发展应用呈现出前所未有的热度。大模型不仅推动了人工智能技术的新一轮爆发，也成为了企业数字化转型的重要驱动力。

　　当前，越来越多的企业开始尝试将大模型技术融入自身的业务流程中，以此来提高生产效率和服务水平。政府、央企和金融机构纷纷响应国家号召，积极探索人工智能技术在各自领域的应用。与此同时，大模型技术也在各行各业掀起了应用热潮，成为信息化建设不可或缺的一部分。

　　首先是如何将通用的大模型进行领域化训练，使其能够理解和处理特定行业的专业知识。

　　数据质量和数据安全是关键问题，大模型需要大量高质量的数据进行训练，但数据的采集、整理和标注需要耗费大量的人力和物力。数据隐私保护也是一个不容忽视的问题，尤其是在涉及到敏感信息处理的情况下。

　　多模态信息处理技术的需求日益增长，如何高效地将图像、音频、视频等非结构化数据转化为可供大模型理解的信息也是一个技术难题。

　　如何将大模型能力无缝集成到现有的企业系统中，实现智能化服务的低成本、平滑过渡，也是最现实的难题。

　　作为中关村科金旗下新一代智能交互产品，得助智能依托大模型、NLP、ASR、TTS等人工智能技术，基于10年AI技术积累，以及AI在智能客服、智能营销、智慧运营等领域的行业应用经验，赋能旗下各个产品线，为企业打造的专属的领域大模型解决方案——得助大模型。

　　大模型技术的应用落地，不仅需要AI大模型厂商具备优秀的产品、技术研发能力，更稀缺的是企业的行业know-how能力，特别是如何低成本地完成大模型项目的交付能力。

　　目前，得助智能在金融、制造、零售、央国企、政务等多个领域成功地实施了大模型应用项目，以下10大标杆案例便是最好的证明。

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　　诺亚财富作为国内财富管理行业龙头，原有内部的知识文件管理需要提升，员工在需要了解企业知识时往往需要多方求助，效率低下。为了改善这一局面，诺亚财富采用大模型技术，通过金融领域的深度训练，增强了模型对企业内容的理解和生成能力。此外，得助智能还利用OCR技术实现了对多类型文档的识别分析，并通过智能生成文档标签的方式，实现了文档和问答库的智能化管理。

　　某国产汽车集团财务共享中心存在大量重复、繁杂工作，各类财务系统间需要大量的数据交互，财务运营面临降本增效压力，中关村科金得助智能为其构建底层大模型能力，接入知识文档、系统API、企业数据库、公域知识，实现企业级的智能知识库管理，以及基于知识库内容的智能问答、知识检索功能，实现财务知识共享。

　　西南某市智慧城市项目希望借助大模型技术，打造市民服务、应急救助知识库，并通过文本、语音为市民提供知识查询服务。中关村科金得助智能以政务领域大模型、多模态文档分析、文档管理、QA内容抽取、QA管理、多渠道智能客服等综合解决方案，建立基于大模型应用的新型知识管理模式，推进政务服务、应急救灾文档规范化管理，减少客服70%运营工作量，准确率提升50%+。

　　某券商龙头以智能投顾助手为切入点，构建证券领域大模型能力。得助智能大模型结合领域大模型意图识别、多轮交互及证券行业投研报告、数据分析能力，精准理解并响应客户经理需求，匹配合适的投资组合或基金产品；自动生成个性化营销沟通话术，辅助客户经理展业，内容生成效率提升90%+，辅助提升20%展业成功率。

　　该证券公司的产品部门发布了大量的产品材料，但由于缺乏高效的手段获取产品知识，业务人员难以深入了解产品内容，这直接影响到了产品的销售。为了解决这个问题，其选择了大模型领域化训练的方法，让模型专注于金融和证券领域，从而帮助业务人员更快地获取关键知识要点。此外，通过多模态文档识别技术和定制化开发，进一步增强了产品的实用性，使得业务人员能够在不同的销售阶段获得必要的支持。

　　该券商内部有大量的法律法规文件，业务人员查询繁琐，希望借助大模型实现便捷知识查询。同时面对海量的数据报表，数据查询也是一大难题，希望借助于大模型SQL生成能力，实现数据智能查询。

　　为了解决这些问题，其采用得助智能大模型技术，通过私有化部署大模型，并进行金融和证券法律法规的领域化训练。除了优化法律法规查询，还通过SQL生成能力实现数据智能查询。这一举措大大提升了业务人员的工作效率，同时也提高了法律法规知识问答的准确性和数据查询的精确度。

　　该银行内部存在众多分散在各个部门的知识文件，这使得员工查找所需信息变得异常困难。为了改善这种情况，该银行采用大模型技术进行了金融领域的训练，并结合OCR技术识别多种类型的文档。通过智能生成文档标签和问答，实现了文档的智能化管理。这种做法不仅提升了知识检索的效率，还减少了知识库的运营成本。

　　该公司的科研机构负责为集团内部提供技术咨询和技术服务，希望利用大模型技术形成一批实用的应用，并推广给成员单位。通过领域化训练和应用场景开发，该机构实现了大模型问答、写作、翻译等多个应用场景，有效提升了员工的办公效率。

　　该企业智能运维平台面临着非结构化数据处理效率低下的问题。为解决这一难题，企业通过大模型技术实现了非结构化数据的智能抽取，并自动生成设备病害整治方案。通过大模型的训练，其不仅提高了数据抽取的准确性和效率，还通过Agent智能体方案，实现了大模型生成能力的自学习自迭代，模型维护成本大大降低，应用效率显著提高。

　　面对医保服务业务繁复、政策多变，服务人员难以掌握最新信息的难题，该医保局采用AI大模型支撑的智能综合服务平台，通过多轮交互的技术框架，能提高机器人意图识别准确率及大模型推理能力，再利用检索增强生成技术（RAG），设计了稀疏检索和向量检索相结合的融合检索方案，利用外部知识源提高大模型回答的准确性，打造可落地的大模型应用场景，从而有效缓解因医保政策专业复杂、工作人员知识储备不足造成的业务咨询压力，也为后续大模型+各类应用奠定基础。

　　中关村科金得助智能10大标杆案例，不仅展示了大模型技术在具体行业应用中的卓越成效，也为其他企业在寻求智能化转型时提供了宝贵的经验借鉴。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，中关村科金相信，未来将有更多的企业受益于大模型技术带来的革命性变化，得助智能也将加强对AI大模型技术的持续投入，在大模型项目交付方面不断拉开与对手的身位。