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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-12-09 17:00:43
作者:kexin
阅读量:320
文章目录
在数字化浪潮深入各行各业的今天,企业普遍面临着一个核心挑战:海量业务数据、专业知识和隐形经验难以被企业工作人员高效挖掘并应用,这些宝贵的企业知识库难以真正转化为企业的生产力和创新力。尽管传统的办公软件与工具可以实现有关流程的信息化,但是在面对专业、复杂和需要高度依赖知识的垂直行业时往往会显得力不从心。由此,得助智能工作应用平台应运而生,它不单单是一个简单的工具套件,而是一个以大模型为引擎,以知识治理为基础,以场景化智能应用为触点的垂直行业智能办公方案。

智能知识库具有三大核心功能,一是具有多源异构的知识接入与深度理解。这个功能支持合同、报告、图纸、音频、视频等30多种格式的非结构化数据一键接入。凭借得助智能自研的多模态与深度解析技术的结合,其产品在面对复杂表格或数据图表时也可以保证信息的准确率达到90%以上,实现对文、图、音、视频内容的深度理解。二是拥有海量知识存储能力与高效组织能力。其支持对千万级文档、十亿级知识切片的存储与管理。通过构建企业自身知识库,得助智能系统能够发现不同概念之间的关联,实现对知识的网状化、语义化组织,而非简单的关键词匹配。三是精准的知识检索与发现功能。得助智能系统可以基于向量检索与语义理解技术保证知识检索的准确率最终达94%以上。
得助智能工作应用平台可以针对相关行业的复杂问答场景,如政策解读、案例查询、合规咨询等对相关问题进行自动化评估、选型并且微调,为企业匹配和训练出专属的问答模型。同时,得助智能工作应用平台也可以提供多种复杂问答的效果套件,处理需要深层推理、判断等问答任务,真正理解业务语境。
得助智能工作平台可以自动学习和提取企业内部的优秀报告、公文的范例结构、表达风格与专业术语,进而生成一个符合规范的初稿。在写作过程中系统所引用的数据、观点都可以精准追溯到内部的知识库或权威网络源,同时还能进行交叉验证,确保内容的严谨准确。
得助智能工作应用平台可以通过捕捉长文本中的隐式语义关联,结合规则引擎与大模型,自动识别潜在的法律风险、数据矛盾及表述错误,根据这些再生成可视化的风险评估报告,准确率与召回率可超过90%。在审核过程中,员工通过正常语序的提问可被系统智能捕捉并精准理解相关指标含义,系统还可就此通过多轮对话引导用户完善需求。
在面对央国企实现数智化转型压力与业务效率提升的双重需求时,中国电建财务公司引入了得助智能工作应用平台。得助智能提供从构建底层能力到熟悉平台产品再到利用大模型应用的完整体系,成功帮助公司完成了财务报表的撰写以及监管政策的智能查询与解读。这一案例利用AI深度赋能财务分析、风险预警和决策支持,将AI能力沉淀为可持续的业务增长能力。
对于一些知识高度密集的设计研究机构来说,它们最核心的竞争力就在于专业支持的积累和成果的不断创新。该研究院利用平台构建了覆盖海量设计规范、历史项目图纸、科研成果的智能知识库。工程师和设计师可以通过智能问答来快速获取技术标准,再通过智能写作辅助生成项目可行性报告。这样平台就能够有效的连接散落的知识与一线的创新业务,也能将资深的专家经验转化为可实际运用的数字资产,大幅提升研发效率与质量。
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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。
财务人员每天需要从多个业务系统中提取数据,制作报表,开展财务分析,此过程常常耗费数小时,甚至数天。智能问数大模型应用实例正成为攻克这一难题的关键所在——“得助智能问数”,使得财务人员仅需凭借自然语言提问,就能在数秒内获取精确的财务数据分析成果,切实达成“心中所想就是所得到的,口中所问就是所看见的”。