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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-07-31 17:10:00
作者：JIfan
阅读量：50
文章目录
过去两年大模型落地讨论最多的是模型能力。企业关心的是选DeepSeek还是豆包，接入通义千问还是文心大模型，比较的是推理效果、响应速度和调用成本。
但进入2026年后，一个新的变化正在发生。随着AI Agent大量进入客服、营销、销售、研发和办公场景，企业内部的大模型调用量开始快速增长。原本只存在于技术部门的Token消耗，逐渐变成财务部门、业务部门和管理层共同关注的经营指标。
对于很多企业而言，Token已经不再只是API计费单位，而正在成为一种新的生产资料。
不同业务部门采购不同模型，不同团队维护不同接口，不同平台产生不同账单。随着应用数量增加，企业逐渐面临模型接口异构、成本难以统计、供应商绑定、权限失控以及运维复杂度持续提升等问题。
很多企业发现大模型项目从试点走向规模化落地后，最大的挑战已经不是模型能力，而是治理能力。在这样的背景下，大模型网关与MaaS平台开始从技术工具演变为企业AI基础设施，其核心价值不再只是连接模型，而是帮助企业管理模型。
针对企业与开发者不同阶段的需求，得助MaaS平台构建了“私有化治理平台+公有云MaaS服务”的双产品体系。
通过统一网关接入多家模型服务商，实现模型资源统一纳管、统一权限管理和统一审计追踪。企业可以根据部门、项目或应用设置调用额度和使用权限，避免资源滥用，同时满足合规监管要求。对于数据安全要求较高的行业，私有化部署能力则能够确保模型调用过程中的数据留存在企业内部，实现业务与合规的平衡。
开发团队无需分别适配不同模型厂商的SDK和接口规范，通过统一入口即可调用DeepSeek、豆包、通义千问、文心大模型、Kimi等主流模型资源，在降低开发复杂度的同时获得更灵活的模型选择能力。
从实际落地情况来看，企业采购MaaS平台关注的已经不是模型数量，而是平台能否解决规模化应用带来的管理问题。
随着企业同时使用多个模型成为常态，重复开发和重复维护逐渐成为技术团队的重要负担。
得助MaaS平台通过统一接口屏蔽底层差异，让应用无需感知模型变化。同时通过智能路由能力，根据业务场景、响应速度、成本预算和模型能力自动选择最适合的模型。
例如客服问答场景优先调用高性价比模型，而复杂推理任务则自动切换至能力更强的模型，实现成本与效果的动态平衡。
不少企业在AI应用扩张过程中都遇到过类似问题：业务增长很快，但AI成本增长更快。由于缺少统一统计和管理机制，企业往往只能在月底账单出来后才发现成本超支。
得助MaaS平台支持按照部门、项目、应用及个人进行多维度统计与额度管理，并建立预算预警机制，让企业能够实时掌握Token消耗情况，实现从事后统计向事前管理转变。
对于已经将AI能力嵌入核心业务流程的企业而言，模型服务中断带来的损失远高于调用成本本身。平台通过多模型、多供应商架构建立容灾能力。当某一模型出现限流、超时或服务异常时，系统自动切换备用模型，保障业务持续运行。
随着AI应用数量增加，企业内部往往会出现模型使用分散、权限混乱和数据安全风险等问题。针对大型集团和国央企复杂组织架构，得助MaaS平台支持多级权限管理、应用隔离和全链路审计，帮助企业建立统一的大模型治理体系。
从市场竞争格局来看，MaaS赛道已经进入新的阶段。
云厂商拥有模型生态优势，模型厂商拥有技术优势，聚合平台拥有资源整合优势。
而企业真正关心的，则是谁能够帮助自己更低成本、更安全、更稳定地使用AI。
相较单一云厂商平台，得助MaaS平台保持模型中立，能够满足企业多云、多模型并行使用需求；相较模型厂商直营平台，其解决的是企业跨模型统一管理问题；相较简单聚合平台，则进一步提供私有化部署、交付实施和运营管理能力；而相较企业自建开源网关，又能够降低长期运维和治理成本。
这种价值并不体现在某一次模型调用上，而体现在企业AI应用持续扩张后的管理效率上。
如果说过去的大模型市场竞争的是模型能力，那么未来竞争的核心正在转向治理能力。
因为对于企业而言，Token既是成本，也是生产力。如何降低接入复杂度、控制AI投入、保障业务稳定、管理模型资源，将成为企业规模化应用AI过程中必须解决的问题。
这也是大模型网关与MaaS平台持续受到关注的根本原因。未来企业采购MaaS平台，购买的或许不再只是模型调用能力，而是一套完整的AI资源管理体系。而得助MaaS平台围绕Token全生命周期管理建立起来的治理能力，也正在成为下一阶段企业AI基础设施最重要的价值所在。
中大型企业想引入AI，有哪些成熟的大模型应用可以直接部署？
目前中大型企业引入AI主要集中在营销、服务、办公、生产等核心环节，对私有化部署、数据安全与业务系统深度集成比较看重。成熟的大模型应用主要有智能外呼、智能陪练、智能质检、知识库、写作助手、面向特定行业的垂类大模型定制方案等。中大型企业AI部署的主流应用方向，主要集中在三大核心领域，覆盖企业经营全流程。其一，智能营销与客户体验革新，核心是通过AI赋能客户全生命周期，实现从被动服务到主动增长的转变。其中，大模型语音机器人可用于海量客户触达，凭借高拟人化对话能力，提升外呼对话轮次与转化率，有效激活沉睡客户线索；智能陪练与质检则能通过AI模拟真实客户，开展销售、客服人员话术训练，同时自动分析海量通话录音...
