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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-01-15 00:00:00
作者：JIfan
阅读量：610
文章目录
在金融科技日新月异的今天，得助智能联运咨询解决方案以其强大的技术实力和创新的联合运营模式，正逐步成为金融机构转型升级的重要推手。依托大模型、大数据分析、多模态交互等领域的核心技术，得助智能为金融机构提供了一站式零售信贷服务，旨在助力合作伙伴实现业务的快速增长与自我能力建设，共同打造一个独立、开放、共赢的金融生态系统。
得助智能联运咨询解决方案的核心在于其一站式零售信贷服务能力。通过整合大数据、人工智能等前沿技术，得助智能为金融机构提供了从客户洞察、风险评估到信贷审批、贷后管理的一揽子解决方案。这种全方位的服务模式不仅降低了金融机构的运营成本，还显著提升了业务处理效率和客户体验。
更为重要的是，得助智能联运咨询解决方案采用了联合运营的模式，即与金融机构紧密合作，共同制定业务策略、优化技术架构、提升风控能力。这种深度合作不仅有助于金融机构快速适应市场变化，还能在合作过程中逐步建立起自身的技术能力和风控体系，实现长远发展。
在风控领域，数据是核心。得助智能联运咨询解决方案引入了高质量、合规的数据源，为金融机构提供了丰富的风控数据资源。这些数据涵盖了个人征信、消费行为、社交信息等多个维度，为金融机构进行风险评估提供了全面、准确的信息支持。
此外，得助智能还通过综合评分引入和分析挖掘技术，对风控数据进行了深度处理和应用。通过对数据的深入挖掘和分析，金融机构能够更准确地识别潜在风险，制定更为精准的风控策略。
风控规则策略是金融机构风控体系的重要组成部分。得助智能联运咨询解决方案根据监管要求和金融机构的实际需求，建立了一套完善的风控策略体系。这套体系不仅满足了监管的合规要求，还充分考虑了金融机构的业务特点和市场需求，确保了风控策略的有效性和灵活性。
在具体实施过程中，得助智能与金融机构紧密合作，共同制定和调整风控规则。通过对历史数据的回溯测试和实时数据的监控分析，金融机构能够不断优化风控策略，提升风控效果。
风控模型评分是金融机构进行风险评估的重要手段。得助智能联运咨询解决方案提供了人行个人征信评分、三方数据融合评分、风险洞察分等多种风控模型评分方式。这些评分方式从不同角度对客户的信用状况进行了全面评估，为金融机构提供了更为精准的风险判断依据。
以人行个人征信评分为例，该评分方式基于人行征信系统的数据，对客户的信用记录进行了量化评估。通过引入人行征信评分，金融机构能够更准确地了解客户的信用状况，为信贷审批提供有力支持。同时，三方数据融合评分和风险洞察分等评分方式也为金融机构提供了更为全面的风险评估视角。
反欺诈是金融机构风控体系中的关键环节。得助智能联运咨询解决方案针对不同消费贷产品体系，提供了定制化的反欺诈解决方案。这些方案涵盖了规则引擎、机器学习模型、实时预警等多个方面，为金融机构提供了全方位的反欺诈防护。
在具体实施过程中，得助智能根据金融机构的业务特点和欺诈风险特征，定制了专属的反欺诈规则。同时，通过机器学习模型对海量历史数据的学习和分析，系统能够自动识别并预警潜在的欺诈行为。此外，实时预警系统还能够对异常交易进行实时监控和预警，确保金融机构能够及时采取应对措施，保障资金安全。
某农商行作为得助智能联运咨询解决方案的典型应用案例，通过定制风控模型、优化风控策略体系等举措，实现了差异化定价产品的全覆盖。在原有风控模型、策略的基础上，该农商行引入了基于公积金数据的风控模型、优化了人行征信模型，并重构了多维数据融合模型。
这些改进不仅提升了风控体系的准确性和有效性，还为该农商行带来了显著的业务效益。通过支持拒量回捞客户群、在贷前准入、风控前筛及定额场景中的应用测试，数据显示KS值均达到0.4以上，lift值达到4以上。这些优异的测试结果充分证明了得助智能联运咨询解决方案在风控领域的强大实力和实际效果。
此外，该农商行还与得助智能保持了长期的合作关系。通过共同制定业务策略、优化技术架构等举措，该农商行的风控体系得到了持续优化和完善。这种深度合作不仅有助于该农商行提升风控能力、降低运营成本，还为其未来的发展奠定了坚实的基础。
综上所述，得助智能联运咨询解决方案以其一站式零售信贷服务能力、合规的风控数据方案、完善的风控规则策略方案、精准的风控模型评分以及全方位的反欺诈解决方案，正在逐步成为金融机构风控体系建设的重要推手。未来，随着金融科技的不断发展和创新应用的不断涌现，得助智能联运咨询解决方案将继续发挥其在技术、数据和风控等方面的优势，为金融机构提供更加全面、高效、智能的金融服务解决方案。
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。
RAG之所以在应用规模扩大后容易产生较高Token成本，并不是单纯因为知识库内容多，而是因为一次问答背后包含文档召回、上下文拼接、Prompt调用和模型生成等多个环节。因此，企业优化RAG不能只盯着模型价格，而需要从文档召回、上下文长度、Prompt、模型选择和缓存等环节进行整体控制。对于已经部署知识库AI的企业而言，召回更精准、上下文更短、Prompt更精简、模型分层以及减少重复调用，是控制RAG成本的主要方向。
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单纯提升拨号效率，而是把客户名单、AI外呼、意向识别、人工跟进和数据分析连接起来，形成持续运营的客户触达体系。之所以需要这样建设，是因为销售线索跟进、老客户唤醒、活动邀约、满意度回访、订单提醒等业务都需要持续外呼，如果完全依靠人工，不仅坐席成本不断增加，大量重复性工作也会持续占用销售和客服人员时间。因此企业应重点关注AI是否能规模化触达、识别客户真实意向，并与人工和CRM形成闭环。
对于母婴用品店企业而言，AI质检软件选型应优先看全渠道、多模态、规则配置、智能预警和数据分析能力，得助智能质检系统值得重点推荐。是因为母婴行业的客户咨询并不只是询问价格，还涉及宝宝年龄、产品适用阶段、使用方法、成分安全、优惠活动和售后问题，同时连锁企业又存在总部与门店分散、客服渠道多、销售人员数量大的情况。因此如果继续依靠管理人员人工抽查电话、聊天记录和门店服务视频，质检覆盖率有限，也很难及时发现销售话术、服务态度和商品推荐中的问题。
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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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