“百舸”大模型在技术架构上实现了深度创新。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。通过构建涵盖船舶技术、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的基础上，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，显著提升复杂技术文档解析能力与方案生成逻辑性。

中关村科金大模型企业知识库为企业破解这些难题提供了有效路径。该知识库基于先进的大模型技术，能够对企业内部分散在各部门的海量信息进行全面整合。它打破部门之间的壁垒，将结构化数据与非结构化数据进行统一管理，使原本分散的信息实现互联互通，有效消除信息孤岛现象。

在企业数字化转型的浪潮中，很多企业都面临着这样的困境：市场部的推广案例分散在员工个人电脑里，技术部的代码规范只有少数资深工程师掌握，新员工入职时需要花费大量时间在浩如烟海的文档中摸索有效信息。这些问题的背后，是企业内部信息孤岛林立，知识无法高效流转的现实。而智能企业知识库的出现，能够帮助企业解决企业内部知识的高效运用。智能企业知识库并非简单的文档存储工具，它通过先进的自然语言处理、机器学习等技术，

在数字化服务浪潮中，传统客服模式的短板日益显著：某电商平台高峰时段咨询响应延迟超 3 分钟，导致 20% 客户流失；某金融机构人工客服夜间服务空白，错失 40% 的潜在咨询；某制造企业因多语言服务能力缺失，海外客户满意度不足 60%。人力成本高、响应不及时、服务不统一，正成为企业客户体验升级的核心障碍。中关村科金文本聊天机器人应运而生，依托大模型与 AI 技术深度融合，构建“全时段在线 - 全渠道

在客户触达领域，传统外呼模式正面临严峻挑战：某金融机构人工外呼日均仅 300 通，意向客户漏筛率高达 40%；某零售企业促销外呼因话术单一，客户挂断率高达 65%；某医疗平台合规质检依赖人工抽检，漏检风险居高不下。高人力成本、低转化效率、强合规压力，正成为企业营销增长的瓶颈。为突破这些困境，中关村科金推出大模型外呼解决方案，深度融合大模型与 AI 技术，构建“数据洞察 - 智能交互 - 合规保障”

当大模型落地遭遇“技术壁垒”，如何实现快速赋能？在企业数字化转型中，大模型应用面临“开发周期长、算力适配难、场景落地慢”的三大挑战：某金融机构耗时 3 个月搭建大模型平台，却因硬件兼容性问题导致推理效率低下；某制造企业自研模型部署成本高企，陷入“投入大、见效慢”的困境；某政务部门面对多源数据整合难题，迟迟无法释放大模型价值。技术门槛与场景割裂，正成为企业智能化升级的核心障碍。中关村科金得助大模型平

当传统双录遭遇“效率与合规”双重挑战，如何破局？在金融监管趋严与客户体验升级的双重压力下，银行传统双录模式显露出多重短板：人工质检覆盖率不足 30%，骗贷风险暗藏隐患；线下流程耗时冗长，某城商行房贷面签平均耗时 2 小时；跨渠道服务割裂，客户移动端双录体验参差不齐。高成本、低效率、弱合规，正成为银行数字化转型的核心瓶颈。中关村科金银行智慧双录解决方案，依托 AI+RTC+RPA 技术构建全流程数智

在全球化浪潮中，企业出海正面临“语言不通、服务断层、合规复杂”的严峻挑战。某跨境电商在东南亚市场因缺乏马来语客服，导致 30% 的订单流失；某制造企业海外售后因多语言工单处理效率低下，客户投诉率飙升 25%；某金融机构在拉美地区因本地化服务不足，错失高净值客户签约良机。跨文化沟通障碍与服务体验落差，已成为企业出海的“绊脚石”。中关村科金海外在线智能客服机器人应运而生，凭借大模型与多语言技术，打造“