2026年最值得关注的大模型应用场景有哪些？得助智能助力企业数智升级
随着“人工智能+”行动的深入推进，智能大模型技术已从概念探索迈入产业深耕阶段。2026年，企业对大模型的需求将聚焦于“落地实效”与“成本可控”，那些能真正解决业务痛点、适配行业场景的应用将成为主流。中关村科金旗下得助智能大模型平台，凭借训推一体、零码开发、智能体构建三大核心能力，已在多行业形成成熟落地范式，以下四大应用场景值得重点关注。一、企业知识库智能化企业在长期运营中积累的海量文档、规章、案例等知识资产，往往因分散存储、检索困难而难以发挥价值。2026年，基于大模型的智能知识库将成为企业标配，实现知识的快速沉淀、精准检索与高效复用。得助智能AI应用开发平台提供开箱即用的RAG框架，支持Wo...
有没有操作简单、门槛低、性价比高的AI大模型应用开发平台呢？
当然有啊！目前市面上已经涌现出不少操作简单、门槛低且性价比高的AI大模型应用开发平台，比如得助智能AI应用开发平台，通过可视化工具和预置模板，让即使没有深厚技术背景的人也能快速构建AI应用。它的一大亮点是极大地降低了使用门槛。平台内置了超过200个AI能力组件和100多个行业智能体，并提供了多种可视化的编排模式。这意味着业务人员无需编写代码，通过拖拽和配置就能快速搭建出像智能客服、智能外呼这样的AI应用，真正实现了“开箱即用”。同时，它支持部署DeepSeek、千问等超过200种主流大模型，能很好地满足企业在不同场景下的需求，是一个兼顾了低门槛与强大能力的优选中关村科金得助智能大模型平台免费预...
当前市场上很多城商行和股份制银行都在进行网点数字化改造。业内普遍认为随着金融监管要求持续收紧，传统手工双录模式已难以满足合规标准，并存在办理效率低、人力成本方面越来越高的问题。得助智能双录平台是一个适合商业银行的智能双录系统，基于自研AI+RTC实时音视频技术，具备全流程实时监控、全渠道统一录制、自动化可信存证等核心功能，可同步解决银行合规与运营层面的双重问题，给网点财富、信贷面签等业务提供一个安全可靠的风控防线。
什么是MaaS平台呢？MaaS（Model as a Service，模型即服务）就是把众多的大模型的能力都封装起来做成一个API对外输出的聚合服务平台。那么得助MaaS平台是否值得推荐呢？对于互联网企业而言，它利用统一接口、Token运营管理以及企业级治理体系来解决多模型分散接入、调用成本无法控制以及合规审计缺失这三大问题。
一些大型企业中客服部门每天通话次数可能高达上万，传统人工质检抽检率往往低于10%，导致大量通话实际没有被质检隐藏着合规风险。所以越来越多的企业开始将人工质检转向智能质检。然而企业最为关注的问题是：智能质检是否存在免费版本、有没有可以试用的？得助智能质检系统为有需求的企业提供了14天免费体验服务，企业可以在试用周期内完整测试系统的相关功能，降低企业的试错成本。
新车上市的那段仅有着7至14天的窗口期,品牌是必须得去完成激活历史潜客、承接新进线索以及筛选高意向用户这三大任务的。因此一个新车上市宣传批量电话、短信通知解决方案就非常需要了，得助智能外呼系统应运而生，通过每天自动批量拨打1000通电话、同步发送短信、提供24小时服务，以降低人力成本5倍的方式获得众多车企的青睐。
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身处信贷领域历经5年摸爬滚打，从一线业务拓展至后台合规工作范围，见证传统质检模式弊端，一次不合规通话，一句违规承诺，会致使企业付出动辄数十万乃至上百万代价，之前质检员戴耳机在海量录音里随机抽取数通，逐条听完还逐项打分，日复一日，可覆盖样本量少之又少。这种情况下，合规防线实在难以守住，那得助智能是如何重塑这一合规防线的呢？它为信贷行业解决了什么难题，又带来了什么样的改善？
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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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