Платформа капитализации корпоративных знаний и интеллектуального поиска
Для отраслей, таких как финансы, производство и государственное управление, предоставляет полное решение от сбора знаний и построения графов до интеллектуальных вопросов-ответов, стимулируя преобразование ценности знаний в активы
Свяжитесь с нами для индивидуального предложения
全链路知识管理
覆盖知识采集、清洗、建模到智能检索与问答的全流程解决方案
智能语义理解
基于NLP与知识图谱技术,实现精准的语义搜索与意图识别
多行业适配
为金融、制造、政务、医疗等行业提供定制化知识管理方案
灵活交付模式
支持项目制与SaaS订阅,满足不同规模企业的部署需求
高效知识复用
将分散信息转化为可检索、可复用的智慧资产,提升组织效率
智能问答与推荐
提供精准的问答与个性化推荐,辅助企业快速决策
AI-ответ
Бизнес-направление «База знаний и интеллектуальный поиск» является ключевой линией возможностей корпоративного управления знаниями и интеллектуального поиска. Используя технологии NLP, графов знаний и другие, оно преобразует разрозненную корпоративную информацию в доступные для поиска и повторного использования интеллектуальные активы, предоставляя полное решение от сбора знаний до интеллектуальных вопросов-ответов. Оно обслуживает такие отрасли, как финансы, производство и государственное управление, поддерживая гибкие модели, такие как проектный подход и подписка SaaS.
Сертификаты

