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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2024-08-07 14:45:32
作者：超能AI
阅读量：938
文章目录
在电商平台竞争日益激烈的市场环境中，用户体验和客户服务的重要性日益凸显，成为电商平台精雕细琢的运营重心。作为国内前五的大型电商平台，某电商巨头业务发展迅速，平台支撑体系日益复杂，客户对服务的需求也更为多元和个性化。因此，如何提升客服的效率和质量，成为了平台当前面临的重要挑战。
近年来，在行业增速放缓的背景下，该平台通过精选两万家品牌授权，以更低折扣、全网正品保证、限量抢购等卖点，实现业务规模和用户数量持续增长。然而，随着业务的发展，平台现有的IVR系统已经无法满足其发展需要。
具体而言，该平台现有IVR系统主要面临以下问题：
1.信息安全风险：现有IVR系统的安全性无法满足公司的高要求，需要采购新的软件系统来替换旧的系统。
2.操作成本高：传统的按键交互式IVR系统，客户选择问题等待的播报时间长，操作成本高。
3.处理能力弱：现有IVR系统的处理问题能力弱，无法识别客户问题并出对应处理流程，处理问题主要依赖转人工。
这些问题不仅严重阻碍了公司的客服及业务处理效率提升，也大大影响了用户端的消费体验。为此，该平台选择了与得助合作，引入得助智能IVR客服解决方案。
针对该电商巨头的客服IVR痛点，得助提出了一套智能IVR解决方案，融合自身九年客户服务实践以及自研全链路AI能力，为用户提供客户体验和业务效率、有效解决用户问题、多渠道支持和持续优化，打造值得信赖的交互式智能语音应答系统。
该方案主要是结合智能语音系统，打造全新的语音系统功能点，解决当前客户呼入流程繁琐的情况，最大化提高语音呼入机器人问题解决率，提高用户体验，有效客户咨询数据分析，为客户提高更优质的服务。
得助智能IVR方案支持自定义按键导航、语音播报、转人工客服等模块，实现7*24小时电话自动咨询服务，轻松实现交互式语音应答，告别逐级按键繁琐操作，实现智能化的语音交互体验。
通过引入得助智能IVR解决方案，该平台解决了原有IVR系统的诸多问题，提升了客户服务的效率和质量，同时也提高了自身的业务运营效率。
首先，新的IVR系统能够准确识别客户语境意图，识别准确率达到了92.8%以上；其次，新的IVR系统完全替换了现有的IVR系统，提供了商城、多app等呼入流程、预约外呼、服务评价，供应商分机等相关功能；再次，新的IVR系统支持随路数据传输和智能外呼功能。
得助智能IVR通过可视化拖拉拽方式构建对多轮对话流程、支持复制流程，无限制多轮节点设计，可按业务需求对接企业业务系统，大幅提升客服运营效率，以及机器人解决率。
得助是由中关村科金打造的全场景智能营销服务平台，提供智能外呼、智能客服、数字人员工、智能陪练、智能质检、坐席助手等多款对话式AI产品，并且拥有ASR、NLP、CV等三大核心算法优势。
得助的成功并非偶然。作为中关村科金打造的全场景智能营销服务平台，得助拥有领先的AI技术实力、系统的解决方案能力和深度的行业服务经验。
中关村科金累计申请受理了392项专利，获得了329项软著及CMMI5国际认证。其中人脸识别、声纹识别等人工智能前沿技术领先行业，屡获国际大奖。这些成果不仅证明了得助的技术实力，也为其在各个行业的应用提供了坚实的技术支持。
凭借这些优势，中关村科金已经服务了1600余家头部企业，将AI创新广泛应用于金融、政务、零售、医疗、制造等行业，助力企业高效赢得客户，实现数智化转型升级。其中包括工商银行、中国银行、邮储银行、招商银行、中国人保、泰康保险集团、五矿信托、国家电网、上汽集团、龙湖地产、百安居、捷安特、基恩士、唯品会、美的等数十家5强客户。这些丰富的行业经验和成功案例进一步证明了得助在客户服务领域的专业能力和影响力。
随着企业AI应用从单点测试逐渐进入规模化落地阶段，企业使用的大模型数量也在持续增加，因此MaaS平台真正解决的并不是“选择哪个大模型”，而是多个模型如何统一接入、Token成本如何管理、模型权限如何控制，以及AI应用规模扩大后如何持续运营。对于企业而言，自建还是采购也不能只看初始价格，而需要结合研发能力、AI应用数量、模型规模和长期维护成本综合判断。
随着企业AI应用从单点测试进入规模化落地阶段，企业面对的问题已经不只是选择哪个大模型，而是多个模型同时使用后，如何统一接入、统一管理、控制Token成本，并进一步保障权限、安全和服务稳定性。因此，企业级MaaS平台开始成为连接底层大模型与上层AI应用的重要服务层，企业在选择时，应重点结合模型接入、Token治理、权限安全、应用场景以及部署服务能力进行判断，而不是单纯比较模型数量和API价格。
随着销售行业中全方位升级和改变的市场环境，保险销售陪练系统的出现真正的做到了打破传统培训的局限性。保险销售陪练系统能够更深度的去以沉浸式人机对练、智能评分复盘、场景化等一系列相关的专项特训为基础的训练核心。同时，保险销售陪练系统也能够适配用于全行业销售岗位培育需求，更深入的做到助力企业打造标准化、高战力的专业销售团队管理模式。通过系统的运用，也能够最大程度的满足企业的市场扩张需求，增强其业务的管理应用能力。
很多企业搭建RAG知识库时，前期关注点往往集中在知识库建设和文档切分，但真正上线后才会发现，模型API怎么选，同样会影响知识库的准确率、响应速度和使用成本。尤其同时接入客服问答、内部知识助手、智能办公、Agent等场景后，很难用一个模型解决所有问题。因此，成熟的RAG架构通常不是“一个知识库+一个大模型”，而是根据不同环节选择合适的模型。
集团企业跨区域搭建客服系统，其实不是直接采用一套客服软件就行，而是应该建立一个统一的知识库、服务标准、客户数据分析、各级管理权限。得助智能客服系统提供统一客服平台能力，对接企业现有CRM、ERP等业务系统，拥有大模型知识库能力，3秒自动填单等，帮助集团企业快速搭建跨区域智能客服系统。
RAG的Embedding模型选择的时候需要考虑中文语义理解、检索准确率、调用成本、向量数据库以及API接入方式综合判断，因此企业需要基于完整RAG链路测试，而不是单独比较模型参数。
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咨询热线: 15701358274
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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