近年来，生成式大模型在各个行业引发了数智化变革浪潮，企业纷纷探索如何将现有业务与大模型技术相结合。
在汽车行业，由于行业的特殊性，虽然车企主动拥抱大模型，但是不可避免的在通用大模型的使用过程中遇到了非常多的挑战：大量的车书、流程图、设计图等非结构化数据无法准确的向量化被大模型利用，数据价值难以充分挖掘；通用大模型技术在汽车行业无法满足特殊的业务场景需求，业务贴合度不够；业务与智能化的融合进程颇为缓慢，严重阻碍了整体效能的提升与创新发展。
车企该如何来破解这些错综复杂的难题，已然成为横亘在整个行业面前的一道亟待解决的重要课题。
在此背景下，高科数聚基于8年的汽车行业业务场景Know-how，以及多年的人工智能技术沉淀，推出汽车行业垂类大模型产品“车智见”。产品从底层知识中台、知识引擎的搭建到大模型赋能业务场景的工具输出，帮助汽车企业在数智化变革的浪潮中破浪前行。
汽车行业垂类模型：车智见
打造汽车行业垂类知识引擎
目前，车智见通过海量的汽车行业数据资源库，构建了一个专属于汽车行业的知识引擎，为汽车企业在业务场景中的深度数智化提供了强大的底座支撑。
这一数据资源涵盖多个关键领域：
业务数据方面，囊括了汽车销量、车型关注指数、车型搜索指数等关键指标。这些数据能够直观反映车企的销售动态以及潜在的销售能力，帮助车企及时调整市场营销策略。
促销政策，涵盖超100个品牌的终端促销政策数据，包括市场指导价、折扣、金融政策、门店促销活动等数据，使车企能够迅速掌握市场竞争情报。
客户画像数据，拥有超1000款车系潜在客户与车主的多维度画像数据，帮助企业定位客户需求与偏好，以为车主提供个性化服务和产品。
车型库与垂直媒体同步更新，包含新车、在售车及停售车的全面信息，构建起完整的车型库信息图谱，便于车企进行市场分析和产品规划。
网络舆情数据，汇集来自超1000家媒体的实时客户“声音”数据，让企业第一时间了解消费者反馈，快速响应市场变化。
配置库数据，历史车型与在售车型配置数据的精确覆盖，为车企的产品研发、成本控制以及市场定位提供了多维度的关键支持。
店端库存数据，拥有超过 14000 家门店的单车级出入库数据信息，为汽车企业的供应链管理和销售策略优化提供了强有力的决策依据。
此外，车智见还深度整合了萝卜投研等行业研究报告，为企业战略决策提供前瞻性参考，帮助企业把握行业趋势，制定长期发展规划。
打造营、销、服全链路数智化应用
对于车企而言，涵盖售前售中售后的“营销服”全链路数智化应用是当前市场的迫切需求。为了满足这一需求，车智见将数智化能力全面融入到链路中的各个环节，为车企提供全方位的业务场景应用赋能。
售前阶段，车智见提供了一系列智能工具与服务，包括智能分析、智能舆情监测、智能用户画像、智能问答、智能推荐以及AI研报等。这些工具能够帮助车企准确把握市场动态和消费者需求，优化营销策略，并通过智能客服提升客户的互动体验。
例如，智能分析可以提供市场趋势预测；智能用户画像则能帮助企业更好地理解潜在客户的偏好，从而制定更有针对性的营销计划；智能推荐与智能客服相结合，可以帮助车企在与潜客提升互动频次的同时，根据用户的画像标签有针对性的推荐本品牌符合用户的优质产品与服务，从而缩短用户的决策时间，提升用户的转化效率。
售中阶段，车智见继续深化智能化应用，涵盖销售阶段的智能客服、智能培训、智能推荐、AI数据分析、AI销售话术、语音解析、AI解析等功能，同时针对试乘试驾场景，推出了主动关怀、AI销售助理、智能问答等功能。这些功能不仅提升了销售人员的专业水平和服务质量，还通过个性化推荐和专业智能化的语音服务，增强了客户试乘试驾的体验，提升用户的转化效率。
售后阶段，车智见提供了同样基于业务场景的智能应用，包括智能车书、智能问答、智能推荐、主动关怀、售后智能客服、车辆主动检测等。这些服务确保了客户在购车后的产品使用满意度，同时通过主动检测和主动关怀技术，进一步提升了车辆的安全性及品牌的价值，为后续客户的换购以及增购打下坚实的基础。
基于强大的汽车垂类模型与知识底座，车智见打造了端到端的智能化场景应用，为车企在“营销服”链路中构建了一个“会聊天、有知识、懂用户、推服务”的全方位解决方案。利用车智见全流程数智化能力，不仅提升企业的运营效率、降低成本，同时显著增强了客户体验，提升品牌对用户的粘性，为企业在数字化转型和数智化升级中赢得先机。
在实际应用中，“车智见” 充分展现了其汽车行业垂类大模型能力，为多家车企在数据价值的深度释放以及业务场景的智能应用方面取得显著成效。
案例展示一：让企业真正把数据“用”起来
项目背景：
该车企在日常运营中面临着大量市场数据的处理和分析需求，传统的报告生成过程耗时且依赖人工，导致效率低下。此外，企业外部的知识获取的速度和覆盖的广度也难以满足快速变化的市场需求。
解决方案：
- 构建知识底座：构建了一个全面覆盖汽车行业知识的知识库，整合了行业研究报告、市场趋势、竞争对手信息、汽车销量数据等多维度数据。
- AI研报生成：利用自然语言处理技术、数据分析能力、以及大语言模型，实现AI研究报告的自动生成，大大减少了人工编写的时间。
- 数据的实时更新与分析：通过实时数据采集和分析，确保知识库中的信息始终保持最新状态，支持快速决策。
项目效果：
- 报告生成效率提升300%：让车企的报告生成时间从原来的数天缩短到几小时，效率提升了300%。
- 知识获取速度提高1.5倍：智能知识库的应用使得员工能够更快地获取所需信息，知识获取速度提高了1.5倍。
- 人力与时间成本大幅降低：自动化流程减少了对人工的依赖，节省了大量的人力资源，同时显著降低了时间成本。
案例展示二：用大模型重塑C端的业务
项目背景：
该车企在C端的业务触点亟需借助大模型能力系统性地重塑业务流程，以适应不断变化的市场需求和消费者期望，为车主提供更加高效、智能的服务体验。
解决方案：
- 售前阶段：为车企客户提供了包括智能分析、智能问答、智能用户画像、新车推荐等一系列智能解决方案和服务。帮助车企把握市场动态和消费者需求，优化营销策略。
- 售中阶段：将智能问答、智能营销推荐等功能深度融合到销售过程中，进一步提升用户体验和转化效率。
- 售后阶段：基于业务场景，建立了包括智能客服、智能推荐等服务和能力。在提升客户在购车后满意度的同时，为未来保有客户的曾换购打下坚实基础。
项目效果：
- 用户粘性提升38%：通过智能化的服务和推荐系统，显著增强了用户的参与度和忠诚度。
- 成本下降45%：自动化流程减少了对人工的依赖，节省了大量的人力和运营成本。
