在數字化轉型浪潮中，企業培訓正經歷從“單向灌輸”到“智能交互”的顛覆性變革。本文深度解析中關村科金基于大模型技術打造的智能陪練解決方案，分享其如何通過三大核心能力，重構企業培訓全流程。助力企業培訓的智能化升級。

分享嘉賓｜中關村科金

高級技術專家 王磊

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01

大模型驅動智能陪練解決方案的革新

大模型能夠整合互聯網知識與企業內部私有化知識。AI培訓主要涉及五個方面：

• 需求分析與課程理解；

• 培訓內容生成與知識管理，可應用大模型的語義理解與內容分析能力；

• 智能教學互動與實踐環節中的智能助教、虛擬陪練；

• 學習后的評估與反饋也可運用大模型的邏輯推理、知識泛化與歸納總結能力；

• 培訓管理與數據洞察可在培訓完成后，基于培訓數據為組織運營與戰略決策提供支持。

隨著DeepSeek、千問等開源大模型的涌現，私有化模型的成熟度日益提升。當前已從“卷模型”階段逐步進入“卷應用”時代。伴隨算力成本持續下降，結合AI培訓的5個關鍵環節與大模型特性，可見這些特性與培訓場景能夠完美適配，整個培訓領域將在全流程、多維度、高縱深場景下實現相應變革。

大模型技術推出后，中科金的產品進行了三個維度的升級：

• 首先AIGC層面：為客戶提供高質高效的內容生成服務，具體通過大模型生成課件，并開發大模型文檔助教功能。即上傳歷史教學文檔后，大模型可對其進行分析并作為助教輔助學習

• 第二個維度是“1V1實戰演練”：為客戶提供高效學習模式。傳統固定僵化的自主觀看視頻、做題模式難以形成肌肉記憶，而通過1V1實戰演練，借助專屬陪練大模型，以智能對練方式強化肌肉記憶，并針對每位學員的能力特點生成專屬學習地圖。

• 第三個維度是“精準評估”：基于學員個性化培訓方案，分析其能力畫像、團隊能力短板及能力看板，同時針對不同團隊與個人智能推薦改進建議。

中科金全自研能力引擎包括語音引擎、自然語言處理引擎、大模型訓推平臺、智能體開發平臺，以及會話洞察和數字人相關能力。以下是新一代得助智能陪練的整體產品架構，其平臺能力層積累深厚且功能豐富。

從產品模塊看，整體分為教學端與學員端。教學端包含智能考培、智能陪練及系統管理組件。智能管培對傳統培訓體系相關內容進行智能化升級，包括大模型生成試題、AI閱卷等能力。重點是智能陪練，核心模塊包括智能課件、對練管理、評估及培訓后會話分析，基于大模型實現多項能力升級，如劇本生成、實時對練管理、及大模型質檢等。

學員端功能同樣豐富，除了作業提交、培訓任務及大模型陪練外，針對線下場景增加聲紋防作弊、瀏覽器防切換及人臉識別防偽功能。除上述功能外，行業落地過程中積累了豐富知識，例如行業課程、具體對練模板、能力畫像，以及對練大模型扮演的客戶角色（如銷售、客服等）均有行業真實標簽沉淀。

從基礎能力、產品模塊到劇本沉淀，產品可通過PC端、移動端、iPad端使用，也可集成至企業內部的飛書、企微、釘釘等平臺。整體產品架構豐富，可滿足各行各業需求。

以下是智能陪練模擬隨機客戶的流程：

• 快速啟動：基于文檔設定培訓目標，一分鐘內即可開啟對練；
  

• 實時交互：通過語音交互實現沉浸式演練；

• 精準指導：針對個人能力短板提供有效指導，且沉淀大量大模型角色與會話場景，支持企業通過SFT方式調優領域模型，增強演練真實性。

以證券理財場景為例：

首先選擇模擬客戶，客戶提出：“最近市場波動大，有些擔心我的投資組合。” 系統提示回應方向，大模型結合客戶持倉情況，分析市場波動影響并提出優化策略：“30%資金可調整配置以平衡風險，稍后為您詳細說明市場情況與策略，您看是否可行？” 客戶確認后，進一步溝通具體配置比例，最終以“如有疑問隨時聯系，祝您投資順利”結束對話。對練結束后，大模型針對每個對話節點進行評估打分，并在對話結束后提供詳細指導。

