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得助大模型

国内首个企业知识大模型

提升企业知识管理和利用效能,助力业务价值创新增长

得助大模型全景

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打通企业大模型应用最后一公里

  • 4+
    级模型能力评分,首批通过中国信通院模型能力验证的对话式AI企业
  • 95%+
    准确度能力验证
  • 10+
    通用大模型灵活适配,包含国内外主流开源闭源模型
  • 50+
    应用模板内置,chatbot、虚拟人、AI创作、营销、投顾…
  • 200+
    AI能力组件提供,大模型平台组件工厂帮助企业降低大模型使用门槛
  • 1600+
    头部企业客户,5亿+用户
  • 200+

    真实应用场景打磨验证,确保技术成熟稳定


  • 10亿+
    大模型助手辅助问题回答,覆盖营销、服务、运营

八大能力

  • 01

    知识问答

    准确回答常识问题,为用户或员工提供有效咨询建议

  • 02

    知识抽取

    精确快速地从非结构化文本中进行知识抽取,构建领域知识图谱

  • 03

    知识总结

    强大的语言理解能力,准确总结长文本摘要

  • 04

    逻辑推理

    准确理解用户意图,对输入数据或信息进行推理、分析

  • 05

    多语种支持

    支持多种语言互译和跨语种理解

  • 06

    多轮对话

    准确理解对话主题、领域和情感,流畅完成专业领域的多轮问答

  • 07

    多模态

    支持文字生成图像、文本驱动数字人等多模态能力

  • 08

    文本生成

    可流畅、规范、事实、中立、客观地进行文学创作、文本摘要、角色扮演等

得助大模型原生应用

超级员工”助手系列AIGC应用,助力千行百业释放数字生产力

  • 知识助手

    轻松实现知识归纳、构建、问答、推荐等,帮助员工精准获取信息

  • 营销助手

    生成专业、客观的投资建议和产品营销方案,提升单兵效能

  • 服务助手

    客服应答话术辅助,降低超过70%的运营工作量

  • 培训助手

    生成个性化场景陪练脚本,提升营销侧的应变能力及专业能力

  • 合规助手

    快速制定质检规则、辅助实现智能化审核,提升质检效率

  • 写作助手

    快速生成特定文风文档,大幅提高内容创作生产效率

六大优势

帮助企业快速构建高性能的强人工智能应用,满足各种复杂业务场景需求

  • 成本可负担

    阶梯收费模式,满足不同体量的企业客户需求
  • 安全性可控

    依托数据加密、数据隔离等技术,确保客户数据安全

  • 业务深耦合

    降低产品内部耦合性,缩短开发周期,行业适配性强

  • 个性化定制

    丰富的行业knowhow及深厚的对话数据积累,与企业已有业务系统无缝集成

  • 核心技术领先

    语音识别、多模态等多项核心AI技术屡获国际权威技术赛事大奖

  • 领域模型卓越

    服务300+金融机构,领域大模型能力测评国内领先

客户案例

星展银行
中信建投证券
诺亚财富
中信证券
星展银行得助大模型应用

得助智能·语音机器人基于NLP自然语言处理技术、集成统计学习、深度学习等多种技术、具备业务语义模型建设和场景化自然语言处理能力,以问题解决为导向,实现问题引导、智能回答、自动记忆、敏感词识别、会话评价等功能,能准确识别响应用户需求,减轻人工服务压力,提升客户服务整体水平,助力企业实现资源更优配置。

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中信建投证券得助大模型应用

得助智能·语音机器人基于NLP自然语言处理技术、集成统计学习、深度学习等多种技术、具备业务语义模型建设和场景化自然语言处理能力,以问题解决为导向,实现问题引导、智能回答、自动记忆、敏感词识别、会话评价等功能,能准确识别响应用户需求,减轻人工服务压力,提升客户服务整体水平,助力企业实现资源更优配置。

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诺亚财富得助大模型应用

得助智能·语音机器人基于NLP自然语言处理技术、集成统计学习、深度学习等多种技术、具备业务语义模型建设和场景化自然语言处理能力,以问题解决为导向,实现问题引导、智能回答、自动记忆、敏感词识别、会话评价等功能,能准确识别响应用户需求,减轻人工服务压力,提升客户服务整体水平,助力企业实现资源更优配置。

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中信证券得助大模型应用

得助智能·语音机器人基于NLP自然语言处理技术、集成统计学习、深度学习等多种技术、具备业务语义模型建设和场景化自然语言处理能力,以问题解决为导向,实现问题引导、智能回答、自动记忆、敏感词识别、会话评价等功能,能准确识别响应用户需求,减轻人工服务压力,提升客户服务整体水平,助力企业实现资源更优配置。

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站在大模型重构未来的新起点上,助力千行百业智能化变革

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