随着行业变得越来越复杂和不确定，电信行业必须将人工智能作为应对挑战、改善决策和转变业务的战略工具。
电信行业面临着巨大的挑战。除了严峻的宏观经济形势外，他们还面临着新进入者的激烈竞争、通货膨胀导致的成本上升，以及在拥挤的市场中寻找新收入来源的竞争。
电信行业正在迅速采用AI来克服障碍并转变业务运营方式。事实上，一项调查发现，95%的电信行业都在使用AI，65%的受访者认为AI对行业的成功至关重要。
通过将人工智能融入日常运营，电信行业有机会在竞争激烈的市场中脱颖而出。这将使他们能够简化流程、更有效地分配资源并提供更好的体验，从而增加收入、提高客户忠诚度并节省成本。
人工智能能够提高电信行业的效率和运营方面的重要作用，包括内部运营和面向客户的互动。
通过内部角度来看，人工智能简化了员工的工作流程，将花在日常任务上的时间解放出来，专注于更高层次的工作提升整体工作满意度，并赋予员工提供卓越服务的能力。例如，人工智能可自动执行重复性任务，如使用聊天机器人管理客户查询，聊天机器人可以根据以往的互动高效地响应客户，或者通过主动修复服务问题来监控网络运营。通过利用人工智能，电信行业可以自动化这些流程，降低服务成本，同时提高团队的工作效率。
除此外，人工智能可以提供有价值的见解，为决策和运营效率提供参考。通过分析包括客户行为、网络性能指标、市场趋势和竞争对手活动在内的各种数据，人工智能可以帮助识别模式、预测趋势并提供可行的建议。例如，通过检查通话量、互联网使用情况和服务计划偏好等数据，人工智能可以识别特定地理区域对高速互联网需求不断增长的趋势。这种趋势需要不断增长的投资。
基于这些见解，电信行业可以决定投资升级该地区的网络基础设施，以满足预期需求。这使得电信行业能够快速做出明智的决策，优化资产配置，并适应不断变化的市场动态，使其成为更敏捷、更数据驱动的组织。
AI不仅对于内部流程自动化至关重要，而且还能成倍地改善电信行业的客户体验。通过个性化和简化的解决方案，电信行业可以为客户提供更快的响应时间、准确的问题解决方案和更好的服务定制。例如，客户可以使用AI聊天机器人快速解决账单问题。通过高效、自动化的对话，客户将收到实时解释，甚至获得付款选项面的帮助，从而迅速解决他们的问题。
AI的影响不止于此。它涵盖了个服务生命周期，包括网络规划和服务保障等领域。在网络规划中，AI通过预测需求和主动解决问题来帮助优化基础设施、改善覆盖范围并提高网络性能。同样，AI驱动的平台简化了服务保障流程，确保一致的服务交付并最大限度地减少停机时间。这提高了客户满意度，缩短了平均修复时间(MTTR)，并增强了电信服务的可靠性。
为了提高效率和改善客户和员工体验，并推动更好的业务结果，不能忽视采用组合来说话的重要性，因为智能能力不足的人可能意味着错误和失误。
为了取得全面成功，电信行业必须开始准备其网络、组织和流程以整合人工智能。从数据质量、安全、治理、技能和文化开始准备。
数据质量：电信行业应定期检查数据的准确性、完整性、一致性和相关性，以确保其数据可靠且可用于人工智能。他们可以通过使用数据质量工具和平台仔细验证数据来实现这一点。制定明确的标准并定期监控数据质量是关键。
安全性：电信行业需要保护其数据和AI系统免受未经授权的访问和滥用。他们可以通过使用加密、身份验证和其他安全技术以及使用安全工具来确保一切安全。
治理：电信行业必须负责任地管理其数据和AI系统，以符合其业务目标、道德标准和法律要求。这意味着制定明确的政策、分配角色并使用工具来确保一切顺利运行。设立治理委员会并定期更新框架也很重要。
再培训：电信行业应通过提供教育、培训和认证计划，培训员工有效地使用人工智能。他们可以使用各种学习工具和平台来支持这项工作，并创建职业道路和激励措施来鼓励成长。
文化：电信行业需要培育一种鼓励创新和协作的文化，以便他们能够充分利用其数据和AI能力。这包括促进数据和AI实验、欢迎反馈并庆祝学习以保持发展势头。
AI对电信行业来说价值巨大，而生成式AI的广泛采用将带来更大的变革。生成式AI可以通过产生新颖而多样的结果，为电信行业在业务的各个方面创造额外价值，例如创造个性化和引人入胜的客户体验、设计和优化网络架构和配置，以及解决复杂的挑战和中断问题。
网络管理：使用生成式AI，电信行业可以根据当前数据和反馈实时调整网络模型和设置。这种方法可确保网络性能良好、保持弹性并可根据需要扩展。AI支持的网络配置模板进一步增强了此功能，简化了设计流程、减少了错误并加快了上市时间。
提高联络中心效率：生成式人工智能使电信行业能够使用聊天机器人和语音助手处理客户查询，从而简化其联络中心运营。这些融入人工智能的渠道提供个性化和自然的响应、摘要和下一步最佳行动建议，从而提高客户满意度和忠诚度。通过自动化日常任务，电信行业可以让代理人员专注于更复杂的客户问题，从而提高整体效率和服务质量。
提供主动支持：借助生成式AI，电信行业可以快速识别和解决客户问题。例如，AI对事件数据的汇总可缩短平均修复时间(MTTR)，还可帮助确定高风险事件的优先级。通过及时解决服务问题，电信行业可以提供更主动的支持，从而提高客户满意度并建立更牢固的关系。
简化服务履行流程：利用生成式AI，电信行业可以动态创建订单任务以进行订单编排，缩短上市时间，同时减少容易出错的人工工作。通过自动化和优化服务履行流程，电信行业可以提高准确性、降低成本并加快订单履行速度，最终提升整体客户体验并推动收入增长。
人工智能已从奢侈品转变为几乎所有行业的必需品。随着行业变得越来越复杂和不确定，电信行业必须将人工智能作为应对挑战、改善决策和转型业务的战略工具。采用人工智能的电信行业将获得竞争优势。他们将能够创新并为客户、合作伙伴和利益相关者提供新价值，同时发掘新的业务模式、推动成本节约并转变客户服务和运营。
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