电信行业如何在生成式人工智能时代蓬勃发展？_实时追踪

来源：世界经济论坛

电信公司必须利用生成式人工智能来保持竞争力。

图片来源：Unsplash/Diana den Held

Francesco Venturini

埃森哲高级常务董事

通信与媒体行业全球总负责人

Bart Valkhof

世界经济论坛信息和通信技术行业负责人

首先说好消息：作为技术原生行业，电信行业习惯于将新技术融入其运营。该行业已有十多年应用人工智能的经验，因此，机器学习和预测型AI在其流程中已经随处可见。

从这个角度来看，电信业具备良好基础来充分利用生成式人工智能所带来的优势。最近的研究也支持了这一观点，该研究表明，与大多数其他行业相比，电信行业在生成式人工智能方面的支出处于领先地位，其员工对生成式人工智能的看法也也大多是正面的。

但问题是：能否抓住AI机遇，将决定电信企业的生存与发展。在多数成熟市场中，通信服务提供商（CSPs）正面临营收与利润增长停滞、债务股本比不断上升的问题，这严重限制了其投资增长的能力。

据标普全球与埃森哲2024年6月的分析，自2018年以来，CSP的市值仅增长了7%，相比之下，数字平台企业增长了230%，而标普500指数则上涨了172%。即使在增长型市场中，电信企业也需要借助生成式人工智能应对多厂商架构、客户对个性化服务的高要求，以及日益复杂的网络攻击。

释放人工智能对电信行业的价值

世界经济论坛联合埃森哲展开合作，以更好地了解整个领域人工智能的现状。

我们与来自各地区的电信企业、原始设备制造商（OEM）、生态合作伙伴、行业协会和学术界紧密合作，收集了大量见解与实践经验，形成了对AI应用机会、挑战及关键推动因素的共识。

研究显示，电信业在多个职能领域已出现多种AI应用场景，其中10项被列为优先级最高、且就绪就绪度和影响力均较高的应用。

价值与准备就绪度

图片来源：世界经济论坛《电信行业的人工智能》报告

另一批AI应用预计可在未来12至18个月内落地。这些应用涵盖四大关键目标：

1. 降低服务成本

尽管努力降低成本，但CSP的运营成本仍然居高不下，占收入的6570%；到2027年，仅网络运营就将占总运营支出的50%。

生成式人工智能可用于自动化重复且结构化的任务，例如网络规划应用、客户邮件生成等，并可提升IT和网络管理流程的自动化水平。

例如，传统AI结合生成式人工智能能帮助构建成本更低的网络设计，自动集成多厂商组件，并实时监测性能以识别异常。

2. 推动业务增长

生成式人工智能能打造超个性化的营销活动与客户旅程，借助预测模型精准洞察用户行为。例如，西班牙电信（Telefónica）的 “下一最佳行动AI引擎” 基于自主Kernel平台，对客户交互进行革新，提供高精度、语境相关的推荐。

初步实施结果显示，销售增长近20%，转化率约达30%。此外，作为被信任的基础设施提供商，CSPs 还可借助自身资源，提供涵盖云、边缘计算和连接服务在内的创新产品，甚至可探索主权AI服务的潜力。

3. 差异化客户体验

只有34%的电信客户对他们的服务感到满意，70%的客户对跨渠道缺乏一致的体验感到失望。生成式人工智能正在利用先进的对话工具（如自然语言聊天机器人和人工智能零售助理）改变客户体验，使每个人工客服都成为“超级客服”。

例如，一家欧洲电信公司通过部署AI驱动的服务自动化平台，使客户问题解决时间缩短了40%，客户付出评分提升35%，数字渠道使用率提升28%。

4. 安全可靠的运行

复杂的网络结构、开放接口组件的集成、API使用增加，以及对敏感用户数据的管理，使电信企业成为国家支持型攻击者和网络犯罪分子的重点攻击对象。

管理这些风险需要先进的人工智能能力，因为人工智能可以识别和修补漏洞并实时分析大量运营数据集以检测安全事件并防止欺诈。例如，Bharti Airtel推出了印度首个反垃圾邮件网络。

这一人工智能网络使用先进的算法为客户提供免费的实时垃圾邮件防护。它每日处理25亿通话和15亿短信，在前两个月内，平均每天成功识别近100万个垃圾发信者。

为了充分抓住人工智能的机遇，电信公司需要制定愿景和战略方针，确定投资重点和利用现有和新的合作伙伴关系的领域。

生成式人工智能时代的电信转型之路

未来的电信企业将转型为“科技公司（Techco）”——高度自动化、安全可靠，既能提供个性化服务，也能拓展AI服务业务的组织。

在这种情况下，生成式人工智能提供了真正自主的网络、数据货币化、人工智能即服务产品和个人礼宾概念等机会。

要想真正释放AI潜能，电信企业需制定清晰的愿景与战略，明确投资重点，并善于借助现有及新兴的合作关系。

顺应这一趋势，成功的电信公司将持续投资于数据架构和自动化等基础设施，提升员工技能，同时基于与客户之间的信任关系推动业务增长与创新。

最终，电信行业必须跳出传统与OEM供应商的合作边界，扩大与技术栈各层、转型推动者及公共部门的协作。这对于应对当今以及未来快速发展的创新挑战至关重要。

特别声明：以上内容仅代表作者本人的观点或立场，不代表Hehson财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与Hehson财经头条联系的，请于上述内容发布后的30天内进行。

纵观资讯