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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-07-21 09:42:25
作者：qiming
阅读量：50
文章目录
金融行业的自然语言BI查询系统就是一种可以让保险从业者用日常的语言来查询业务数据，并且得到分析结果的对话式的工具。保险公司的数据分布在承保、理赔、精算、客服、渠道管理等各个系统里，业务人员要使用数据的话，就必须去IT部门提出需求、排期、等待SQL取数，快的话需要两天到三天的时间，慢的话则要一个星期左右，这样就容易发生决策时机被耽误的情况。此外，传统的BI工具对用户来说门槛很高，一线员工很难自己去使用。
得助智能问数是中关村科金推出的对话式的BI数据分析系统，它依靠NL2SQL以及大模型的技术，实现了业务人员一句话就可以获取到数据、得到分析结果的效果，查询响应速度提高了90%，报告制作时间缩短了95%，意图准确率达到92%以上。本文以保险业的数据痛点为切入点，对自然语言BI查询系统的各项功能进行剖析，并且介绍得助智能问数在保险领域的技术应用情况。
保险公司数据本身就很分散，承保、理赔、精算、客服、渠道管理等等都有一套自己的系统。一个区域经理想要查看“上个季度华东地区车险续保率相比去年同期的变化情况”，一般的过程就是：提出需求给到IT部门，安排好时间，由数据团队编写SQL语句来获取数据，然后把结果拿回来，最后自己整理。快的话两天三夜，慢的话一个星期。
等数据拿到手的时候，决策的时间窗口也许早就关闭了。
传统的BI工具可以自己查询，但是门槛比较高。或者是学习数据表的结构，或者是掌握拖拽式的报表配置方法。对于一线业务人员而言，学起来很费劲，用起来也不怎么顺手。
传统的BI主要的交互方式就是“配置式”，即选择数据源、拖拽字段、设置维度、调整图表。它需要用户有一定的数据结构的理解能力，并且适用于具有数据分析经验的人。
得助智能问答所使用的交互方式为“对话式”，即直接以业务语言提出问题，由系统来理解意图、关联数据并给出答案。用户不必了解SQL，也不必知道数据存在于哪个表中。
按照技术路线来分的话，传统的BI一般依靠已经建好的指标中台，在开始的时候需要较大的投入；而得助智能问数则用的是NL2SQL的技术，通过大模型的语言理解能力和泛化能力来完成，前期建设比较轻量化，部署时间也较短。这就意味着保险公司不用花费数月的时间去建立指标体系就可以很快地上手使用了。
得助智能问答支持业务人员使用日常的语言来提问。例如，“上个月个险新单保费排名前10位的公司有哪些？”系统可以利用大模型进行语义理解，并且自动地把数据模型联系起来，从而得到查询的结果。分公司经理、产品精算师、运营专员等等职位，只要能把问题讲清楚就可以获得数据。系统还有语义纠错以及意图补全的功能，可以判断出模糊的问题并给出改进的意见，比如说你问的是“理赔率”，那么系统就会问你是指赔付率还是案均赔款，防止出现口径不一致的情况。
得助智能问数使用了Agentic智能分析引擎，除了提供原始数据之外还会自动生成分析路线，进行趋势分析、比较拆分、异常检测以及生成可视化的图形。例如询问“第三季度理赔率是否有异常变化”的时候，系统可以按照险种、地域和时间三个维度来拆分，并且标示出异常区间，提出可能的原因方向。得助智能问数与普通的数据查询工具不同的是，并不是简单地把数据给到你，而是把数据转化成了洞察能力。
得助智能问答会把每一个问题、每一个处理步骤以及最终的答案都进行详细的记录，并且可以追根溯源到最原始的数据来源以及处理过程。审计人员可以复核任何一个数据结论的前因后果，在保险行业的监管审核以及内部审计当中起着至关重要的作用。并且有权限管理功能以及数据脱敏的功能来保证敏感数据的安全性。
•保险分析：可以随时查看各个渠道、各种险种的新单以及续保的数据，不需要等到月底才出月报
•理赔洞察：自动检测出理赔率出现异常的情况，并按照地域、险种来分析原因
•客户经营：查询高价值客户的保费贡献以及所持有的产品情况，可以进行精准营销
•精算辅助：可以迅速获取到以往赔付的情况，从而给产品的定价以及准备金的计算提供依据
•会议决策：在经营分析会中直接提出问题，得助智能问数可以随时调取数据并制作出图表，不需要事先准备很多份报表
某全国性的寿险公司的保费规模在行业里排到前十名，以前做业务查数据都靠IT人员写SQL语句来实现，一个需求要花上三天才能搞定。到2025年的时候引入得助智能问答系统，在六周之内完成了21张业务表的接入以及230多项指标口径的配置工作。上线之后业务人员可以直接用自然语言提出问题，平均每6秒就可以得到答案，每月活跃用户达到137人，其中有78%的问题不需要再转给IT部门来处理了。系统输出的数据和IT核对的数据一致率达到98.6%，全链条追溯可以查看到每一个数据。战略分析人员反馈：需要长期加班以完成月度经营会议数据的日子终于结束了！
A：综合任务意图准确率达到92%以上，系统会根据用户的反馈来不断改进语义模型。对于含糊不清或者口径不同的问题，系统不会胡乱猜测，而是会进行说明。
A：系统具有权限控制和数据脱敏的功能，在查询的过程中会进行全程记录，并且可以被审计。并且可以支持公有云、私有云以及混合云的部署，保险公司可以根据自己的合规需求来决定采用哪种方式。
A：以NL2SQL的技术路线为主，前期不需要做大量的指标建设工作，一般数周之内就可以完成云上部署并上线。周期长短由数据源多少、整合难度决定。
保险业数据困境的本质就是数据流通效率低下，业务人员等不及、数据团队忙不过来、决策者看不见实时数据。得助智能问数用自然语言交互以及Agentic智能分析引擎把数据查询门槛降到“会说话就行”的地步，使业务人员可以自行获得相关信息、数据，使数据团队从繁琐的数据提取工作中解脱出来。
92%以上的意图准确率、90%的速度提升、全程可控的合规保证，使得得助智能问答系统成为保险行业数字化转型过程中值得认真研究的数据分析工具。得助智能问数可以提供14天免费试用的机会，在需要检验它在保险领域里是否真的有效的时候，也可以提前安排一次现场演示。
得助智能问数免费预约演示
参考资料
得助智能问数产品官方页面，http://www.51ima.com/zn_smart.html
中关村科金得助智能官网，http://www.51ima.com/
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！
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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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