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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-01-23 19:15:06
作者：科技蓝
阅读量：1119
文章目录
随着客户行为和需求加速改变，企业与客户在数字渠道沟通并交易的比重大幅提升。企业通过在线客服、社交媒体、短信、语音助手等数字化渠道与客户建立联系的方式，不仅拓宽了沟通途径，更显著提高了服务效率和质量。
与此同时，数字化渠道沉淀了大量交互、对话数据，其中蕴含着丰富的消费者信息和需求，如何挖掘和利用此类对话数据价值，反哺营销及客户服务，是企业数字化进程中的重要课题。
企业对话数据具有重要价值
全面了解对话情况，优化管理策略
分析员工与消费者之间的对话数据，不仅可以反映出员工的服务质量和工作效率，还可以暴露出服务过程中存在的潜在问题和所面临的业务挑战。通过深入分析，管理者可以在问题扩大之前及时介入，优化服务质量、提高客户满意度。
沉淀优秀经验与方法论，辅助员工快速成长
通过详细分析对话数据，管理者可以了解到哪些沟通话术更受欢迎，哪些沟通流程可以更加合理。沉淀此类经验不仅可以用于提高员工业务能力，还可以为优化工作流程、改进服务质量提供借鉴参考。
挖掘客户需求，精准制定商业策略
通过对话数据，企业可以了解到最新的客户状态、客户的消费意愿度、消费偏好以及服务满意度等重要信息，从而帮助企业制定更加精准的商业策略。
传统对话分析方式瓶颈需突破
对话数据需要企业重视及投入，但传统对话分析方式存在的瓶颈限制了数据价值的充分释放。
预设标签的局限性：存在片面性和不准确性
由于对话数据的复杂性和多样性，任何一组预设标签都无法完全覆盖所有的会话内容。分析师在标签分配过程中也可能会受到个人偏见和主观判断的影响，从而导致标签的不准确性和不一致性。
NLP技术的局限性：无法深入理解会话含义
在真实的对话场景中，人们往往使用隐喻、比喻等修辞手法来表达自己的意图和需求，即使有NLP技术的加持，文本分析暂时亦无法准确把握对话的深层含义。
对话洞察的复杂性：传统方法难以综合理解
会话洞察面临的更大挑战在于，需要综合理解不同用户在不同背景下发表的不同观点，进而得出结论。传统方法通常是基于预设的标签和规则对会话内容进行分类和分析，这种方法在处理结构化数据时可能有效，但在处理复杂的非结构化数据时，无法准确理解对话内容的真实含义从而给出定性分析。
大模型会话洞察平台，破局传统对话分析局限性
大模型具有强大记忆力和深入理解力，为突破传统对话分析的局限性提供了可能性。通过大量的学习和训练，大模型不仅具备庞大的知识库，更掌握着丰富的语言模式和语义规则，能够精准地理解每一段对话的含义，为每一通对话进行全面、准确的标注。这样的标注能力是人类分析师难以比拟的。此外，大模型消除了主观判断和偏见的影响，让分析结果更加客观和准确。
更重要的是，大模型具备令人惊叹的上下文理解能力，不仅可以理解单个对话的表面语义，更能根据对话的上下文环境，自动推断出真实含义。这使得大模型可以更好地理解复杂的会话数据，对会话的深层含义和意图进行精准解读。无论是客户服务过程中常规的问题解答，还是营销场景下的销售推进，大模型都能高效理解和处理。
可以说，大模型为深入挖掘会话数据价值提供了有力的技术支撑。通过综合不同对话中的信息，大模型能够精准地捕捉到业务过程中的关键细节，准确挖掘出有效的话术，此外还能收集产品卖点、评估员工能力、分析客户状态等。这些曾经难以实现的任务，在大模型的帮助下变得轻松易解。
利用大模型完成会话数据打标
中关村科金得助基于大模型升级后的会话洞察平台，无需借助经验丰富的分析师花费数周时间建立会话分析体系、上传会话数据，平台可自动抽取部分数据交由大模型进行业务场景学习。完成学习后，会话洞察平台将自动构建会话标签体系，以及每个标签的定义。
当有新数据传入时，会话洞察平台也能自动分析是否生成新的标签，并将新标签推荐给分析师，确保所有的数据都能全面、精准覆盖。
如果推荐的标签仍有遗漏，分析师只需提示大模型需要创建的标签名称，会话洞察平台即可自动生成该标签特征，包括标签的描述、标签需要符合的前序事件和包含事件、会话意图、情绪特征等。无需配置正则或训练NLP模型，便可快速建立对话分析标签。
根据测试，中关村科金得助会话洞察平台在营销、客户服务、员工陪练、反诈宣防等不同行业、不同场景下，对话数据打标准确率、召回率均能达到90%以上。目前，中关村科金已逐步提供并打通质检、CEM、智能工单等产品基于大模型的数据打标能力。
利用大模型进一步挖掘数据价值
除了上述功能外，基于大模型的会话洞察平台还能进一步挖掘数据价值。利用大模型提供的丰富且实时信息，根据不同场景的业务需求进行更深入的洞察分析。
例如在营销场景下，销售主管可以根据对过往营销通话的分析，筛选出意向度更高的客户并制定更佳的销售策略。同时利用对通话内容的实时打标与客户状态的实时计算，匹配更精准的推荐话术和沟通建议。在通话结束后，还可通过对销售进程的判断与客户消费意愿的分析，为开展下一步行动提供数据支持。
在陪练场景中，中关村科金得助会话洞察平台同样能发挥巨大作用。通过对过往通话记录的分析，提炼常见的对话场景以及每个对话场景中包含的流程话题等细节；从员工和客户角度分别分析过往通话内容中员工工作的短板、未接触到的业务场景，以及不同客户的性格特点、语言风格等，将这些特征数据提供给陪练系统，从而生成更有针对性、更加真实的陪练任务。
随着大模型在各领域应用的日益成熟，中关村科金期望在实现人机协同工作之外，会话洞察平台能够独立完成诸如智能质检、智能客服、智能外呼、智能陪练等使用场景中更为复杂的任务，使当前的智能化应用从基于固定策略的感知智能化，升级为“一客一策”的认知智能化，为客户提供更为优质的体验，并帮助企业降低成本、 提高效率。
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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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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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