> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 中关村科金AI典型案例总结 ## 核心内容 中关村科金是一家以人工智能技术为核心，聚焦金融、政务、工业、汽车等高价值行业的领先企业。依托自主研发的垂类大模型、大数据分析、多模态交互等技术，中关村科金构建了得助大模型平台，实现了AI技术的高效落地与规模化应用。公司通过“平台+应用+服务”三级引擎战略，推动多个行业智能化转型，已服务超2000余家头部企业，包括50%中国百强银行、知名央国企、汽车厂商、制造企业等。 ## 主要观点 ### 1. 财富助手：证券行业智能展业工具 - 中关村科金推出“财富助手”应用，通过大模型与资产配置引擎结合，帮助投资顾问精准推荐理财产品及组合。 - 该系统可实现10秒内容生成、93%的问答准确率，提升展业效率3倍，内容生成效率提升90%。 - 通过自动化工具和Agent智能体流程，减少员工对产品咨询的时间投入，提升客户满意度9.8%。 - 该系统解决了传统展业中知识壁垒高、数据整合不易、复制传承难、精准投资需求高等痛点。 ### 2. 智能陪练：证券行业培训体系革新 - 中关村科金推出智能陪练系统，构建“学-练-考-评-改”闭环培训体系，提升培训效率与质量。 - 系统支持岗前1v1陪练、AI开口练、高端客群管理指导等场景，显著提升开户转化率（18.7%↑）、违规率降低（24%↓）等关键指标。 - 通过大模型与AIGC技术，实现课件快速生成、多模态内容解析、个性化能力分析与成长路径规划，推动培训体系智能化发展。 ### 3. 智能质检：证券合规智能化升级 - 中关村科金联合华福证券打造智能质检系统，基于大模型实现多模态、全渠道的违规识别。 - 系统可覆盖20余项质检点，准确率与召回率显著提升，支持定制化业务流程，实现高风险与低风险质检项的分类处理。 - 智能质检系统上线后，运营效率提升，型迭代周期缩短至3天，有效助力证券行业合规管理与高质量发展。 ### 4. 公安垂类大模型：警务智能化实践 - 中关村科金在公安领域深耕多年，打造公安垂类大模型，赋能反诈接警、案件研判、执法办案等全流程。 - 通过AI数字人系统，实现接警自动派单、案情分析、智能建议立案等，显著提升警情处理效率与质量。 - 在天津、郑州、兴安盟等地落地，形成“一地一策”的差异化实践，提升警务效率与公众满意度。 ## 关键信息 ### 技术能力 - 自研语音技术、自然语言处理、机器视觉等AI底层能力，声纹识别、生物防伪技术行业领先。 - 得助大模型平台具备模型一站式训推、应用快速构建、算力统一调度等能力，支持多模态数据处理与智能体构建。 ### 应用场景 - **财富管理**：精准推荐理财产品，提升展业效率与客户满意度。 - **证券培训**：智能化陪练，提升培训效率与质量，缩短新员工上岗周期。 - **合规质检**：实现多模态、全渠道的合规监督，提升违规识别准确率与召回率。 - **公安警务**：赋能反诈接警、案件研判、执法办案等场景，实现警情处理效率与质量提升。 ### 优势表现 - **效率提升**：警情处理速度提升30%，案情录入合规性提升90%，预警响应速度提升60%。 - **精准度提升**：财富助手产品推荐精准度提升，智能陪练系统提升培训效果。 - **行业覆盖**：已覆盖金融、政务、工业、汽车等多行业，打造多个行业大模型标杆，如船舶工业大模型“百舸”、交通基建大模型“筑智工”。 ## 竞争优势 - **领先AI技术能力**：具备自研AI底层技术，声纹识别、生物防伪等技术处于行业领先水平。 - **成熟场景化解决方案**：提供智能营销、智能运营、智能客服、智能办公四大产品矩阵，满足企业多样化需求。 - **自主研发大模型平台**：得助大模型平台支持模型训练、应用构建、算力调度等全链路能力，提升企业智能化水平。 ## 市场地位与影响力 - 中关村科金是中国人工智能领域垂类大模型的领导者，已服务超2000家头部企业。 - 产品与技术广泛应用于金融、政务、工业、汽车等多个行业，助力企业数字化转型。 - 获得“2026福布斯中国行业发展领创者”评选关注，展现其在行业创新与引领方面的实力。 ## 联系方式 - **客服电话**：400-072-5588 - **官方网站**：www.leadleo.com - **深圳办公室**：广东省深圳市南山区粤海街道华润置地大厦E座4105室 - **上海办公室**：上海市静安区南京西1717号会德丰国际广场2701室 - **南京办公室**：江苏省南京市栖霞区经济开发区兴智科技园B栋401 ## 方法论与声明 - 头豹研究院深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业，提供专业、客观、前瞻性的研究报告。 - 所有报告内容及数据均来自合法合规渠道，观点基于分析师对行业的客观理解。 - 报告内容仅用于信息参考，不构成任何投资建议。未经授权，任何机构或个人不得翻版、复刻、发表或引用本报告内容。