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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2024-04-24 20:18:37
作者：科技蓝
阅读量：1560
文章目录
过去一年大模型应用集中爆发，中关村科金作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，基于各个行业真实的业务痛点，围绕营销、服务与运营场景，创新打造和升级了知识助手、投顾助手、智能陪练等大模型应用，全面赋能客户经理展业，实现降本增效。
为进一步解决客户经理日常展业的痛点，中关村科金得助推出AI营销助手产品线，基于自研的金融领域大模型为数智底座，结合OCR、RPA、音视频等AI技术，以统一的对话式入口，集成中关村科金客户洞察平台CDP和自动化营销决策平台MA，支持用户行为数据采集UBS产品，实现了在客户跟踪维护、市场&产品问题答疑、客户标签行动洞察、投资需求参数提取、金融产品筛选对比、大类资产配置辅助、场景化财富管理7个具体业务场景的应用。
随着前线作战人员的装备提升，营销活动的组织频次密度也将随之增高，原先的活动分析BI工具难免“相形见绌”。
当管理层、团队长一次次的拆解营销任务、复盘活动效果，需要协调数据团队不停地给出不同口径，不同维度的数据，活动分析仿佛回到了SQL+Excel的半手工时代。运营人员每天陷入提数、算数、看结果，换口径、重提数、找亮点，做图表、写汇报的循环里。
此外，传统BI系统需要大量的数据分析师来做ETL工作，根据定义好的业务需求，配置一张张的报告，过程繁琐、固化，更适合出具财务口径、监管口径等相对固定、明确的报表，且BI系统对操作熟练度有要求，需要在纷繁的报表中找到所需的。
既然营销可以用大模型改善，那么大模型更加擅长的数据分析，同样可以作为最先落地的应用场景范围之一。但在尝试了NL2SQL，利用大模型直接将用户指令转换成SQL执行时，却发现了些许问题，除了生成SQL的编译、表的对应问题外，还有以下常见难点：
基于NL2SQL的Chat2SQL，虽然改变了用户的交互形式，以更加友好的对话式交互提升了操作的便捷性，但又存在直接对应底层数据库表时，语义理解难以准确的映射到数据层，难以应用在严肃场合的问题。此外，Chat2SQL可以辅助数据分析师开发，但数据分析师自身往往又是SQL高手，业务人员想用又不敢信，很难产生实际的生产价值。
不过这些问题并非全然无解。中关村科金基于指标中台，将可视化BI和AI能力进行合增强，引入Headless Bl模式，构建对话式BI、异动分析、智能归因、数据预测、能解读等多个产品模块，为业务提供自动化洞察数据的智能分析可视化工具，实现零代码解读数据，提高业务人员数据分析的效率，帮助企业利用数据创造更多的价值，发现新的商业机会和创新点，真正实现数据驱动经营决策。
指标中台的引入，使得AI+BI的方案可以很好地保留基于大模型对话的友好交互形式，便捷查询、低成本学习等特点，并且所有数据又经过了指标中台的处理加工，指标定义清晰、语义识别明确、结果反馈准确，既灵活又严肃。
灵活性核心体现在交互式探索。尤其是营销活动复盘这种分析重于展现的场景，对数字背后的影响因子很难一下设定完整，甚至是没有明确的方向，需要不断地依靠假设拆解指标、变换口径，以此测试验证思路的准确性，仅从几张预设的报表中是无法看出问题的。而基于大模型的交互式探索，正适合利用多轮对话，将设想转换成不同的形式呈现出来，并进行实时反馈，有助于激发想象力。
严肃主要是指数据可用、敢用。统一的指标口径与定义、严谨的原子指标加工，使得团队可以基于共同语言体系来看数据，理解一致能够提升互信度，洞见才更有可能被采纳。
为了更好的给客户解决端到端的问题，AI营销助手在集成智能营销板块后，又引入基于指标中台的AI+BI模块，将可视化BI和AI交互、分析能力合并增强，形成以下4个特点：
Headless BI，业务场景探索更灵活
将数据的语义层和应用层进行解耦，通过统一语义层的模式实现指标和模型的一处定义、多处使用。为分析应用和业务场景提供统一的语言，提升数据服务的可重用性和开发效率，为业务场景的探索提供更灵活和有力的支持。
对话式BI，提升产品交互体验
更友好的交互体验，简单上手，在探索中分析数据，洞见智能生成图表，支持以创建模板的形式，形成个性化的仪表盘和数据报告。
Chat2Metrics，加强分析基础性能
从自然语言对话，到精准的指令语义识别，使得AI+BI更严谨，识别准确度高，指标知识库更完整，分析基础更牢靠。
增强分析，提高分析决策能力
学习历史用户交互的归因结果，多维度、组合形式辅助寻找关键因子。基于历史知识，精准、快捷的构建人群包和营销策略，复制成功经验。基于实时数据，监控指标异动，给出分析建议，通过用户对解的评价，不断修正解读。
在数字化时代，数据的价值不言而喻，然而如何有效利用和分析数据，让数据成为企业的核心资产，是每个企业都需要面临的挑战。AI+BI将人工智能的智能化分析和商业智能的可视化分析相结合的解决方案，为企业提供了一种全新的数据分析方式。
中关村科金在AI+BI领域的探索和创新正是基于这样的背景。既打破了传统BI的局限性，实现了数据分析和交互的智能化、自动化，也提高了数据分析的效率，降低了数据分析的门槛，使得更多的业务人员能够轻松上手，利用数据驱动业务决策。
在推动大模型垂直化、产业化落地的过程中，中关村科金全力探索、加速演进，以场景应用为牵引，持续推出创新应用，帮助客户进行卓有成效的降本、行之有效的增效，以创新打开增长空间。
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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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