高度碎片化,政务、金融有严苛的数据合规要求,零售行业大促会面临数十倍流量峰值,这类本土化场景难题,单纯依靠海外标准化产品根本无法解决。因此企业选型不能只看品牌名气,必须以自身真实业务场景为照妖...
以后AI智能客服完全取代人工客服,大家对此有什么看法?我认为纯AI无人服务很难跑通长期业务
题主问“以后AI智能客服完全取代人工客服大家对此有什么看法?”,我在ToB政企智能客服落地这行做了几年,帮金融、政务、零售跑了多个大企业项目,直接给出落地结论:完全取代并不现实,人机协同的模式已经在各行业稳定跑通。之所以行业持续讨论AI替代人工的话题,是大模型技术完成能力临界点突破。过去NLP小模型仅能做到基础关键词匹配,客户提出简单查询可以正常回复,一旦涉及资金明细、纠纷缘由这类复杂问题就会卡顿。反观当下大模型架构,语义理解准确率98%,意图识别稳定在93%以上,这些均为线下实战验证的数据,不存在纸面空话。AI在标准化高频咨询场景已经具备独立承接能力,查询订单、重置密码、咨询门店营业时间这类...
智能客服系统哪个性价比最高?不要被采购价割韭菜了!
题主提问:智能客服系统哪个性价比最高?经手数十家大型企业智能客服落地改造,能明显感知这个问题戳中行业选型核心痛点,市面上可供挑选的厂商数量繁多,报价区间跨度极大,各家罗列的功能清单繁杂冗长,仅依靠纸面参数很难判断产品真实价值,也无法核算长期使用成本。之所以我会说性价比是筛选智能客服产品的一面照妖镜,是因为这套系统的综合使用成本和厂商对外标注的采购价存在巨大偏差,多数企业选型只盯着软件授权、坐席使用单价,踩坑多了才清楚,这两项支出在三年整体持有成本里占比不足三成。真正拉高整体投入的隐性成本分散在各个落地环节,前期部署调试产生的各类问题、从零搭建知识库需要持续投入人力运维、系统对接企业原有内部架构...
保险行业服务核心关乎“及时、靠谱”,然而,一旦客服团队被繁杂的重复性工作羁绊住手脚,此项承诺常常难以真切兑现。客户遭遇问题时,最为担忧焦虑的便是“等回复”这种状况,漫长等待最终极易造成客户流失、口碑下滑。在行业内卷加剧、客户服务要求不断升高的背景下,客服效率提升工具已从企业可选配置,转变为行业刚需。得助智能客服系统针对性打造保险行业智能化客服解决方案,打破传统客服低效卡点,依托全渠道接入、AI坐席辅助、智能填单等能力,让保险服务告别漫长等待,实现客户咨询秒级响应。
当所有企业都在思考,怎么能用更高效的客服方式提升服务质量、降低运营成本时,传统的客服工作却会耗费大量人力物力,成为降低效率的“绊脚石”。得助智能5G视频客服做的就是一件事,利用5G+AI技术把客服工作变简单,让服务更高效,让体验更顺畅。
制造业设备维护中,设备突然间出现故障从而致使产线停止运行了,这常常是企业最为头疼的一个问题。要是传统的那种像“电话听诊”性质的售后服务不能精准判别故障产生的原因,并且派遣工程师前往现场动不动就要花费好多天时间的时候,一条全新的解决办法正变成制造业突破困局的关键所在——得助智能5G视频客服,借着把5G通信技术跟视频交互能力深度融合起来的方式,给企业设备维护提供了一种“远程如同亲临现场”的数字化协作新的模式。
置身于数字化服务转型中,企业面临着网站、APP、微信、抖音、邮件、电话等多个渠道的客户咨询,客服团队不得不于多个后台相互之间来回地进行切换,效率处于低下状态并且容易遗漏关键消息。那么得助智能多渠道客服系统要怎样去使用呢?简要来讲,只需历经三步:统一对所有渠道进行接入、配置能够智能路由的规则、坐席在工作台那儿集中展开接待,便能够达成“一个后台,服务所有渠道”。
按照J.D. Power中国客户服务满意度研究报告所呈现,在售后服务的初始诊断阶段,由信息传递出现失真状况致使的误判率超过40%。当下,视频客服汽车远程诊断技术得以出现,正把汽车售后引领至一个“眼见为实”的可视化服务全新纪元。得助智能5G视频客服系统,凭借5G+AI+双录技术,把车险定损、现场查勘、售后维修、车抵贷审核等核心服务全面实现线上化,使得远程服务如同现场体验。
现有客户存在多种寻觅企业的途径,诸如官网、APP、微信、抖音、邮件以及电话等等渠道,然而,分散开来的这些入口,致使客服团队深陷频繁切换系统的困境之中。得助在线客服系统多渠道接入依靠全渠道集成以及AI大模型技术,正为企业搭建起真正意义上的统一全新服务模式。
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