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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：1415
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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客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音，这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角，给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖，正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧，以及客户体验期望迅速快速提升，传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%，存在违规问题事后才进行追溯，质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点，正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些？
在银行数字化转型当中培训评估反馈周期滞后得严重，培训结束后，常常要数周乃至数月时间，才能够观测到业务表现出现变化，进而拉长了培训优化的节奏，使得无法快速构建起“训练—评估—改进”的闭环体系。
某头部人力咨询机构，其全球业务覆盖数十个国家和地区，日常承载海量企业HR端多元咨询需求，当业务规模持续扩张，原有客服体系短板快速显现。最终，该机构引入得助智能客服系统完成全面升级，交出了远超业界平均水平的亮眼答卷。
保险监管“全面双录”政策加快落地，陕西、辽宁等多个地方推行人身险销售整个流程录音录像，再加上银行代销新规的严格要求，传统那种“人工盯、手动录”的双录模式，正把险企拽进效率与合规的双重困境之中。
信贷行业监管不断朝着更加严格的方向发展，催收投诉涌现频繁，违规处罚也是频发不断。监管对此有清晰明确的要求，传统的电催模式特别容易触碰监管红线。一套科学高效的 贷后质检管理方案已成为合规经营的生命线。得助智能质检系统以AI大模型技术为核心，为信贷机构提供从通话质检、话术合规到客户洞察的全链路智能化方案，帮助机构在合规高压下提质降本、防范风险。
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