智能营销助手

分类:金融/保险/理财

简介:浙江千亿级金融租赁公司用FastGPT搭建智能营销助手,将全品类业务资料入库知识库,依托对话交互生成定制方案,解决人力占用与响应慢问题,优化流程释放优质人力

发布时间:2026-08-13T09:16:29.135Z

更新时间:2026-08-25T03:32:45.857Z

预约方式:如需验证该方案是否适合你的业务,可在页面中申请免费 POC。商务顾问将在 1 天内联系你, 确认需求后最快 3 天交付 POC 验证。FastGPT 团队会基于真实业务数据评估知识库接入、系统集成、 AI 解决率、响应时间和人工分流效果,并助力后续生产级交付。

一、解决方案概览 [!blue] FastGPT 为某浙江千亿级金融租赁公司搭建智能营销助手,将全品类业务资料入库知识库,依托对话交互自动生成定制化营销方案。 前端业务员可 秒级 输出专业方案,优质人力从基础工作中释放。 该企业聚焦全品类设备租赁服务,此前在营销环节面临基础工作占用优质人力、客户响应效率低等问题。通过 FastGPT 搭建智能营销助手,全品类业务资料入库知识库,依托对话交互实现定制化营销方案自动生成,助力优化业务流程,同时覆盖租前尽调场景实现智能尽调初稿生成。 | 场景 | 覆盖入口 | 服务体量 | 核心效果 | | --- | --- | --- | --- | | 定制方案生成 | 企业小程序 | 前端业务员 | 秒级输出专业方案 | | 客户咨询答疑 | 官方小程序 | 高频咨询 | 自动识别快速应答 | | 专家减负 | 助手后台 | 重复问答 | 聚焦风控与深度服务 | | 租前尽调 | 授权数据源 | 风控场景 | 单笔效率提升 20% 以上 | | 制度查询 | 业务制度库 | 全品类资料 | 快速检索匹配 | 二、客户背景与业务挑战 [!red] 业务专家大量时间用于重复咨询、制度查询与方案整理,客户咨询响应较慢,营销方案标准化程度不足。 该企业为国内千亿级金融租赁服务商,业务覆盖全品类设备租赁,前端营销与风控环节的基础工作依赖人工完成。 这类企业普遍面临前端营销与风控环节基础工作依赖人工的行业现状:业务专家日均需处理数十条客户咨询、数十份制度查询请求,以及多套定制化营销方案整理,优质人力被大量重复性劳动占用;行业内常见客户咨询响应时长多在 1 小时以上,且不同业务员输出的营销方案因经验差异存在标准不统一的问题,难以保障服务一致性。同时,租前尽调环节也普遍存在需人工整合客户多维度信息、撰写报告流程繁琐的痛点,风控人员大量时间被基础整合工作占据,风险研判精力被分散。 | 维度 | 内容 | | --- | --- | | 企业类型 | 千亿级金融租赁服务商 | | 业务入口 | 前端营销与风控环节 | | 服务体量 | 全品类设备租赁 | | 人工团队 | 业务专家与风控人员 | | 系统来源 | CRM、小程序与授权数据源 | | 痛点 | 具体表现 | | --- | --- | | 人力被占用 | 专家处理重复咨询与方案整理 | | 响应速度慢 | 客户咨询响应需一小时以上 | | 标准不统一 | 方案口径因经验差异不一致 | | 制度查询繁琐 | 业务制度分散、查找成本高 | | 尽调整合耗时 | 租前尽调人工整合多维度信息 | | 风险精力分散 | 基础整合挤占风险研判时间 | | 复用困难 | 报价与资料分散在各处 | | 服务一致性差 | 不同业务员输出质量参差 | echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "核心痛点分布", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "item" }, "legend": { "orient": "vertical", "left": "left" }, "series": [ { "name": "痛点分布", "type": "pie", "radius": ["40%", "70%"], "center": ["50%", "55%"], "data": [ { "value": 28, "name": "人力被占用" }, { "value": 20, "name": "响应速度慢" }, { "value": 18, "name": "标准不统一" }, { "value": 18, "name": "尽调整合耗时" }, { "value": 16, "name": "风险精力分散" } ] } ] } 三、落地方案全景 [!purple] 以「请求触发 → 知识库匹配 → 内容校验 → 方案生成 → 结果输出」承接营销链路,业务资料 分类入库 、权限 分级管控 。 业务资料入库与知识库搭建 依托 FastGPT 的 RAG 向量知识库能力,将全品类设备资料、报价标准、业务制度等企业私有内容结构化存储,保障业务输出的专业性与合规性。通常按照业务类型、文档类型对私有资料进行分类存储,例如按设备品类划分租赁物库、按流程节点划分业务制度库、按报价维度划分费率标准库,支持批量上传与定期增量更新;导入前完成文本清洗、格式统一、关键词提取,提升检索匹配准确性。 交互与方案生成链路 通过小程序端的对话交互入口,业务人员或客户可发起需求,FastGPT 自动匹配知识库内的相关内容,生成定制化的营销方案,无需人工手动整理资料。