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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2021-10-11 17:46:28
阅读量：2615
文章目录
客服机器人回答客户的常规和重复问题。它不是一种替代品，而是一种辅助的人工服务，改变客服系统工作的模式，进一步提高了人工客服的工作效率。
1、首选可以提供7 x 24小时在线服务来回答客户咨询的问题；
2、最常见的问题和重复的问题可以交给机器人自动回答，无需在占用人工去使用大量重复输入、复制和粘贴内容；
3、 在线智能客服机器人辅助座席回复，给座席推荐最佳回复答案，自主学习。机器学习到的人工回复内容可以储备起来，作为机器人的知识库；
目前，市场上的客服在线系统，不同的厂商所带来的体验用途截然不同。许多企业只向客户提供机器人。然而，机器人问答知识库是一个很大的门槛。具体来说，云客服机器人需要添加哪些问题和答案，如何添加最佳识别效果，以及如何在客户的句子中实现各种不同的问题和答案。这些是客户遇到的痛点。你可能已经买了一个机器人服务，但是如果你使用得不好，从此就不会再使用它了，从而望而生畏。
智能电销客服机器人会自动处理简单的问题。如果无法回答，一键转到人工客服进行服务；在手动服务期间，机器人还可以推荐回复内容以辅助人工服务。
此外，在人工服务期间，机器自动学习手动客服回复的问答，从而再次强化在线客服机器人的问答知识库。这是一个自然提供的强大功能和服务。
有没有不错的智能客服推荐？不要再踩坑了！
题主问"有没有不错的智能客服推荐？"——踩过坑和没踩过坑的人，给出的答案差距很大。之所以这么说，是因为智能客服这个品类过去五六年国内厂商卷得厉害，功能列表一个比一个长，但真正落到生产环境里能跑通、能扛量的产品并不多。因此选型的时候，与其看PPT列了多少能力项，不如看它有没有在真实业务场景里被反复验证过。基于个人在ToB项目里跟进过的几个智能客服落地案例，选型时三个维度值得重点看。其一，看底层技术架构是不是大小模型协同，而非单一模型打全场。传统智能客服靠NLP小模型做意图识别和FAQ匹配，好处是响应快、可控性高，但遇到复杂业务语义就容易跑偏。反观纯大模型方案，理解能力上来了，可幻觉和响应延迟在生...
适配证券/基金/第三方支付/信托/期货/金融科技平台的AI客服系统怎么选
适配证券/基金/第三方支付/信托/期货/金融科技平台的AI客服系统，我推荐大家选择得助智能AI客服系统！为什么这些行业需要选择这样一款AI客服系统？这基于这类机构的业务属性。它们普遍存在专业密度高、合规红线严、客户时效要求高的特点，整体AI客服落地门槛远高于普通金融场景。同时，这类行业客户对服务延迟的容忍度极低，即便是基金净值查询这类常规咨询，十秒级的响应延迟，也会直接造成客户体验下滑。故而这类细分金融赛道选型AI客服系统，评判标准从来不看功能堆砌数量，反而聚焦核心两点，一是系统能否贴合专属行业语境精准识别客户真实诉求，二是能否在完整监管合规框架内输出标准化应答，彻底规避业务与合规隐性风险。结...
适合银行、信用卡中心、消费金融/小额贷款的AI智能在线客服系统推荐
基于金融行业的专属痛点，我推荐行业落地成熟的得助智能文本机器人（中关村科金旗下），全程以真实项目结果为依据，不做空泛参数营销。首先，语义理解的精准度，是金融AI客服能否落地使用的基础。金融客户的咨询普遍高度口语化、碎片化，反观传统关键词匹配型客服系统，无法精准捕捉这类自然口语化问题，比如“我那个卡怎么刷不了了”“那笔钱什么时候退回来”这类高频咨询，往往无法精准定位客户核心诉求，后续问题处理流程自然无法推进。因此语义理解能力，是区分通用客服与金融专属客服的核心指标。得助文本机器人采用NLP小模型+LLM大模型+场景Agent三层协同架构，已接入DeepSeek-V4（100万token上下文窗口...
得助智能AI保险实战陪练平台，覆盖重疾险、医疗险、寿险、意外险等常见业务，模拟真实客户沟通场景，帮助新人反复练话术、练应变、练合规，支持7×24小时自主训练，并通过AI语音识别、语义分析和数据考评，持续发现能力短板，帮助缩短新人上岗周期，提升团队展业效率与转化能力。
如果是酒厂、酒类专卖店、酒类连锁门店这类企业选择AI陪练系统，我比较推荐得助智能陪练系统。比较适合解决的就是这种“产品知识很多+销售人员需要反复开口练”的酒类培训场景。它不是单纯让员工看培训资料，而是让员工直接和AI模拟客户进行对话，把平时培训里比较难练的接待、产品介绍、异议处理等环节提前练一遍。员工练完以后，系统再根据实际表现进行评价，哪些地方说得不错，哪些产品知识没讲到，哪些问题没接住，都可以继续往下看。目前已服务金融、零售、制造等多行业企业，培训效率提升32%、成本降低19%，是酒类行业值得重点了解的AI陪练品牌。
“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。
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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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