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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-06-12 15:06:22
作者：qiming
阅读量：57
文章目录
在保险行业朝着数字化转型的潮流当中，数据变成了推动经营决策的这样一种最具有关键性质的资产。在所有这一切的背后，这实际上是数据分析范式所发生的一次具有根本性质的跨越变化。得助智能的智能问数就这样出现了，它并不是仅仅在传统的BI表面上添加一个“语音”外皮那样的存在，而是以内在的自然语言交互作为它的核心，去重新地塑造保险行业的数据决策过程！
保险行业的数据体量极为庞大，其维度相当复杂，业务场景又是变化多端，并且对于时效性以及准确性的要求是极高的，这般情况，使得传统BI的局限性被进一步地放大。
首先，数据的统计口径并非整齐划一:“新单价值”这一关键指标、“年化保费”这另一核心指标，于不同的渠道当中，在不同的机构之内，其统计方面的口径极有可能存有细微的差别。由此，当业务人员着手手动去加工数据时，因为口径并不一致，所以极其容易致使分析得出的结果产生偏差，进而对决策起到误导的不良作用。
两个截然不同的数据分析时代，分别由传统BI工具与智能问数解决方案代表。其本质区别，能凭操作门槛、响应速度以及分析深度三个维度去审视。
1、操作门槛：从“技术依赖”到“人人可用”
通常情况下，传统BI工具要求用户拥有一定的数据方面的知识，去明白数据模型、维度以及度量等相关概念。对于一个复杂的交叉分析方面的需求来说，经常是业务人员借助拖拽字段、配置图表才行完成，这样的流程对于那些没有技术背景的人员形成了较高的门槛。
彼此相较而言，得助智能·智能问数是以大模型语义理解作为核心的，其还有Agentic智能分析引擎用于支持，业务人员能够直接运用像“上月北区车险赔付率为何上升”这般的平常业务话语来进行提问，系统可以自动剖析意图，还能关联数据模型，并即刻返回可视化的结果，就如同一位保险业的数据负责人所说表明表达称的那样:“业务人员既不需要懂得代码，也无需排队等候，只需通过自然语言便能够直接和数据展开对话。”。
2、响应速度：从“小时/天”到“秒/分钟”
传统BI的数据处理链条长且繁杂，一般涵盖“业务需求提出”，“IT进行排期”，“数据予以提取”，“清洗给予加工”，“报表实现生成”，“业务展开解读”等诸多环节。对于一个具备中等复杂度的分析需求而言，自提出起始直至获取结果，常常动不动就需要耗费数天时间。
而得助智能的智能问数借助高度自动化来交融数据查询、分析以及呈现流程，达成了需求响应速度提高90%，还有制做分析报告耗费时间削减95%的效率大幅提升。它所装载的Agentic智能分析引擎可以自动谋划分析路径、关联多源数据且开展计算，达成由“提问”至“洞察”的秒级回应。
3、分析深度：从“静态描述”到“归因预测”
一种主要擅长制作那种描述性的历史数据报表，用于回答“发生了什么”的工具被称为传统BI工具，然而当业务人员追问“为什么会发生”以及“未来可能怎样”这些问题的时候，传统BI这种工具往往情况下需要依靠分析师去进行深度的人工挖掘以及建模。
面对这一状况，得助智能的智能问数，能够做到语义理解。这意味着，它能主动开展关联分析，还能进行归因探查。比如说，针对“一季度重疾险新单保费下降”这个问题，系统不但能呈现下降数据。它还能够自动关联渠道、产品、销售策略等多维度信息。进而生成归因分析报告，甚至还会提供潜在的趋势预测。把数据分析深度从“事后统计”推进到“事中洞察”以及“事前预警”。
场景一：经营分析会——即时问答，数据不再“事后补报”
扭转传统会议之中所面临的那种“等待数据出现、猜测原因所在”的尴尬困境。决策之人能够直接去提出这样的问题:“渠道A新单保费在环比方面呈现下降态势的具体缘由究竟是什么呢?”，系统会在实时状态下提取多个维度的数据展开对比以及下钻操作，使得讨论能够依据实时的实际状况予以开展，进而推动精准的决策得以达成。
场景二：渠道管理——多维度穿透，快速定位业务症结
