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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：1362
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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汽车金融业务中面签环节的合规把控以及办理效率已然成为行业竞争的重点所在。汽车金融视频双录作为确保业务合规、预防欺诈风险的关键举措，正遭遇监管愈发严格、效率需提升的双重难题。得助智能双录系统以先进的AI技术作为核心要点，为汽车金融行业呈上了一套涵盖全场景、贯穿全流程的智能合规解决办法，助力机构在契合监管要求之时达成业务效率的提高。
服装行业客户服务的质量正在成为品牌差异化的关键战场。面对季节性咨询波动、多渠道碎片化沟通以及消费者日益个性化的服务需求，传统人工客服模式已难以支撑企业的高效运营。传统客服培训根本跟不上，使得服务水平高低不一，售后处理周期平均是3到5天，其中30%的时间都浪费在信息核对上面，得助智能客服系统，凭借领先的技术架构和丰富的行业实践，为服装企业打造了一条从“被动响应”到“智能服务”的转型快车道。
运营商上门安装维护的场景中，服务过程难以进行追溯、纠纷责任难以去界定、服务规范难以落地实施，这样的管理痛点变得越发突出。得助智能AI录音挂牌出现了，它为这一困境给出了全流程有可视性的智能化解决办法。它是一款专门为外勤服务场景制造的智能硬件设备，它借助高清录音、实时定位、智能质检等核心技术，使得每一次上门服务都有依据可以查询，每一句对话都能够进行追溯，全面给运营商装维服务从“粗放式管理”朝着“精细化运营”迈进的新阶段提供助力。
你仍然凭借人工抽取百分之五的通话录音吗？每日存在上千通销售电话，质检员最多仅仅能够听完三十条，其漏检率居然高达百分之九十。直至客户投诉找上门来，风险早就已然酿成，这正是传统质检的残酷现实。得助智能实时通话质检软件正彻底扭转这一状况，它依据自研大模型以及“小模型+大模型+智能体”三模协同架构，达成100%全量质检以及实时风险预警，助力企业降低投诉、提高效率、促进增长。
随着售后场景变得越发复杂，用户期望持续提升，传统那种“师徒传帮带”形式的培训已然难以继续存在，一套具备系统化、有着智能化、呈现实战化特点的品牌售后培训解决方案，成了各大电动车企急切的刚性需求。法规变得更加严格，再加上市场不断扩大，我国新能源汽车保有量已经突破了3140万辆，专业维修人才的缺口高达103万人，电动车品牌的售后服务面对挑战。
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