计算机软件著作权登记证书
高新技术企业证书

质量管理体系认证证书

软件企业证书

软件产品证书

计算机软件著作权登记证书

企业信用评价AAA级信用企业

诚信供应商等级证书

质量、服务诚信单位证书

重合同守信用企业证书
Обзор направления
Направление «База знаний и интеллектуальный поиск» является ключевой компетенцией в области корпоративного управления знаниями и интеллектуального поиска. Оно направлено на преобразование разрозненных и неструктурированных информационных активов предприятий в доступные для поиска, многократно используемые и пригодные для принятия решений интеллектуальные активы. Опираясь на многолетний опыт в области обработки естественного языка (NLP), построения графов знаний, семантического анализа и оптимизации поисковых систем, мы предлагаем клиентам из финансового, производственного, государственного, медицинского, энергетического и других секторов полный спектр решений: от сбора и очистки знаний, их моделирования до интеллектуального поиска, вопросно-ответных систем и рекомендаций.
Данное направление обслужило более [требуется уточнение] крупных предприятий, обработав в совокупности [требуется уточнение] миллиардов страниц документов, что позволило клиентам повысить эффективность получения знаний на [требуется уточнение]% и снизить эксплуатационные расходы на [требуется уточнение]%. Являясь важной частью стратегии цифровой трансформации предприятий, база знаний и интеллектуальный поиск не только повышают эффективность обмена знаниями внутри организации, но и становятся ключевым двигателем интеллектуальной модернизации внешних сервисов для клиентов.
Области компетенций
Мы охватываем следующие ключевые области компетенций, адаптируемые под различные отраслевые сценарии:
- Сбор и интеграция знаний: поддержка автоматического сбора, преобразования форматов и структурированной обработки разнородных данных из множества источников (базы данных, файловые системы, веб-страницы, API и т.д.) для унификации активов знаний.
- Моделирование знаний и построение графов: создание отраслевых графов знаний на основе онтологий и семантических сетей, установление глубоких связей между сущностями, отношениями и атрибутами для поддержки сложных рассуждений и интеллектуальных вопросно-ответных систем.
- Интеллектуальный поиск и ранжирование: объединение технологий ключевого, векторного и семантического поиска для обеспечения высокой точности и полноты результатов, поддержка многораундового диалогового поиска.
- Интеллектуальные вопросы-ответы и рекомендации: реализация FAQ, вопросно-ответных систем по документам, диалогов для выполнения задач на основе больших языковых моделей и баз знаний, а также персонализированные рекомендации знаний на основе профиля и поведения пользователя.
- Управление и анализ знаний: предоставление инструментов для управления жизненным циклом знаний, построения тепловых карт использования, анализа пробелов в знаниях для непрерывной оптимизации качества знаний и эффективности поиска.
- Отраслевая применимость: разработаны стандартные отраслевые решения, такие как база знаний по финансовому комплаенсу, база знаний по обслуживанию оборудования, база знаний по государственной политике, база клинических знаний для медицинских учреждений.
Модели обслуживания
Мы предлагаем гибкие модели сотрудничества, отвечающие различным бизнес-этапам и бюджетным требованиям клиентов:
- Проектная поставка: подходит для клиентов с четкими требованиями и сроками. Включает полный цикл управления от исследования потребностей, проектирования решения, разработки системы до ввода в эксплуатацию и сопровождения. Оплата по этапам.
- Годовая подписка: предоставление SaaS-платформы базы знаний с ежегодной оплатой. Клиенты получают постоянные обновления функций, техническую поддержку и услуги по управлению знаниями. Подходит для быстрого старта малых и средних предприятий.
- Гибридная поддержка (выезд + удаленно): для крупных предприятий или сценариев, требующих конфиденциальности, предоставляются выездные инженеры для моделирования знаний и настройки системы, а также удаленная команда экспертов для технического сопровождения.
- Совместные исследования и разработки: совместное создание эталонных отраслевых баз знаний с ведущими клиентами, разделение прав на интеллектуальную собственность. Подходит для стратегических партнеров с глубокими потребностями в кастомизации.
Способы оплаты включают фиксированную общую стоимость, оплату за человеко-дни, оплату за объем данных/количество вызовов и другие варианты, обеспечивая гибкую адаптацию к требованиям различных проектов.
Квалификация и достижения
- Технологические сертификаты: получено [требуется уточнение] национальных патентов на изобретения (касающихся построения графов знаний, алгоритмов семантического поиска и др.), зарегистрировано [требуется уточнение] свидетельств на программное обеспечение.