以汽車營銷場景（4S店試乘試駕）為例：

模擬客戶咨詢購車活動，學員回應：“當前有到店試駕送禮、最高50%購置稅減免、首付20%起分期金融方案等活動，您對轎車還是SUV感興趣？” 客戶表示對SUV感興趣，學員推薦車型并強調時尚外觀、寬敞空間、操控性及五年質保等品牌優勢，最終與客戶約定周六上午10點到店試駕，并添加微信發送地址及車型信息。

大模型對對話全流程各環節進行評分，具體展示話術評價及對話能力綜合打分，同時給出銷售能力表現的優點、待提升部分及潛在問題處理建議。例如，針對學員未說明“客戶未及時到店的應對方案”，建議補充：“高先生，若周六上午有急事無法到店，可隨時改約時間。” 基于大模型的個性化指導更具細節性與針對性。

02

三大核心能力：企業學習體驗的全面升級

第一項核心能力：智能內容生成

伴隨AIGC的發展，平臺在大模型課件生成與大模型文檔助教兩方面實現提升。客戶上傳產品資料包（含文檔、視頻會議記錄、語音錄音等）后，系統通過視頻切片、音頻轉寫技術對內容進行處理，提取文檔關鍵信息并生成總結，沉淀至產品知識庫。基于該知識庫，平臺可開發培訓課程、提供大模型輔助學習服務，涵蓋生成對練劇本、FAQ知識庫及試題庫等。

大模型課件生成方面，能夠實現文檔解析與視頻總結，通過大模型提取文檔關鍵信息，生成視頻標簽、小結及摘要，助力學員快速定位視頻重點節點，文檔提取與視頻總結準確率均超90%。

在考試題生成方面，平臺支持一鍵生成單選題、多選題、問答題，傳統模式下生成一份考卷需一至兩小時，而借助大模型平臺，15秒至2分鐘即可完成，效率顯著提升。陪練劇本搭建速度同樣大幅優化，1-3分鐘內可快速搭建大模型對話劇本，相較于傳統流程式劇本搭建效率平均提升76%以上。

除大模型課件生成外，平臺對大模型文檔輔助教練功能進行升級：用戶上傳視頻、音頻、文檔后，大模型快速進行智能理解與分析，內容沉淀至知識庫后，學員可針對知識點提問。例如，學員學習完某視頻課程后，若遺忘課程中的問題，可針對性發起問答，大模型將提供相應解答，實現智能輔助學習。

第二項核心能力：沉浸式學習體驗

平臺為企業客戶定制培訓大模型，提供可訓練的角色與會話場景。針對大模型應用中的挑戰，采取以下解決方案：

• 文檔處理限制突破：通用大模型存在輸入輸出Token限制，難以滿足專業領域復雜場景對練需求。通過長文檔切片、解析及多維度處理技術，實現輸入材料無限制。

• 角色錯位優化：傳統通用模型預設角色在對練4-5輪后易出現角色遺忘。通過構建會話長期記憶機制，結合行業客戶模型（如財富領域根據風險偏好劃分積極型、穩健型、保守型等標簽）及營銷、售后等通用場景智能體，支持客戶開箱即用。

• 另一關鍵難點在于對練場景單一，與真實場景存在差異，如對話自然度不足、內容偏差可控性低。對此，平臺基于客戶提供的領域數據訓練陪練大模型，通過數據挖掘優質樣本，在模型工廠內采用RAG與SFT微調技術，為客戶定制專屬多角色、多場景陪練大模型。

