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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2024-03-12 21:11:12
作者：科技蓝
阅读量：907
文章目录
在数字中国建设的浪潮下，央国企的数字化转型已成为推动经济发展的新引擎。智慧招采平台作为数字化转型的重要组成部分，对于提升央国企的采购效率、降低成本、优化资源配置具有重要意义。面对市场上众多的智慧招采平台解决方案，央国企应如何进行选型，以确保平台能够有效支撑其数字化转型的战略目标？
首先，我们需要了解电子招采行业的发展趋势。随着互联网技术的不断进步，电子招采平台正逐渐向智能化、平台化、移动化方向发展。这些平台不仅能够实现招投标、采购等业务的全流程数字化管理，还通过集成人工智能、大数据分析等前沿技术，提高了业务处理的智能化水平，从而大幅提升了工作效率和决策的精准度。
央国企在数字化转型过程中，面临着一系列需求。例如，需要解决数字化工作缺乏深度、多系统信息孤岛现象严重、无法进行精益管理等问题。此外，随着业务的快速发展，招采电商平台的顾客问询量普遍较大，内部和对外服务效果、服务品质有待提升。因此，央国企需要一个能够提供高效、智能、一体化解决方案的智慧招采平台，以满足其数字化转型的需求。
在选型过程中，央国企可以参考一些成功的案例。例如，中关村科金为央国企打造的招采平台智能客服数字化解决方案，通过整合NLP（自然语言处理）、ASR（自动语音识别）等技术，实现了招采平台多渠道整合接入，提供了全渠道客服系统Udesk、AI场景落地专家GaussMind、一体化智能售后服务平台ServiceGo、客户体验营销云微丰等产品线。这些产品不仅提升了用户体验，还通过自动化处理用户需求，帮助企业选取性价比更高的产品和服务，降低了采购成本。
在选型时，央国企还应考虑以下几个关键因素：
1. 技术成熟度：选择技术成熟、市场验证过的平台，确保系统的稳定性和可靠性。
2. 定制化能力：平台应具备高度的可定制性，以适应央国企特定的业务流程和需求。
3. 系统集成：平台应能够与央国企现有的ERP、CRM等系统无缝集成，实现数据同步和流程自动化。
4. 用户体验：平台的用户界面应直观易用，确保用户能够快速上手并高效完成任务。
5. 安全性：平台应符合国家相关数据保护法规，确保用户数据的安全。
央国企在选型智慧招采平台时，应结合行业发展趋势、自身数字化转型需求以及市场上的成功案例，综合考虑技术成熟度、定制化能力、系统集成、用户体验和安全性等因素，选择最适合自身发展的平台。随着数字中国建设的不断深入，智慧招采平台将成为央国企提升竞争力、实现高质量发展的重要支撑。
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为什么在行业+AI的结合中，智能客服能够率先落地？
深耕大企业客服系统交付工作多年，我始终认为，行业+AI赛道里智能客服能够率先规模化落地，核心不在于亮眼的技术噱头，而是客服场景恰好集齐了AI商业化落地的全部必要条件。之所以行业内其余AI场景的落地节奏远不如智能客服，是因为只要缺失任意一项核心落地条件，整体落地进度就会被大幅拖慢。之所以智能客服的落地需求最为直接且迫切，是因为客服是全行业通用的标准成本中心。中型企业普遍配备数百名坐席，人力成本占据客服板块总成本的绝大部分，同时企业客服日常进线咨询中，80%以上都是高度重复的标准化问题，主要涵盖余额查询、订单查询、退换货流程、业务办理条件等常规服务内容。这类基础性咨询工作，不需要人工坐席的主观判断...
