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自然语言处理赋予机器人“理解”人类语言的能力。它通过语义分析、语法解析和意图识别，深入理解用户需求。以智能客服为例，当用户询问订单发货时间时，自然语言处理系统能够准确识别用户意图，并从后台数据库获取信息进行回复。此外，该技术还支持文本生成和对话管理，实现流畅的多轮交互。

中关村科金自研的得助大模型平台，具备算力、数据、模型、智能体全链路开发能力，可结合行业数据快速训练垂类大模型，打造出智能客服、智能陪练等系列实用应用。在智能客服领域，得助大模型成果显著：语音机器人通过大小模型组合与智能体重构，实现高拟人化对话；文本机器人结合 FAQ、知识图谱等技术，自主解决率超 90%；视频客服依托 ZRTC 平台，实现远程业务场景全复用。

公安垂类大模型基座具备便捷对接与灵活应用的特性，能够快速响应公安业务需求，为公安机关“大模型+”数智化改革提供全面赋能。目前，该基座已落地多个场景应用：笔录助手实现语音转写、证据链校验等全流程智能管理，提升办案效率；审查助手构建多模态质检体系，强化警务服务质量监督；执法办案区应用助手高效处理执法数据，为决策提供精准支持。未来，中关村科金还将持续推出更多智慧助手，构建覆盖全警种的“感知 - 分析 - 决策 - 执行”闭环体系，推动公安业务体系升级，增强实战效能。

华福证券与中关村科金联合开发的大模型智能质检系统具备三大核心能力。基于大模型语义理解的 “券商通用违规” 智能体，可通过 1个智能体精准识别不当承诺等 20 余类违规行为，并分析违规原因；“分层展业违规”智能体对接客服人员资质信息，利用大模型深度语义理解能力，有效解决分层展业质检难题，及时发现越界展业行为；全量数据处理中枢实现每日 5 万条会话 100% 覆盖，模型迭代周期缩短至 3 天，显著提升质检准确率与召回率，助力管理层精准把控业务合规情况。

中关村科金凭借自研的 ICC 联络基座和 ZRTC 音视频基座，以及得助大模型平台的全链路开发应用能力，构建起涵盖客服、质检、陪练等一系列垂类大模型，并针对金融企业客户与员工推出多元智能体应用，助力金融企业实现业务增长与内部提效。在金融行业，中关村科金服务超半数中国百强银行，借助远程视频银行拓展服务边界，以垂类大模型重塑智能客服流程。

中关村科金全语种客服凭借三大核心能力，提供了切实可行的解决方案。智能语言引擎基于自研 AI 技术，实现 100 + 语言及方言的实时文本、语音翻译，对话延迟控制在秒级以内，大幅提升沟通效率。本地化服务体系内置全球文化知识库，依据不同市场的沟通习惯自动适配，显著增强服务的本土化水平。合规化技术架构在各地部署本地化数据中心，确保客户信息存储与处理符合当地法规，为企业海外业务保驾护航。

在技术融合层面，中关村科金依托得助大模型平台，打造全栈技术矩阵，为中电建财务公司提供全链路解决方案。在算力基础设施方面，针对金融行业数据安全与自主可控需求，提供基于昇腾、海光等国产硬件的算力平台，实现模型训练、推理部署全流程国产化适配，保障合规性的同时提供弹性算力。金融领域知识图谱构建上，双方结合中电建财务公司业务特点，整合财务报表、信贷数据、政策文件等多源异构数据，构建涵盖集团产业链金融、基建项目融资、跨境资金管理等场景的专业知识图谱，为智能问答、风险评估等应用提供底层知识支撑。

“百舸”大模型在技术架构上实现深度创新，采用“行业知识库 + 长文本推理模型”的混合架构，搭建起船舶工业的智能中枢系统。平台构建了涵盖船舶技术、市场趋势等领域的知识图谱，对原始数据进行清洗、标注和结构化处理，形成包含 3000 万条知识节点的行业知识库，知识检索准确率高达96.5%。同时，模型采用“通用大模型 + 行业专属模型”架构，在接入文心一言等通用模型基础上，针对船舶工业特点开发1.2 亿参数的行业专属模型，借助 DeepSeek - R1 的长文本推理能力，大幅提升复杂技术文档解析能力与方案生成逻辑性。