- Отраслевые сертификаты: сертификация по стандартам ISO 27001 (информационная безопасность) и ISO 9001 (менеджмент качества), соответствие требованиям третьего уровня защиты информации (等保三级).
- Партнерские сертификаты: установлено технологическое и экосистемное партнерство с [требуется уточнение] (например, Huawei Cloud, Alibaba Cloud, Baidu AI Cloud), получены сертификаты на совместные решения в области вычисления знаний/интеллектуального поиска.
- Награды: удостоены наград, таких как «Лучшее решение для управления знаниями года» [требуется уточнение], «Премия за инновации в области интеллектуального поиска в Китае» [требуется уточнение].
- Участие в стандартизации: участие в разработке отраслевых стандартов графов знаний [требуется уточнение], член совета директоров альянса по управлению знаниями [требуется уточнение].
Успешный опыт
- База знаний по комплаенсу для крупного банка: для государственного банка создана интеллектуальная база знаний, охватывающая все внутренние нормативные документы. Интегрировано более [требуется уточнение] тысяч документов, обеспечен поиск по вопросам комплаенса за секунды, эффективность проверок повышена на [требуется уточнение]%.
- База знаний по обслуживанию оборудования для ведущего производственного предприятия: для автомобилестроительной компании построен граф знаний для диагностики неисправностей оборудования. Время обработки заявок на ремонт сокращено с [требуется уточнение] часов до [требуется уточнение] минут, годовая экономия эксплуатационных расходов составила [требуется уточнение] тысяч юаней.
- Интеллектуальная платформа вопросов-ответов по государственной политике провинциального уровня: для правительства провинции создана база знаний по политике, поддерживающая запросы граждан на естественном языке по вопросам социального страхования, налогообложения, промышленности и торговли. Ежедневное обслуживание [требуется уточнение] тысяч человек, точность ответов [требуется уточнение]%.
- Клиническая база знаний для крупной многопрофильной больницы: для больницы третьего уровня интегрированы клинические руководства, инструкции к лекарствам, истории болезней и литература для поддержки принятия врачебных решений. Среднемесячное количество обращений к базе знаний [требуется уточнение] раз.
Общее количество обслуженных клиентов [требуется уточнение], охвачены такие отрасли, как финансы, производство, государственное управление, здравоохранение, энергетика и [требуется уточнение] другие, что постоянно подтверждает наш профессиональный уровень и отраслевое влияние.
Способы сотрудничества
Процесс переговоров о сотрудничестве прозрачен и обеспечивает быстрый старт:
- Первичный контакт: свяжитесь с нами через официальный сайт, коммерческую электронную почту или на отраслевых выставках, оформите заявку на сотрудничество.
- Согласование потребностей: назначение 1-2 углубленных встреч с нашими бизнес-экспертами для выявления бизнес-проблем, текущего состояния данных и ожидаемых целей.
- Разработка решения: на основе потребностей подготавливается «План создания базы знаний» и «Коммерческое предложение», включающие техническую архитектуру, план внедрения и перечень поставляемых результатов.
- Пилотное тестирование: для крупных проектов может быть предоставлен бесплатный POC (Proof of Concept) на [требуется уточнение] недель для проверки эффективности на реальных данных.
- Подписание контракта и запуск: после утверждения модели сотрудничества и условий договора формируется выделенная проектная команда, запуск осуществляется в течение [требуется уточнение] рабочих дней.
Мы предоставляем круглосуточную техническую поддержку по телефону и персонального менеджера по работе с клиентами, обеспечивая бесперебойное сотрудничество и помогая клиентам быстро достичь повышения эффективности и оптимизации принятия решений на основе знаний.
Процесс оказания услуг
需求对齐
安排业务专家与您深度沟通,明确业务痛点、数据现状与预期目标,输出需求分析报告
需求对齐
安排业务专家与您深度沟通,明确业务痛点、数据现状与预期目标,输出需求分析报告
方案定制
基于需求出具《知识库建设方案》与商务报价,包含技术架构、实施计划与交付物清单
试点验证
针对大型项目提供免费POC概念验证,用真实数据验证方案效果,降低决策风险
签约启动
确认合作模式与合同条款后,组建专属项目团队,快速启动实施
部署上线
专业团队完成系统部署与知识库构建,确保系统稳定运行并交付部署报告
持续保障
提供7×24小时技术支持与专属客户成功经理,定期巡检优化知识库效果
Похожие статьи
AI客服上线后,为什么你的客户满意度反而下降了?——智能问答系统选型与实施的5个关键决策点
AI客服上线后客户满意度不升反降?本文基于智能问答与AI客服业务线在金融、电商、政务等行业的项目经验,拆解了企业部署AI客服失败的5个关键决策点:部署模式选择、能力范围聚焦、知识库持续运营、人机协作理念、实施路径规划。通过对比项目制、SaaS、混合部署三种模式,结合银行、电商、政务等成功案例,为企业提供从选型到落地的完整实施指南。
高校数据孤岛怎么破?从融合门户到人员管理平台的一体化实践
高校数据孤岛问题长期困扰信息化建设者。本文基于融合门户系统、人员管理平台、数据中台与数据治理服务的多项目集成经验,结合湖北中医药大学智慧迎新实战案例,系统梳理了从"入口统一"到"数据统一"再到"治理统一"的三层一体化破局路径,为高校信息中心主任和数字化建设负责人提供可落地的实践指南。
高校数据治理的五个常见陷阱与应对策略——基于真实项目的复盘
本文基于德州职业技术学院、桂林医学院等高校数据治理项目的真实实践,系统复盘了高校在数据中台与数据治理项目中常见的五个陷阱:将数据治理等同于上系统、忽视数据标准建设、重建设轻运营、忽视业务部门参与、定制功能质量失控。针对每个陷阱,结合真实案例和可量化的服务承诺,提供了经过验证的应对策略,并提出了高校数据治理的"三步走"路线图,为高校信息化管理者提供务实参考。
从零搭建食品企业数据中台:孔妈妈食品数字化生态战略的实践复盘
从零搭建食品企业数据中台:孔妈妈食品数字化生态战略的实践复盘
Частые вопросы
Спросите меня о База знаний и интеллектуальный поиск