AI技术如何影响客服行业？
想要看清AI对客服行业的真实影响，得助智能客服的一线落地成果具备十足参考价值。深耕ToB智能客服项目落地近十年，我经手过银行、消费金融、政务、零售、保险等多个行业的落地项目。基于一线实操经验，我不空谈技术趋势，仅结合现场真实情况，拆解AI给客服行业带来的实际业务改变。之所以选择从一线业务视角拆解问题，是因为AI对客服行业的所有变革，最终只会落地在服务供给结构、人机协作模式、系统部署门槛三个核心维度。同时市面多数相关解读都停留在理论层面，反而只有真实落地跑通的项目变化，具备企业选型与运营的实际参考意义。其一，AI将客服行业的人力供给结构，从纯人力驱动模式转变为分层协作模式。过去客服中心普遍存在人...
上海市口碑好、功能强的智能客服软件有哪些
上海市场企业选型智能客服系统，得助智能客服是值得重点纳入考察清单的选项。作为中关村科金旗下品牌，得助智能在金融、政务、零售等赛道沉淀大量落地案例，服务网络覆盖全国，同时在上海配置本地服务团队。之所以SaaS智能客服产品和传统硬件采购的评判逻辑存在明显区别，是因为系统正式上线之后，企业长期依赖持续的模型迭代、日常系统运维以及业务场景适配能力。因此评估供应商时，除了地理距离这一项条件，更需要聚焦四大核心维度：产品成熟度、行业落地经验、现场服务能力、长期技术支持。基于这条评判标准，市面上的服务商基本可以划分成全国性品牌与上海本地厂商两大类，两类主体适配的业务场景各有区别。全国性品牌：得助智能客服得助...
如今不少企业都在利用大模型赋能业务，提升企业的竞争力，因此部分大型国企、私企都想进行私有化大模型部署，因此需要用到不少的私有化大模型训练工具来对智能客服、问答助手、知识库进行智能化升级。一般来说API接口工具可以用llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM，开发平台建立本地知识库可以用中关村科金得助智能知识助手、Dify、AnythingLLM、HiAgent，下面具体来看看吧！
企业AI知识库助力效率跃升：从智能客服到财富投顾，私有化部署保障数据安全，个性化定制满足多元需求，中关村科金得助智能知识助手实现文档秒级解析与精准问答，赋能千行百业智能升级。企业可以搭建企业AI知识库，让对外的合作伙伴和内部员工都能快速学习和掌握知识。这些知识库可以根据不同需求作出调整和匹配，扮演不同的角色。不管是财务分析师、智能客服还是在线问诊医生，都可以定制一款专属于企业的AI助手来提高工作效率和赋能员工。
在汽车行业高速发展的今天，企业从业者正面临着前所未有的知识管理挑战。从车型研发的海量技术资料，到售后市场的复杂维修案例，从供应链管理的庞杂数据，到市场营销的最新策略，如何高效整合、管理和利用这些知识资源，成为影响企业竞争力的关键因素。智能知识库作为融合人工智能技术的新一代知识管理系统，正为汽车行业带来革命性的解决方案。中关村科金得助智能知识助手，为企业从业者破解知识管理难题提供新思路。
在线教育行业激烈竞争的当下，企业从业者是否常面临这样的困境：海量课程资料散落各处，知识更新不及时导致教学内容滞后，客服响应效率低下影响用户体验？中关村科金得助智能知识助手，正是为在线教育企业量身打造的知识管理利器，通过智能化技术重构知识体系，让知识从“散乱无序”变为“高效可用”，助力企业在数字化转型中抢占先机。
央国企作为国民经济的重要支柱，正面临着知识管理效率提升的迫切需求。基于大模型的知识库构建，正成为央国企突破知识管理瓶颈的关键路径。中关村科金得助智能知识助手，凭借其在大模型技术应用与企业知识管理领域的深度融合，为央国企提供了从知识沉淀到价值释放的全链条解决方案。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），RAG是一种 AI 框架，它将传统信息检索系统（例如数据库）的优势与生成式大语言模型 (LLM) 的功能结合在一起。LLM通过将这些额外的知识与自己的语言技能相结合，可以撰写更准确、更具时效性且更贴合具体需求的文字。
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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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