企业级智能体大潮里：中关村科金交出一份「AI效果答卷」

2025年，AI水温和之前有“显著不同”。

“之前企业愿意给AI服务商一些共创期，告诉服务商帮我构建怎样的能力、落地怎样的工具，但今年不同，企业会明确告诉服务商它需要什么样的效果，要求服务商必须搞定。”

作者|皮爷

出品|产业家

来自Gartner的最新报告揭示，在过去几年超过85%的AI项目未能交付预期的商业价值，部分甚至在部署前被废弃。

在“效果”成为主旋律的如今，具备怎样特点的AI应用能够为企业带来确定性增量？帮助企业在业务甚至组织上实现创新？

在刚刚召开的EVOLVE 2025 大模型与智能体产业创新峰会上，中关村科金给出了系统性的回答。

这份答案的主角是企业级智能体。

一

2025年，

越来越多企业关注AI效果

“今年，企业的要求非常直接——‘我就要这个效果，你必须帮我搞定’。”在中关村科金相关负责人的感受里，2025年的AI水温和之前有“显著不同”。“之前企业愿意给AI服务商一些共创期，告诉服务商帮我构建怎样的能力、落地怎样的工具，但今年不同，企业会明确告诉服务商它需要什么样的效果，要求服务商必须搞定。”

今年以来，国内外对于企业级市场的观点趋于一致： AI产品，最合适也是企业最接受的方式就应该是效果付费。

但知易行难。“现在很少有企业能真正做到按效果收费，尽管不少SaaS软件厂商和AI服务商都在研发AI Agent产品，但其实更多的可以理解为增值服务。”一位常年关注软件方向的投资人告诉产业家。

大部分企业会选择营销服作为 AI 升级转型的起点。一方面，营销服是企业核心的客户连接触点，能实现以点带面的业务增长；另一方面，该环节数据积淀深厚、业务标准规范，可直观量化 AI 投入的 ROI。

但就当下而言，市面上大部分营销服AI产品并没有达到要求。

比如客服产品，尽管基于AI大模型加持，客服整体的产品边界在延展，但不少AI客服的场景幻觉仍然较强；还有不少质检产品宣称使用了AI大模型能力，但仍然是基于小模型的理念进行服务，质量监督效果很难达企业预期。

同样的还有外呼和陪练等场景，如今这两个产品对应的大部分AI服务商仅仅是接入了开源模型的API，对于具体的场景和产业know-how，很难给出足够个性化、专业化的能力加持。

企业内部办公场景的问题同样突出，核心痛点集中在企业知识库构建及协同办公产品的落地效果上：企业难以将自身数据与知识整合入 AI 体系，多模态数据识别困难、业务知识理解偏差等问题频发，最终导致员工在知识问答、智能问数等办公场景无法获得可靠答案。

产品的单点短板之外，企业的AI落地难题还体现在“场景连贯性”上。企业不同部门分别采购和部署了智能营销、智能客服、销售助手、智能办公、智能知识库等一系列AI产品后，往往很难在内部构成一体化的AI能力，彼此之间更多的还是一种割裂状态，部门墙、数据墙的背后，又会多一道AI墙。

频繁的、割裂的低ROI投入背后，企业期待一份真正的兼备全场景效果和创新的“AI答卷”。

二

覆盖企业经营全流程的

一份“AI效果”答卷

这个答案已经被给出。

在峰会上，中关村科金总裁喻友平首次公开企业级智能体落地路线图，并重磅发布基于路线图升级的“3+2+2”全栈智能体产品矩阵。

该矩阵以得助大模型平台5.0、AI能力平台、AI数据平台三大平台为技术基座、两大通用场景平台为核心、金融和工业两大行业智能体平台为延伸，构成一个“技术-场景-行业”的全链路解决方案。

在其中，两大通用场景平台得助智能客户平台5.0和得助智能工作应用平台-智枢引起了我们的关注。

首先来看得助智能客户平台5.0，相较于市面上大部分突出“强智能、自进化”的企业级Agent平台而言，其更强调“人机协作、营销服一体化”。

先来看人机协作，相较于宣传全流程自动执行、可以全面替换人工的智能体，中关村科金的得助智能客户平台5.0 构建了一套更加务实的 “AI+人”协作体系。

中关村科金认为，在多数企业场景中，智能体并非要替代人类，而是与人类形成多样化的协作关系：有时是赋能人类，比如帮助快速查资料、辅助填写工单；有时是在复杂业务流程中与人协同，比如处理复杂的客户咨询；有时是数字员工自主完成工作，由人类进行监督，甚至存在机器人监督人类的反向情况。当企业中有数百个甚至上千个智能体时，它们需要在一个人机协作平台上协同工作。

和单纯的自执行相比，人机协作方式让智能体执行过程更可感知，效果也更为可控。

得助智能客户平台5.0的另一大核心特色是营销服一体化。中关村科金打造了数百个细分场景智能体，在智能外呼、智能客服、智能线索洞察、智能质检、智能陪练以及销售助手等等企业营销、销售和服务的关键环节落地生根，并且被串联到一个AI产品体系内，它们共用AI基础平台的各类模型能力，共享全媒体全渠道联络中心的连接客户能力，并且还可以打通全流程的数据和知识信息，让AI效果在一个产品体系内实现闭环和持续进化。

如果说人机协作是中关村科金基于AI效果的产品内部表达，那么营销服一体化则是基于AI效果的企业场景表达。通过这两者的结合，得助智能客户平台5.0为企业提供可度量、可预测的AI效果交付方案。