工作流各环节包括用户请求触发、知识库匹配检索、内容校验、方案生成、结果输出,各模块通过可视化拖拽完成编排;与既有系统通过 API 接口或数据同步工具对接,实现与 CRM、小程序的无缝衔接。 质量监控与三层兜底 前置兜底:问题无法识别时转人工;过程兜底:生成内容校验不通过时提示人工介入;后置兜底:方案输出留痕、供专家复核与沉淀优化。 系统对接与权限边界 通过 API 接口或数据同步工具对接 CRM 与小程序;角色权限分级:业务员仅调用知识库生成方案,业务专家管理知识库并查看全量数据,企业私有数据不泄露至外部。 mermaid graph TB A["业务员或客户发起需求"] --> | "小程序入口" | B["知识库匹配检索"] B --> | "内容校验" | C["方案内容组装"] C --> | "模板生成" | D["定制化营销方案"] D --> | "结果输出" | E["客户与业务员"] F["全品类业务资料库"] --> | "分类入库" | B G["角色权限管控"] --> | "访问边界" | F H["专家复核与沉淀"] --> | "优化" | C echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "营销链路与系统协同", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "item" }, "legend": { "bottom": 0, "data": ["主链路", "支撑系统"] }, "series": [ { "name": "营销链路", "type": "graph", "layout": "none", "roam": true, "top": 50, "left": 20, "right": 20, "bottom": 40, "symbolSize": 48, "label": { "show": true, "position": "inside", "fontSize": 11, "color": "#ffffff" }, "edgeSymbol": ["none", "arrow"], "categories": [ { 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本案例未披露量化指标,落地后核心价值体现在三方面:一是前端业务员可秒级输出专业方案,客户咨询体验得到有效提升;二是业务专家得以脱离基础问答工作,可聚焦风控与大客户深度服务等高价值环节;三是企业营销相关的重复事务处理效率得到优化,释放了更多优质人力。针对智能尽调报告智能体场景,落地效益为单笔业务处理效率提升 20% 以上 ,报告格式统一、风控标准一致。 | 指标 | 落地前 | 落地后 | 改善幅度 | | --- | --- | --- | --- | | 方案输出 | 人工整理 | 秒级生成 | 显著提升 | | 客户响应 | 一小时以上 | 自动快速应答 | 明显改善 | | 方案标准 | 口径不统一 | 知识库统一输出 | 标准化 | | 专家精力 | 基础问答占用 | 聚焦风控与深度服务 | 明显释放 | | 尽调效率 | 人工整合 | 单笔提升 20% 以上 | 明显提升 | | 报告格式 | 各异 | 行业模板统一 | 标准化 | | 风险研判 | 精力分散 | 专注风险识别 | 明显改善 | echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "落地前后对比(相对水平)", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "axis" }, "legend": { "data": ["落地前", "落地后"] }, "grid": { "containLabel": true, "left": 48, "right": 24, "top": 60, "bottom": 48 }, "xAxis": { "type": "category", "data": ["方案输出", "客户响应", "尽调效率"] }, "yAxis": { "type": "value", "name": "相对水平" }, "series": [ { "name": "落地前", "type": "bar", "data": [15, 25, 30] }, { "name": "落地后", "type": "bar", "data": [92, 88, 85] } ] } echarts { "backgroundColor": "transparent", 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| 自动识别并调取制度报价 | 快速应答 | | 专家后台 | 查看生成记录 | 汇总咨询与方案记录 | 聚焦风控与深度对接 | | 租前尽调 | 发起尽调请求 | 提取风控指标生成初稿 | 减少基础整合耗时 | echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "真实使用场景覆盖", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "axis" }, "legend": { "data": ["场景覆盖度"] }, "grid": { "containLabel": true, "left": 96, "right": 48, "top": 60, "bottom": 48 }, "xAxis": { "type": "value", "name": "覆盖度" }, "yAxis": { "type": "category", "data": ["租前尽调", "专家后台", "客户答疑", "定制方案"] }, "series": [ { "name": "场景覆盖度", "type": "bar", "data": [82, 88, 92, 94] } ] } 六、企业级选型价值 [!orange] FastGPT 以 RAG 知识库 与 低代码 能力,将企业私有业务资料沉淀为可复用的数字资产。 - 金融租赁行业的营销与服务岗位,可快速搭建专属智能助手,替代大量重复基础工作, 释放优质人力 ,并适配客户跟进、资料归档等后续环节,具备较强的场景复用性。 - 企业私有业务资料沉淀为可复用知识库,保障业务输出专业性与合规性,避免人员流动导致业务标准断层。 - 依托低代码工作流,业务人员可自主迭代应用:新增业务品类、更新报价标准,仅需上传新资料并调整工作流配置。 - 本方案的实际效果取决于知识库完善程度、部署规格与持续运营维护,并非开箱即可获得最优结果。 | 对比维度 | 传统人工 | 自研方案 | FastGPT 方案 | | --- | --- | --- | --- | | 技术门槛 | 纯人力 | 依赖研发团队 | 低代码可视化编排 | | 方案输出 | 人工整理 | 需自建 | 秒级生成 | | 响应速度 | 一小时以上 | 视实现而定 | 自动快速应答 | | 资料复用 | 分散难找 | 需自建库 | RAG 知识库沉淀 | | 权限安全 | 弱 | 自建 | 角色分级管控 | | 维护成本 | 人力成本高 | 研发维护高 | 低 | | 标准统一 | 口径不一 | 自定 | 统一输出 | | 顾虑 | 回应 | | --- | --- | | 技术门槛高 | 低代码编排,业务人员可自主调整 | | 数据安全 | 角色权限分级,私有数据不泄露 | | 方案准确 | 知识库分类入库 + 内容校验兜底 | | 效果不确定 | 免费 POC 用客户真实资料验证方案质量 | | 系统集成 | API 与数据同步工具对接 CRM 与小程序 | echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "选型能力对比", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "item" }, "radar": { "center": ["50%", "55%"], "radius": "60%", "indicator": [ { "name": "技术门槛", "max": 100 }, { "name": "方案输出", "max": 100 }, { "name": "响应速度", "max": 100 }, { "name": "资料复用", "max": 100 }, { "name": "权限安全", "max": 100 } ] }, "series": [ { "name": "选型对比", "type": "radar", "data": [ { "value": [20, 15, 20, 15, 30], "name": "传统人工" }, { "value": [50, 60, 55, 65, 70], "name": "自研方案" }, { "value": [90, 92, 90, 92, 92], "name": "FastGPT 方案" } ] } ] } 七、预约免费 POC 本方案适合金融租赁、设备租赁类企业,尤其是前端咨询量大、方案标准化不足、尽调基础工作繁重的团队。免费 POC 可重点验证 方案生成速度 、 知识库检索准确率 与权限安全,用 客户自身业务资料 跑通咨询、方案与尽调初稿全流程。 通过 FastGPT 官方渠道提交申请,即可获得专属方案演示与测试环境。团队将根据企业的具体业务场景定制验证方案,帮助企业评估智能营销助手的实际价值,为后续全面落地提供参考依据。 echarts { "backgroundColor": "transparent", "title": { "text": "POC 验证核心指标", "left": "center" }, "tooltip": { "trigger": "axis" }, "legend": { "data": ["落地前", "落地后", "改善趋势"] }, "grid": { "containLabel": true, "left": 48, "right": 24, "top": 60, "bottom": 48 }, "xAxis": { "type": "category", "data": ["方案输出", "客户响应", "尽调效率"] }, "yAxis": { "type": "value", "name": "相对水平" }, "series": [ { "name": "落地前", "type": "bar", "data": [15, 25, 30] }, { "name": "落地后", "type": "bar", "data": [92, 88, 85] }, { "name": "改善趋势", "type": "line", "smooth": true, "data": [77, 63, 55] } ] }