此外平臺構建多元對練模式，以呼叫中心工作臺語音開口練為例，模擬真實上崗場景，通過外呼模擬坐席，支持自主掛斷操作，還原真實業務場景，實現沉浸式訓練。多元對練模式還包括：

• 移動隨心練：支持代理人在通勤、居家等任意場景下進行對練，強化知識掌握；

• PPT講解指導：針對講師與銷售人員講解材料的場景，提供專項指導與能力提升。

沉浸式學習體驗依托平臺完整的結構化培訓流程實現，覆蓋課件管理、培訓計劃制定、在線學習至效果追蹤全鏈條，支持靈活搭建全流程培訓體系。例如新人入職能夠自動推送考核內容；員工晉升可提供針對性IDP（個人發展計劃）崗位職級訓練，以及游戲化學習：通過闖關、證書等形式引導自主練習，支持“618”營銷活動等特定場景的學員自主對練。以完整、易用、靈活的結構化培訓流，滿足企業培訓閉環需求。

第三項核心能力：大模型驅動的精準評估與反饋

評估體系從三方面展開：

• 個人能力分析：基于個人能力標簽與練后評估表現的雙重維度，助力員工精準定位學習方向。系統支持自定義配置學習雷達圖的評估維度，自由組合崗位模型，并針對員工短板與錯題，通過AI分析自動推送對練任務、試題或課程。
  

• 團隊培訓分析：導師或培訓專家可通過系統查看學員及團隊的學習過程，分析團隊培訓總覽數據，包括優秀學員與待提升學員的對比分析，沉淀優秀學員案例供對標學習，推動團隊整體能力提升。

• 大模型個性化指導建議：通過會話洞察分析，結合員工能力缺失的技巧點，在特定場景下推薦指定優秀話術供學習，實現基于短板的精準課程推薦與能力提升。

在個人能力評估細節方面，提供了16種可靈活組合的評價維度，采用大模型與小模型結合的方式構建評估體系，具有很高的靈活度。支持根據崗位需求自由配置，覆蓋工作態度如表達精準度、積極度，插話檢測、對練技巧等多方面。

平臺沉淀了可自由組合搭建的各行業崗位模型，如卡中心模型、理財師模型等。除評估模型與崗位模型外，大模型還提供話術評估。例如顯示禮貌用語得分、積極態度評分等，并針對信息核對等環節的失分點進行總結，最終形成包含能力優劣勢、失分原因及整體評價的完整分析。

針對普通大模型評價簡單且可能不準確的問題，系統精準識別短板。以兩個案例展開說明：

銷售A在服務態度、營銷話術合規性、業務流程執行方面表現不足，系統建議其重修業務流程課程，回顧會話中需注意的問題，規范話術用詞并提升服務態度。針對B員工未能引導客戶加微的場景，系統推薦相關書籍，既說明其表現良好之處，也對需提升部分給出明確指導。

右側案例展示證券經紀人營銷模擬：系統模擬高級證券專家，從多層次維度結合客戶分析輸出高端指導。比如先分析客戶性格，自動聯網搜索相關理論并生成分析話術；針對核心策略，如建立信任與共情，推薦“溝通的藝術”、“高情商聊天術”等方法論，助力證券經紀人達到公司要求。

