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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-01-23 19:09:51
作者：科技蓝
阅读量：1155
文章目录
近日，国际权威咨询机构IDC发布NLP领域研究报告《大模型为NLP应用带来开创性机会》，中关村科金得助凭借领先的大模型技术产品能力与丰富的场景落地实践，入选报告典型厂商“应用型厂商”代表；与某财富公司合作的大模型智能营销助手项目，入选报告高潜力应用场景代表案例。
IDC指出，大语言模型、生成式AI为NLP应用市场带来全新生机，有望打破多年来NLP市场的瓶颈。基于大型语言模型的GenAI（生成式人工智能）技术的发布激发了人们的想象力和实验热情，很可能在未来几年内带来重大的流程变革、自动化和生产力提升。
报告显示，目前中短期最有潜力的大语言模型应用场景主要是对话式AI以及内容管理2个领域。
对话式AI主要指智能客服、外呼、回访系统，以及对内的智能问答、AI数字员工，都是目前行业企业开始探索的场景。知识管理领域则可以从内容管理的视角重新审视。信息的生成、发布与使用，遍布企业的计划、生产、发布、促销等环节。每一个环节涉及到的内容，都可以基于大语言模型重新打造各种应用。
中关村科金得助作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，依托自主研发的领域大模型、多模态交互、大数据分析核心技术，打造数字化洞察与营销、数字化服务与运营、数“智”底座三大产品矩阵，全面升级云呼叫中心、智能客服、智能外呼、质检陪练、智能音视频等产品， 已服务900余家企业的200多个应用场景，实现高效率、低成本、规模化的AI创新应用。
为进一步帮助企业客户在大模型时代提质、降本、增效，形成竞争壁垒，中关村科金得助于近日正式发布了国内首个企业知识大模型、AgentGraph应用开发平台，以及“超级员工”助手系列AIGC应用，包括ChatPilot知识助手、营销助手、服务助手、培训助手、写作助手、合规助手等，为企业提供开箱即用、系统无缝衔接、成本可负担的专属领域大模型，帮助企业实现具有分析决策能力的强人工智能应用。基于企业知识大模型和企业知识库，帮助企业和员工唤醒沉睡的知识，打通企业知识应用的“最后一公里”。
目前，中关村科金大模型应用已在多个行业及场景落地。在与某财富公司合作的大模型智能营销助手项目中，通过为理财师赋能，营销文案撰写时间从10分钟缩短至10秒，并在不增加理财师人员的情况下，资产管理规模增量约150亿，按照收取1%的管理费计算，新增管理费1.5亿。
应用大模型智能营销助手之前，理财师团队规模约400人，每年财富销售规模过千亿，平均每位理财师服务客户数50-80人。理财师为每个客户每次编写持仓分析报告、资产配置建议书、营销文案，平均耗时30-60分钟，完成复杂金融产品销售比例约10%。
应用大模型智能营销助手之后，理财师团队规模保持不变，每年财富销售规模增幅15%，平均每位理财师服务客户数可达80-100人。理财师为每个客户每次编写持仓分析报告、资产配置建议书、营销文案的平均耗时降低至5分钟，为理财师拓展和服务客户节省出大量的时间。与此同时，由于大模型撰写的文案内容更具针对性和多样性，复杂金融产品销售比例提升至30%。
凭借领先的大模型技术产品能力与丰富的场景落地实践，中关村科金得助获评大模型典型厂商，位列应用型厂商代表，基于开源或者商业大模型提供解决方案，为客户带来更智能更创新的体验。
过去NLP多在舆情与品牌监测、内容审核、短文本分析、对话式AI领域落地，随着生成式AI的发展，将有更多的创新形态的NLP应用涌现。未来，中关村科金将以全面领先的创新实力和深厚的行业积累，充分释放对话式AI技术价值，让人工智能前沿科技应用赋能更多场景，不断提升产品的智能化水平和适用范围，助力客户实现业务创新增长。
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二手车的管理者可能经常会遇见销售违规承诺的问题，实际合同却不能兑现，导致扯皮、退货等问题时常发生，因此您需要一套得助智能质检系统解决方案，通过100%质检、覆盖文本、微信聊天、音视频聊天、电话沟通等，同时可以实时质检，避免后续出现问题，保障企业和用户双方利益。
快递物流末端派送确认越来越适合采用AI智能外呼，原因在于随着订单量增长，传统人工逐个拨打电话的方式已经难以覆盖大规模派送任务，而得助智能外呼系统可以应用在派送前确认、收货时间确认、地址核验、异常件通知以及客户回访等场景，通过AI完成第一轮规模化客户触达，再由人工处理异常订单和复杂问题，进而提升配送确认效率和客服资源利用效率。
企业知识库真正进入业务应用后，单一大模型绑定的问题会逐渐显现：客服问答需要响应速度更快的模型，复杂业务分析需要能力更强的模型，内部办公又需要控制Token成本。因此企业更适合采用RAG+多模型+统一API+模型网关架构，将知识库与底层模型解耦，让不同业务按照实际需求调用不同模型，同时通过统一模型API和模型网关完成接入、路由与成本管理。
随着企业AI应用从“聊天问答”进入业务执行阶段，AI Agent接入大模型API已经不能简单理解为调用一个模型接口。真正能够落地的企业智能体，需要把任务理解、模型推理、工具调用、业务系统连接以及结果反馈串联起来，因此更成熟的技术链路通常是Agent→LLM→工具调用→模型API→API网关→企业业务系统。其中Agent负责任务编排，LLM负责理解与推理，工具负责执行，而API网关承担模型统一连接和企业级治理。
随着保险市场同质化竞争的持续加剧、获客成本与方案的持续攀升，传统模式下的销售培训与能力的相关培养模式的短板也是被全面凸显了出来。于是得助智能保险销售陪练系统也是应运而生，彻底的改变了原先的市场格局。主要是依托于高新技术的人工智能仿真对话技术，真正的做到了全面的复刻全行业真实销售场景进行模拟。同时还进一步的搭建了常态化的实战演练培训业务体系，从根本上帮助企业做到了快速的统一销售人员的基础话术、补齐了企业销售的团队能力短板。
对于中大型企业而言，全渠道AI外呼系统的核心价值并不是简单用机器人替代人工，而是将AI机器人、人工坐席、客户数据、营销策略和全渠道触达连接起来，形成一套可以持续运营的智能外呼体系。尤其对于金融、汽车、零售、制造、教育、房产、医疗等客户数量大、触达频次高的行业，之所以需要AI外呼，是因为传统人工模式容易受到坐席数量、工作时间和人员能力限制，因此企业更需要通过AI承担标准化触达，再由人工处理高价值客户，从而改善触达效率、话术标准和客户跟进。
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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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