智能营销助手

浙江千亿级金融租赁公司用FastGPT搭建智能营销助手,将全品类业务资料入库知识库,依托对话交互生成定制方案,解决人力占用与响应慢问题,优化流程释放优质人力

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发布于 2026-08-13

1 天内联系,确认适配后最快 3 天完成免费 POC 验证。

智能营销助手

一、解决方案概览

FastGPT 为某浙江千亿级金融租赁公司搭建智能营销助手,将全品类业务资料入库知识库,依托对话交互自动生成定制化营销方案。

前端业务员可秒级输出专业方案,优质人力从基础工作中释放。

该企业聚焦全品类设备租赁服务,此前在营销环节面临基础工作占用优质人力、客户响应效率低等问题。通过 FastGPT 搭建智能营销助手,全品类业务资料入库知识库,依托对话交互实现定制化营销方案自动生成,助力优化业务流程,同时覆盖租前尽调场景实现智能尽调初稿生成。

场景覆盖入口服务体量核心效果
定制方案生成企业小程序前端业务员秒级输出专业方案
客户咨询答疑官方小程序高频咨询自动识别快速应答
专家减负助手后台重复问答聚焦风控与深度服务
租前尽调授权数据源风控场景单笔效率提升20% 以上
制度查询业务制度库全品类资料快速检索匹配

二、客户背景与业务挑战

业务专家大量时间用于重复咨询、制度查询与方案整理,客户咨询响应较慢,营销方案标准化程度不足。

该企业为国内千亿级金融租赁服务商,业务覆盖全品类设备租赁,前端营销与风控环节的基础工作依赖人工完成。

这类企业普遍面临前端营销与风控环节基础工作依赖人工的行业现状:业务专家日均需处理数十条客户咨询、数十份制度查询请求,以及多套定制化营销方案整理,优质人力被大量重复性劳动占用;行业内常见客户咨询响应时长多在 1 小时以上,且不同业务员输出的营销方案因经验差异存在标准不统一的问题,难以保障服务一致性。同时,租前尽调环节也普遍存在需人工整合客户多维度信息、撰写报告流程繁琐的痛点,风控人员大量时间被基础整合工作占据,风险研判精力被分散。

维度内容
企业类型千亿级金融租赁服务商
业务入口前端营销与风控环节
服务体量全品类设备租赁
人工团队业务专家与风控人员
系统来源CRM、小程序与授权数据源
痛点具体表现
人力被占用专家处理重复咨询与方案整理
响应速度慢客户咨询响应需一小时以上
标准不统一方案口径因经验差异不一致
制度查询繁琐业务制度分散、查找成本高
尽调整合耗时租前尽调人工整合多维度信息
风险精力分散基础整合挤占风险研判时间
复用困难报价与资料分散在各处
服务一致性差不同业务员输出质量参差

三、落地方案全景

以「请求触发 → 知识库匹配 → 内容校验 → 方案生成 → 结果输出」承接营销链路,业务资料分类入库、权限分级管控

业务资料入库与知识库搭建

依托 FastGPT 的 RAG 向量知识库能力,将全品类设备资料、报价标准、业务制度等企业私有内容结构化存储,保障业务输出的专业性与合规性。通常按照业务类型、文档类型对私有资料进行分类存储,例如按设备品类划分租赁物库、按流程节点划分业务制度库、按报价维度划分费率标准库,支持批量上传与定期增量更新;导入前完成文本清洗、格式统一、关键词提取,提升检索匹配准确性。

交互与方案生成链路

通过小程序端的对话交互入口,业务人员或客户可发起需求,FastGPT 自动匹配知识库内的相关内容,生成定制化的营销方案,无需人工手动整理资料。工作流各环节包括用户请求触发、知识库匹配检索、内容校验、方案生成、结果输出,各模块通过可视化拖拽完成编排;与既有系统通过 API 接口或数据同步工具对接,实现与 CRM、小程序的无缝衔接。