03

價值兌現：智能陪練的行業實踐案例

前文解析了三大核心能力賦予智能陪練產品的高價值，以下通過三個行業應用案例，展示落地實踐的成果。

案例一：金融智能培訓，證券行業客戶精準服務能力提升方案

客戶挑戰：

• 產品迭代加速：金融產品創新周期縮短至月級，傳統培訓難以覆蓋跟進；
  

• 專業能力不足：理財師對新產品的客戶解答與推薦不夠專業，影響信任與轉化；

• 合規風險高發：金融監管要求趨嚴，傳統培訓模式下違規事件頻發。

解決方案：

• 智能知識構建：梳理企業新產品信息、合規話術，沉淀課件、視頻、優秀錄音至知識庫；

• 場景化訓練設計：針對營銷、客服等場景定制化開發訓練內容；

• 精準陪練與指導：通過“知識構建-場景訓練-精準指導”三位一體模式，實現全維度培訓變革。

對話過程中，上圖左側界面實時提示學員需關注的環節，對練中同步提供精準指導。練習結束后，系統基于能力模型與評價模型生成雷達圖分析，并在左側提供個性化精準指導。

項目成效：項目落地后獲得客戶認可：調研客戶公司56名理財經理的真實反饋顯示，新產品平均熟悉時間縮短47%，客戶咨詢滿意度提升，合規風險事件減少24%。培訓中心負責人反饋，DeepSeek生成的培訓改進意見已全面超越傳統培訓老師水平。

案例二：汽車銷售賦能，4S店全渠道標準化培訓與業績提升體系

客戶挑戰

• 規模層面：全國4S店數量龐大，培訓標準化難度高，優秀門店與薄弱門店能力差距顯著，且逐店培訓差旅成本高昂。

• 產品迭代壓力：智能車型每季度推出新配置與促銷政策，傳統培訓難以實時覆蓋，影響銷售響應速度；

• 培訓資源局限：全國300多家4S店培訓標準化程度低，優秀門店與薄弱門店能力差異顯著，傳統逐店培訓模式差旅成本高、覆蓋率不足，且一線銷售對競品知識掌握不足，制約成交轉化率。

解決方案：

• 經驗沉淀與知識構建：梳理銷售標桿經驗形成標準化內容，構建競品動態知識體系并實時更新；

• 移動情景化訓練：提供移動端情景演練劇本，支持銷售人員在任意場景下針對不同客戶類型（如通勤車主、家庭旅游用車需求）及競品對比場景進行針對性練習；

• 智能測評與資源生成：通過在線智能工具一鍵生成汽車考題、視頻摘要及車型、競品知識點，強化知識掌握效率。

項目成效：培訓差旅成本顯著縮減；新品話術考核通過率提升；新人銷售轉化率大幅提高。某4S店店長反饋，該培訓系統助力新人快速掌握汽車產品及競品知識，銷售團隊信心提升，推動門店銷售業績顯著增長。

案例三：客服智能培訓，呼叫中心合規與服務質量雙提升方案

呼叫中心的合規性與服務質量至關重要，某金融客服企業面臨以下挑戰：

• 行業合規要求嚴苛：7000余名營銷人員需遵循嚴格的話術與培訓標準，傳統上崗培訓周期長達三個月；

• 人才管理壓力：客服中心月均入職80人，傳統培訓周期長達1個月，新人離職率高，月均約10%，對應300人離職。

• 對話合規風險：復雜場景下易出現過度承諾、信息泄露等違規問題，傳統事后質檢難以覆蓋實時會話風險，新人上崗前3個月為合規風險高發期，單純聽課與考試模式無法滿足實時對話場景需求。

解決方案：

通過話術與流程智能化、場景化陪練體系構建（含客服/銷售模型搭建）及實時評估反饋，實現全流程培訓優化。

• 合規知識學習：強化合規話術與業務知識培訓；
  

• 大模型模擬演練：針對不同客戶與場景開展模擬對練；

• 多維度實時評估：結合客戶需求與處理流程進行能力評估；

• 自動質檢與指導：對話結束后通過質檢平臺自動識別違規內容，針對短板提供改進建議。

項目成效：坐席試崗周期從3個月縮短至1.5個月，培訓周期縮短50%；首月上崗違規率大幅降低；每日有效工作時長提升，培訓費用顯著節約。智能陪練通過三大行業場景實踐，推動企業培訓從成本中心向價值創造中心轉型。

曾在百度服務多年，先后在百度糯米、AI技術生態部、AI應用產品部、應用平臺部任職，積累了豐富的AI、ToB產品研發和交付經驗，是AI應用產品和大模型應用領域的專家。