借助数据与 AI 重塑您的电信业务格局

生成式 AI 与数据作为双驱动引擎，正助力电信企业实现全方位变革，涵盖产品创新、网络可靠性、客户体验及新型增长模式的全维度突破。

传统技术系统与碎片化数据架构，正严重制约电信企业发挥数据洞察力以提升运营效率、优化网络性能并增强市场相关性。依托集成 AI 的现代化数据架构与 AI 技术，电信企业能够深度挖掘现有数据的潜在价值，进而革新运营模式、优化客户互动体验，并精准交付契合客户需求的服务。

的通信服务提供商 (CSP) 高管认为，生成式 AI 将推动企业的现代化转型进程 

51%

在通信企业所有岗位类型中，将有 51% 的工作时间受到影响

45%

的受访 CSP 领导者预计，生成式 AI 在未来两年内将占据总技术支出的 2–6% 

从试点探索阶段迈向全面转型阶段

突破数据与 AI 的局部试点局限，全面重构端到端业务流程。通过整合分散的数据资源，激发跨职能团队协同潜力，推动整条价值链的全面升级。发掘具备战略潜力的技术投资方向，借助差异化服务开辟全新价值空间。

把握数据与 AI 赋能的增长机遇，涵盖更高效精准的客户服务、智能自主化网络等领域，通过制定明确的战略性投资拓展价值边界。

的高管认为，生成式 AI 将为其所在企业及行业带来变革，并在未来 3 至 5 年内成为其战略规划中的关键要素

在统一平台中整合数据的集成、存储、治理与管理环节，构建单一的真实数据来源。依托云技术、开放式技术架构及互操作性能力，与生态系统伙伴协同共创发展。

长期开展全域革新的企业所具备的数字核心能力（包括数字平台、数据与 AI、云优先基础设施、安全性等）是其他企业的 1.8 倍 

将现有分散数据源整合到集中式平台，重塑员工的工作方式。为业务持续增长注入动能，必须培育以数字化驱动为核心、兼具持续性、包容性与多样性的学习型文化。

的 CSP 在其网络运营、客户关怀服务以及应用和基础设施运营中实现了高水平 AI（含生成式 AI）应用

利用 AI 创造价值的同时，亦要注意防范各类风险，包括偏见与伤害、法律责任与合规问题、输出结果不可靠、信息保密与安全隐患，以及可持续发展和劳动力转型问题。

的组织支持政府对 AI 实施一定程度的监管，但其中仅 2% 表示已在全组织范围内将负责任 AI 落实到运营活动中

通过整合多源客户反馈数据与实时情感分析技术，打造高度个性化的客户服务体系。自动化处理客户订单任务，加快服务交付速度，减少人工操作失误。

依托实时数据动态优化网络部署，精准满足客户定制化需求，灵活响应市场变化。构建自动化故障管理体系，确保系统始终保持最高运营效率与最快问题响应速度。

摒弃分散的孤岛应用场景，全面增强企业价值链的整体效能。通过优化知识管理体系与自动化常规任务，引导人才向战略制定与创新实践倾斜。

构建互联互通的消费者服务平台。为客户提供通信服务企业专属的端到端解决方案，覆盖从“最后一公里”到全程陪伴的全场景服务。

通信和媒体董事总经理