比如在营销场景，线索分析数字员工在汽车客户实践中已实现到店线索量提升超 55%。大模型外呼数字员工每天服务数百万消费者，将营销目标转化率提升40%以上。在销售场景，“洞察-陪练-质检”的三位一体帮助企业实现员工业绩提升与风控合规双目标。

在客服场景， 5G视频客服无需客户安装APP，零门槛实现远程面审、视频查勘等场景的实时连接，成为银行、保险等领域的创新服务工具，结合全渠道全媒体接入能力，大幅拓宽企业的客户服务带宽。

此外，得助智能客户平台的海外版Instadesk也再次升级五大引擎能力，可以为中企出海和海外本土企业提供AI营销服产品加持，助力连接全球客户。

和定位营销服环节的得助智能客户平台5.0不同，得助智能工作应用平台智枢旨在帮企业解决的是“内部AI土壤”的构建，其通过“1个智能知识库+4类办公场景智能体”的产品形态，在帮助企业将复杂、多元的业务数据转化为AI数据的同时，更有的放矢地基于四个核心办公场景进行对应的AI价值表达。

作为企业知识资产与知识运营的基础，中关村科金智能知识库产品支持超过30多种格式的非结构化数据接入，在多模态复杂场景中的识别准确率高于90%，同时可实现千万级文档、10亿级切片的知识存储；在这些特征指标外，智能知识库还更具备行业本体库构建、专家辅助的隐性知识发现功能，让企业数据能够被大模型更好的“消化理解吸收”。

这种强知识库数据体系也为企业构建出具备更强落地效果的AI办公应用提供了保障。几个被披露的官方数据是，其智能问答助手知识检索准确率超 94%、问答准确率超 90%；智能写作内容采纳率高于80%，能帮助员工将专业写作效率提升10倍；智能审核助手的核准确率超过90%，以及企业如今最高频使用的智能问数产品，其产品综合任务意图准确率超过92%。

中关村科金这些覆盖企业全业务经营流程的通用场景平台和企业级智能体，与市面上的“常规AI产品”有所不同，在其底层的AI进化哲学里，效果是最核心的驱动因素。

比如在质检产品方面，“我们是以客户需求为核心，把大模型和小模型结合起来使用，既能保证全量、全场景覆盖，也能保证质检的高精度，同时配合人工的策略和监督，帮助企业实现最终的业务指标。”中关村科金告诉产业家，“很多地方不是必须要用大模型，也需要通识模型，灵活搭配，从企业需求的视角出发，综合制定策略。”

在客服和外呼场景，据了解，中关村科金在交付过程中，会优先和客户对齐指标，基于指标制定针对不同场景、不同渠道的客服营销策略，同时围绕客户业务流程进行产品不同模块的组合，最终实现以业务指标为底层的、完整的客服产品落地交付。

“我们想做的不仅仅是帮助企业实现传统业务模式上的增长，更多是帮助企业找到一些新的业务增长机会。”

岚图汽车，基于中关村科金的“洞察+质检”产品，打通了从质检到洞察的全效果链条，销售SOP执行度提升70%，客户画像覆盖率超过50%，不仅降低了流程合规风险，更推动意向客户识别精准度提升，直接带动到店转化增长。如今外呼产品在岚图汽车中的落地项目也更在被紧锣密鼓推进，旨在和前端的“洞察+质检”连接，进而构建出更为体系化的营销服链条。

在内部办公场景，中关村科金与中国电建财务公司联合打造的“财神大模型”已经上线，并在企业内部落地了智能问答、智能问数、贷后报告写作三大办公场景智能体，帮助实现员工业务知识获取效率提升70%，数据查询处理效率提升85%，信贷报告撰写效率提升75%。

三

企业级智能体，

正式进入生产力时代

如果说产品是肉眼可见的表层触点，那么对中关村科金这个注重落地效果的AI服务商样本而言，“交付体系”是另外一个同样值得观察的支点。

今年一个岗位在中关村科金被广泛提及，它叫 “AI应用专家”。这并不是一个专指，而是中关村科金要求不论产研团队，还是交付团队和售前团队，都要努力成为“AI应用专家”，用真正的AI协作思维帮助企业客户实现业务增长。此外，中关村科金还推行5级AI工程师认证体系，通过体系化人才培养，保障AI落地。

“我们现在的运营团队有AI策略团队、AI训练师，前者和企业对齐需求，专门负责理解客户场景和客户需求，拆解到我们自身可以用哪些产品来满足，后者则是精细到具体的执行结果，包括怎么构建prompt，怎么调优，完成巡检评测的全部工作，中间我们算法团队会辅助配合。”中关村科金相关负责人表示。

可以理解为，中关村科金打造了一套足够AI原生化的AI产品和交付体系，以客户落地效果为起点，辅以具备AI思维的产品团队和客户成功团队，帮助企业从AI视角出发思考增长，进而完成AI落地的最后一公里。这也是中关村科金被很多客户称为“服务厂商中最懂技术、懂技术厂商中服务最好”的幕后原因。

“我们现在考虑增长，和原来的增长指标不太一样。原来对应是软件的订阅和复购，而现在我们看到的曲线是，企业在使用过程不断增加我们产品的用量。”中关村科金相关负责人表示，“从这个角度来说，我们其实更希望客户基于我们的产品能获得业务增长。”