6月12日——在成都举办的大模型技术与应用创新论坛上,中关村科金总裁喻友平分享公司在垂类大模型应用领域的 实践与创新成果,并重磅发布了得助大模型平台3.0及得助智能音视频服务平台3.0,同时推出银行、证券、 三大行业解决方案,旨在解决人工智能大模型技术在各行各业落地应用的“最后一公里”难题。
直面落地痛点:价值、整合与持续运营是关键
喻友平指出,尽管大模型技术浪潮汹涌,咨询机构普遍预测其市场将保持高速增长,但企业实际落地过程中仍面临显著挑战:
• 价值落地难: 企业核心诉求是清晰的“增收、降本、提效”,许多初期探索项目(如知识库、问答系统)的实际效果与预期存在差距,准确率下降等问题突出。
• 场景复杂度高: 以智能外呼为例,看似简单的应用需同时满足理解灵活询问、内容精准性、快速响应、拟人化声音等严苛条件,目前尚无通用方案,需结合特定场景进行 优化。
• 孤岛效应: 孤立部署的大模型系统难以深入业务流程,无法发挥最大效益。大模型智能化应用必须与企业数字化基础设施紧密结合,通过智能化+数字化的方式实现大模型落地。
• 效果衰减: 如果缺乏持续的服务、运营和迭代,大模型落地的效果会随场景叠加而衰减。
中关村科金是一家领先的大模型技术与应用公司,聚焦于垂类大模型的应用与开发。喻友平强调,ToB 垂类大模型应用才是技术赋能千行百业、实现产业智能化升级的关键路径。公司选择了一条“苦活累活”之路,坚信“比较难走的路才是康庄大道”,通过“平台+应用+服务”的三级引擎战略,加速垂类大模型落地。
重磅发布:得助大模型平台3.0、得助智能音视频服务平台3.0、三大行业解决方案
得助大模型平台3.0,实现安全、高效、便捷构建行业垂类大模型及企业级智能体。3.0平台具备高自由度,支持国内外主流算力平台、自由搭配主流基础模型,是国内首批接入MCP协议的平台之一。平台基于客户实践沉淀出丰富的场景化能力,内置200多个AI能力组件和100多个开箱即用的行业智能体, 结合行业Know-How,支持四类编排模式,帮助企业快速构建专属智能体。同时,平台拥有五重安全防护体系,支持国产信创适配及国际化合规部署,是垂类大模型落地的坚实安全基座。
基于得助大模型平台构建的智能体已经在多个行业中创造价值。比如中关村科金助力中国船舶集团建设的情报分析智能体,通过构建全球船舶情报监测体系,处理海量异构文档,研报和情报分析效率提升200%,知识查询速度提升数十倍。携手中信证券打造的智能投顾智能体, 洞察最新市场动态和数据,匹配理财产品与投资组合,为投顾生成专业营销话术,同时满足证券金融业严格的数据输出格式与语言精确性要求,加速投顾服务。为中国长安四川分公司构建的差旅助手智能体,大幅提升员工填报信息效率和流程自动化效率,帮助集团财务工作效率提升20%。
得助智能音视频服务平台3.0, 融合大模型能力,在智能安全、交互增强、内容赋能、智能决策四大维度全面增强。智能安全上,平台深化人脸识别、活体检测,强化对抗黑产的 防伪能力。交互增强方面支持面部情绪识别、场景化响应生成、数字人交互。在内容赋能上,平台提供会话摘要、实时话术提示、智能辅助填报、精准知识推荐,在各个环节中通过大模型来提效。此外,平台实现业务流程数据统计分析与可视化,支持智能决策。得助智能音视频服务平台在邮储银行的远程视频银行、北汽金融的视频风控解决方案、杭州“医保小智”社区服务等垂类行业场景落地应用。
基于双3.0技术平台和深厚的行业实践,中关村科金推出银行、证券、 三大行业大模型解决方案。面向银行业,中关村科金基于金融垂类大模型,打造了覆盖智能客服、智能营销、智能信贷、智能运营全场景产品矩阵,通过模块化能力为咨询、营销、展业、风控等银行业务场景提供价值增量。在证券领域,中关村科金通过大、小模型组合,围绕获客、转化、展业、服务关键环节,提供数字化与智能化工具。服务 行业,中关村科金提供贯穿售前营销、售中接待、售后服务的全流程大模型解决方案,重新定义 营销服体验。
喻友平认为,无论是通用的大模型产品和解决方案,还是垂直行业的场景应用,都需要与企业的业务流程 结合,这样的智能化系统落地,才是垂类大模型落地的最佳姿势。
论坛现场,中关村科金与宁夏交建交通科技研究院共同发布全国首个交通基建垂类大模型「灵筑智工」,其“场景驱动+痛点聚焦”的落地模式,为行业提供了可复制的数智化升级方案,开辟了传统基建企业智能化转型的新路径。
专注苦活累活,共赴产业新智能化
“实验室技术到产业落地隔着千山万水。”喻友平将公司定位为 “垂类大模型最后一公里攻坚者”,提出“平台+应用+服务”的三级引擎战略:“孤立的系统必被淘汰,唯有与业务流程 咬合,持续运营迭代,才能让AI大模型真正扎根。” 他以“蓉城三千年,模型续新篇”寄语西部生态伙伴,呼吁共同推动技术从“能用”走向“好用”。这场没有炫技、只谈痛点的发布会,恰折射出中国大模型产业进入价值落地深水区。
