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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2022-07-06 16:21:47
阅读量：1714
文章目录
在今年召开的第二届全国碳中和与绿色发展大会上，院士专家指出，“推动科技创新是实现‘双碳’目标的关键。”作为实现“双碳”目标的主战场和主力军，能源行业的创新升级一直是大众关注的焦点。对能源行业而言，推进“双碳”工作的开展，一是要促进新能源和清洁能源的发展，二是优化经营管理模式，深化智能化工具的应用，以数字、高效的经营管理和运营服务方式，降低能耗，增强发展活力。
华北石油管理局有限公司电力分公司（简称：华北石油电力），成立于1991年，已历经30年的发展，是传统的大型能源行业企业。作为华北地区的核心电力公司，一直是改革创新的排头兵。华北石油电力深知，唯有拥抱变革、不断创新才能在一次次的时代变迁中赢得发展先机。当进入数字经济发展时代，华北石油电力也加快了推进服务数字转型以及业务流程智能化的进程，为企事业单位及居民家庭提供更高效、稳定、有序的供电服务，更好发挥保障民生经济发展的基础作用。
01 通知效率，是影响服务质量的主要挑战
华北石油电力对现有的服务方式进行了全面分析，发现在停电通知场景中，以往由人工逐个通知耗时耗力，且通知不及时会对社会生产及居民生活造成严重影响。
据了解，以往因停电原因及通知内容的不一，例如计划检修、事故排查、工程项目停电需求等。同时，停电情况也存在着多种差别，比如分线路停电或变电站多条线路检修等，均需要分别为单独的线路所涉及到的单位企业进行通知。以上通知工作的执行，需要华北石油电力安排专项人员逐个去电通知，不但所耗费的时间长，及时性较差，也存在着人力资源短缺的情况。
华北石油电力之前的停电通知主要采用人工外呼和短信通知两种方式，人工外呼成本高，且效率低、较难响应临时性外呼通知需求；短信通知触达效果差、易被用户忽略。都面临着停电通知不及时、不通畅的风险。
02 高效智能外呼，为提升通知效率创造价值
基于改善停电通知服务的迫切需求，华北石油电力与中关村科金达成合作，借助中关村科金的技术研发实力及智能语音产品的功能优势，构建起一套完善的智能外呼系统，赋能通知服务的数字化升级，解决以往由人工逐个通知耗时耗力的痛点，切实实现降本增效，释放人工精力投入于更加需要人工作业的项目上。
中关村科金为华北石油电力打造的智能外呼系统，采用了新一代得助智能外呼机器人。作为中关村科金AI+数字化服务的核心产品，得助智能外呼机器人基于语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、自然语言处理（NLP）及机器学习等技术，具备多样化的智能功能，依靠预测式外呼、多轮语音交互、用户意图识别、高并发、自动重呼、语音短信结合通知等产品功能，替代人工向用户精准传达停电原因、停电时间、停电范围及注意事项等多项信息，保证了通知的时效性与全面覆盖，避免遗漏，也大幅节省了人力成本。同时，有效降低停电对企事业单位及居民家庭的影响。
03 海量知识库，应对不同的通知需求
因电路检修、事故排查、故障抢修、工程项目等多种停电原因，及停电区域及时间等变量因素，每次停电通知的内容都不同，这要求外呼机器人具备扎实的“知识储备”以掌握不同的通知话术，准确无误地传达停电内容。
为此，中关村科金根据华北石油电力的业务特征，建立了电力服务通知“知识库”，涵盖停电区域、时间等多种通知服务所需的关键信息。同时，基于强大的深度学习能力，得助智能外呼机器人可根据实际的通知情况，不断“学习”优化对话沟通水平，触类旁通，归纳相似问题，完善“知识库”，100%覆盖各类停电通知场景。
04 7*24小时全天候在线，实现点对点通知服务
在华北石油电力的智能外呼系统项目中，通知效率是最核心的部分，将停电通知及时、高效传递至相应单位，确保集体有充足的时间制定停电应对计划。相较于传统的人工外呼通知，得助智能外呼机器人每日可拨打800-1200通电话，可完成5-10人的工作量，有效提升停电通知效率。同时，得助智能外呼机器人可7*24小时全天候服务，当面对故障抢修需要临时停电时，也能快速响应，紧急通知受影响的单位。
智能外呼系统改善了华北石油电力的传统通知模式，切实提升了数字化服务能力，一方面有效达成降本增效，另一方面为更好发挥电力惠民提供了有力支撑。在得助智能外呼机器人的完善功能及华北石油电力专有外呼线路的双重优势下，高效触达了80%以上的目标企事业单位。较传统的人工外呼模式，提升了50%以上的通知效率，有效节省30%的人力成本及20%的管理成本。
当前能源行业，提升公共服务质量，达成推动服务模式从“事项供给”向“服务场景”转变是数字化转型的大趋势。目前，中关村科金已与江苏乃尔风电、易马达等新能源企业建立了深度合作，共同探索数字化发展道路，为达成碳达峰、碳中和的“双碳”目标，实现绿色低碳发展贡献一份力量。
随着企业AI应用从单点测试逐渐进入规模化落地阶段，企业使用的大模型数量也在持续增加，因此MaaS平台真正解决的并不是“选择哪个大模型”，而是多个模型如何统一接入、Token成本如何管理、模型权限如何控制，以及AI应用规模扩大后如何持续运营。对于企业而言，自建还是采购也不能只看初始价格，而需要结合研发能力、AI应用数量、模型规模和长期维护成本综合判断。
随着企业AI应用从单点测试进入规模化落地阶段，企业面对的问题已经不只是选择哪个大模型，而是多个模型同时使用后，如何统一接入、统一管理、控制Token成本，并进一步保障权限、安全和服务稳定性。因此，企业级MaaS平台开始成为连接底层大模型与上层AI应用的重要服务层，企业在选择时，应重点结合模型接入、Token治理、权限安全、应用场景以及部署服务能力进行判断，而不是单纯比较模型数量和API价格。
随着销售行业中全方位升级和改变的市场环境，保险销售陪练系统的出现真正的做到了打破传统培训的局限性。保险销售陪练系统能够更深度的去以沉浸式人机对练、智能评分复盘、场景化等一系列相关的专项特训为基础的训练核心。同时，保险销售陪练系统也能够适配用于全行业销售岗位培育需求，更深入的做到助力企业打造标准化、高战力的专业销售团队管理模式。通过系统的运用，也能够最大程度的满足企业的市场扩张需求，增强其业务的管理应用能力。
很多企业搭建RAG知识库时，前期关注点往往集中在知识库建设和文档切分，但真正上线后才会发现，模型API怎么选，同样会影响知识库的准确率、响应速度和使用成本。尤其同时接入客服问答、内部知识助手、智能办公、Agent等场景后，很难用一个模型解决所有问题。因此，成熟的RAG架构通常不是“一个知识库+一个大模型”，而是根据不同环节选择合适的模型。
集团企业跨区域搭建客服系统，其实不是直接采用一套客服软件就行，而是应该建立一个统一的知识库、服务标准、客户数据分析、各级管理权限。得助智能客服系统提供统一客服平台能力，对接企业现有CRM、ERP等业务系统，拥有大模型知识库能力，3秒自动填单等，帮助集团企业快速搭建跨区域智能客服系统。
RAG的Embedding模型选择的时候需要考虑中文语义理解、检索准确率、调用成本、向量数据库以及API接入方式综合判断，因此企业需要基于完整RAG链路测试，而不是单独比较模型参数。
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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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