质量监控与三层兜底

前置兜底:问题无法识别时转人工;过程兜底:生成内容校验不通过时提示人工介入;后置兜底:方案输出留痕、供专家复核与沉淀优化。

系统对接与权限边界

通过 API 接口或数据同步工具对接 CRM 与小程序;角色权限分级:业务员仅调用知识库生成方案,业务专家管理知识库并查看全量数据,企业私有数据不泄露至外部。

50%

四、落地效果与价值数据

前端业务员可秒级输出专业方案,业务专家脱离基础问答,营销与尽调事务处理效率显著优化。

本案例未披露量化指标,落地后核心价值体现在三方面:一是前端业务员可秒级输出专业方案,客户咨询体验得到有效提升;二是业务专家得以脱离基础问答工作,可聚焦风控与大客户深度服务等高价值环节;三是企业营销相关的重复事务处理效率得到优化,释放了更多优质人力。针对智能尽调报告智能体场景,落地效益为单笔业务处理效率提升20% 以上,报告格式统一、风控标准一致。

指标落地前落地后改善幅度
方案输出人工整理秒级生成显著提升
客户响应一小时以上自动快速应答明显改善
方案标准口径不统一知识库统一输出标准化
专家精力基础问答占用聚焦风控与深度服务明显释放
尽调效率人工整合单笔提升20% 以上明显提升
报告格式各异行业模板统一标准化
风险研判精力分散专注风险识别明显改善

五、真实使用场景

在金融租赁营销与风控场景中,智能助手贯穿前端获客与租前尽调:

  1. 前端业务员在与客户沟通租赁需求时,通过企业小程序接入智能营销助手,输入客户所需设备类型、预算范围等核心信息,助手自动匹配知识库内的资料与制度,秒级生成定制化租赁方案。
  2. 客户通过企业官方小程序发起租赁咨询时,智能营销助手可自动识别客户问题,快速调取对应业务制度与报价信息,完成基础答疑与方案初步匹配。
  3. 业务专家可通过助手后台查看客户咨询与方案生成记录,无需处理大量重复问答,可将精力集中在风控审核与大客户深度对接工作上。
  4. 风控人员在开展租前尽调时,可通过智能尽调报告智能体对接授权数据源,自动提取客户经营、财务、资质等风控指标,按行业模板生成标准化尽调初稿,大幅减少基础整合工作耗时。
场景用户动作AI 处理收益
定制方案输入设备类型与预算匹配资料生成租赁方案秒级输出
客户答疑小程序发起咨询自动识别并调取制度报价快速应答
专家后台查看生成记录汇总咨询与方案记录聚焦风控与深度对接
租前尽调发起尽调请求提取风控指标生成初稿减少基础整合耗时

六、企业级选型价值

FastGPT 以RAG 知识库低代码能力,将企业私有业务资料沉淀为可复用的数字资产。

  • 金融租赁行业的营销与服务岗位,可快速搭建专属智能助手,替代大量重复基础工作,释放优质人力,并适配客户跟进、资料归档等后续环节,具备较强的场景复用性。
  • 企业私有业务资料沉淀为可复用知识库,保障业务输出专业性与合规性,避免人员流动导致业务标准断层。
  • 依托低代码工作流,业务人员可自主迭代应用:新增业务品类、更新报价标准,仅需上传新资料并调整工作流配置。
  • 本方案的实际效果取决于知识库完善程度、部署规格与持续运营维护,并非开箱即可获得最优结果。
对比维度传统人工自研方案FastGPT 方案
技术门槛纯人力依赖研发团队低代码可视化编排
方案输出人工整理需自建秒级生成
响应速度一小时以上视实现而定自动快速应答
资料复用分散难找需自建库RAG 知识库沉淀
权限安全自建角色分级管控
维护成本人力成本高研发维护高
标准统一口径不一自定统一输出
顾虑回应
技术门槛高低代码编排,业务人员可自主调整
数据安全角色权限分级,私有数据不泄露
方案准确知识库分类入库 + 内容校验兜底
效果不确定免费 POC 用客户真实资料验证方案质量
系统集成API 与数据同步工具对接 CRM 与小程序

七、预约免费 POC

本方案适合金融租赁、设备租赁类企业,尤其是前端咨询量大、方案标准化不足、尽调基础工作繁重的团队。免费 POC 可重点验证方案生成速度知识库检索准确率与权限安全,用客户自身业务资料跑通咨询、方案与尽调初稿全流程。

通过 FastGPT 官方渠道提交申请,即可获得专属方案演示与测试环境。团队将根据企业的具体业务场景定制验证方案,帮助企业评估智能营销助手的实际价值,为后续全面落地提供参考依据。

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