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中关村科金得助智能-小得
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2021-07-26 17:32:55
阅读量：2427
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在线查询、线上问诊，医疗服务方式的转变，很大程度上缓解了群众看病难等痛点。但相较于其他行业，医疗行业的信息化建设呈现明显滞后性，不过在疫情期间却得到突飞猛进的发展。
医疗服务能在疫情期间快速发展，一方面得益于互联网+医疗建设的进步，改善了就医诊疗方式。另一方面，得益于CTI、云计算、人工智能等技术的发展，使得医疗服务突破技术瓶颈，云端服务成为现实。
医疗行业转型困境
与教育、金融、电商等领域不同，医疗行业虽然一直在推进信息化建设，但收效甚微，这与医疗行业的独特性有很大关系。究其原因，医疗行业在转型过程中面临着三大挑战：
1、信息安全要求高
医疗信息涉及到患者的健康状况、个人隐私等数据，长久以来，医疗行业的信息数据一直处于封闭环境。数字化转型要求医疗机构打通不同平台的数据连接，在此过程中，如何保证数据安全是医疗机构面临的巨大难题。
2、个性化需求多，整合难
鉴于医疗服务的特殊性，每个科室、版块都有各自的业务及需求，造成数据打通难、整合难。
3、数据增长快，存储量大
每天都会产生大量的医疗服务数据，这些数据往往需要长期保存。由于医疗机构缺乏统一的数据管理能力，造成数据存储难度大。
构建智能服务框架，加速完成数字化转型
就得助智能与众多医疗机构的合作经验来看，除了加强线上诊疗、AI辅助诊疗等能力建设之外，提升服务过程中的智能化应用水平也极为重要。
首先，通过公有云、私有云、混合云等多种云端部署方式，满足医疗行业信息化对底层基础资源性能、安全、便捷等需求，为医疗行业的转型提供切实可行的解决方案。
其次，注重在医疗管理、患者就医等环节加强AI、大数据的运用，减轻人工压力，提升整体医疗服务水平。尤其提升在诊前咨询、愈后回访等环节的智能服务能力，建设智能诊疗。医疗咨询问题专业度要求高，时效性强，需要迅速响应回复。通过得助智能·云呼叫中心、语音机器人等一体化智能呼叫服务，实现从诊前咨询到愈后回访的全流程管理，提升患者就医体验。
基于CTI、大数据、人工智能等技术，通过人机耦合协作模式，实现患者的分类管理。针对患者的不同需求灵活分配服务方式，由机器人解决挂号预约、科室咨询等基础问题，降低人工服务压力。病情初筛、重点事项提醒等工作，则通过工单系统流转至人工出席处，提升接待服务响应效率，降低患者等待时长。
咨询来源渠道众多，信息无法汇总是众多医疗机构共同面临的难题。通过业务场景化、角色化、流程化的设计，沉淀患者数据，并通过对咨询、回访等环节的规范化管理，避免管理的黑匣子。通过得助智能·CRM系统，可以轻松实现数字化、移动化、集成化、流程化管理，建立医疗服务数据库，全面了解患者病情、就诊记录等信息，实现医疗服务的智能化升级。
随着AI、5G等技术的发展，基于互联网的全联接、全周期的健康医疗服务是医疗服务升级的重要方向。提升医疗服务的数字化应用程度，帮助缩短患者的就医环节，提升诊断效率，制定有效治疗方案，从而快速解决看病难等问题。
“终身免费保养”——销售为冲业绩随口一句承诺，在客户购车之后不能实现，从而引起客户的退订、投诉甚至是诉讼，品牌的口碑因此一夜之间就垮掉。汽车行业的这种现象并不少见。单店的日均服务录音超过500条，人工抽检覆盖率常年不到5%，大量的违规话术和流程漏洞都被淹没在了数据洪流之中。根据某4S店集团的数据，在销售话术方面存在问题（比如虚假宣传、没有完整说明三包政策等），每年导致整个行业的投诉率提高12%。更棘手的是，37%的客户流失是因为服务细节没有得到足够的关注，在试驾的时候销售人员没有提醒安全事项，在接待的时候也没有介绍车型的主要卖点，这些情况在人工抽检的时候很难发现。得助智能质检系统正通过大模型驱动的全量质检，使得每一通销售电话、每一个展厅接待都可以变成可以量化的、可以追溯的合规资产和转化引擎。
目前金融服务企业、电力公司、零售等行业都面临着传统的培训所存在的多种问题：线下集中授课场地租金高、讲师费用昂贵，跨区和倒班的员工参加培训的积极性不高；师傅带徒弟占用骨干人员的工作时间，培训标准不统一，新员工的学习周期变长；传统的线上课程只能观看视频、做练习题，缺乏实际的操作演练环节，员工虽然能够熟练地背诵台词，但是在遇到真实的客户时仍然会出错或者违反规定；培训的效果取决于讲师的主观判断，并不能对整个团队的能力进行量化分析，培训投入也无法转化成服务和业绩的增长。得助智能AI陪练依靠自研的大模型来创建一个完整的教学闭环，“学-练-考-评-推”，可以一对一真实对话来解决学习和使用之间的脱节、成本高以及效果不可控等问题，在银行、证券、电网等多个头部企业已经落地应用，并实现了培训成本下降和人均工作效率提高。
很多企业接入大模型时，发现真正的成本并不在API本身，而在后续的研发适配、运维管理、成本控制与合规治理。模型分散接入、账单割裂、缺乏审计和容灾能力，往往成为规模化落地的阻碍。得助MaaS平台通过统一API网关、Token精细化运营、私有化部署和跨模型智能调度，整合主流大模型资源，在保障合规与稳定性的同时，帮助企业降低管理成本，加速AI应用落地。
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。
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。
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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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