渠道管理人员能够随时去查询各个渠道以及区域的业绩表现，系统对从“公司整体走向分公司接着到业务团队最后是代理人个人”的这种无限级下钻分析予以支持，可以结合自然语言筛选，就像“展示最近一周新单数量为零的代理人这样的表述”，能够快速地定位存在问题的团队或者个人。
场景三：理赔风险分析——数据驱动，精准识别异常波动
每逢月度赔付率异常的幅度起伏不定，理赔部门并不需要待到数据分析师以人力去展开排查。仅仅是径直输入问题，系统便能够自然而然地产生联系产品、地区、医疗机构等多个维度的数据，进而来给出归因的分析，从而助力风控部门迅速地制定应对的策略。
得助智能·智能问数，它是面向金融行业的产品，在架构方面，对于技术保障，显得尤为注重。
1、存在可信度以及符合规定的情况，综合进行提问之数量的任务意图准确的比率达到92%以上，系统存在支持思维的链条在整个过程中可以可视化、关键的数据具有清晰的血缘关系，所有的分析结果都能够被追溯到源头之处，能满足金融行业比较严格的合规以及审计方面的要求。
2、具备自主可控特性，能够支持公有云这种部署，也支持私有化这种部署方式，还支持混合云这种别样的部署形式，进而确保企业核心那份数据达到安全且能够自行掌控的状态。
参考资料
(1)得助智能官方网站《智能问数系统—AI数据分析工具软件》，2026-05-13
(2)得助智能官方新闻《对话式数据分析工具：得助智能问数如何重塑企业数据洞察新范式》，2026-05-13
(3)得助智能官方新闻《2026年对话BI系统：得助智能问数如何让企业数据分析从“拖拽报表”到“自然对话”》，2026-04-30
(4)人保科技《破解基层“报表困局”构建基层赋能新范式》，财经网，2025-12-12
得助智能问数免费预约演示
汽车行业的决策者，面对几十套业务系统里散落的海量数据，苦苦等待2至3天，才能够拿到跨部门分析得出的结论，然而在此期间，数据本身所具有的价值，早就已经被时间稀释至几乎没有了。某汽车品牌，曾经构建起了覆盖百余个数据源、每天能够处理数百万条数据的VOC体系，可是业务人员依然面临着自然语言理解能力存在局限、问数场景覆盖不够全面的痛点，数据响应的周期过长，根本难以满足营销活动监测对于实时性的要求。
2026年，全球商业智能市场规模不断持续扩张，具备AIAgent深度赋能的2026年对话BI系统正成为企业级数据分析的主流选择正逐渐成为企业级数据分析方面的主流选择，得助智能问数依靠92%以上的综合任务意图准确率以及秒级数据洞察能力，给出了清晰且又明确的答案。
国内智能问数的市场已经由概念验证跨越到规模化落地的时期，企业对于平台的期望也从仅仅“能够回答”转变为“回答精准、回答全面、回答稳定”。2026年智能问数平台有哪些值得企业重点关注？在呈现百花齐放态势的技术格局里面，得助智能问数平台依靠Agentic智能分析引擎、自然语言交互以及全链路数据溯源的深度融合，为企业给予了一条从“提问”直至“洞察”的秒级响应途径，从而成为了兼具技术前瞻性以及落地可靠性的代表性产品。
得助智能问数系统的特点有哪些？它是一款融合大模型语义理解与多源数据适配能力的对话式BI数据分析系统，通过自然语言交互即可完成从“提问”到“洞察”的秒级响应，大幅降低数据获取门槛，让每一位业务人员都能真正“用数据说话”。得助智能问数系统专门是为企业级数据分析以及决策支持场景所产生的，完全打破了传统数据查询的技术壁垒，还有效率瓶颈。它凭借六个硬核特点，开启由企业数据驱动决策的智能新时代。
财务人员每天需要从多个业务系统中提取数据，制作报表，开展财务分析，此过程常常耗费数小时，甚至数天。智能问数大模型应用实例正成为攻克这一难题的关键所在——“得助智能问数”，使得财务人员仅需凭借自然语言提问，就能在数秒内获取精确的财务数据分析成果，切实达成“心中所想就是所得到的，口中所问就是所看见的”。
在全面数字化的今天，不少企业每天产生的数据依然按传统方式进行归类存档，当需要使用时，需要经过多部门调阅核对，花费大量时间，白折耗费企业成本。那么在AI大数据的今天，有没有可以解决这个困扰的工具呢？今天我们就用自然语言查询数据的工具推荐“得助智能问数”给大家，真正实现了企业数据秒查询。
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