生成式人工智能是电信行业变革的催化剂

生成式人工智能 (AI) 于 2023 年突然成为主流，激发了企业将企业级版本集成到其流程中的热情。到 2024 年， 60% 的最高管理层正计划以某种方式试点或运营生成式人工智能，这表明生成式人工智能的面向公众的平台已经唤醒了世界其突破性的能力

特别是对于通信服务提供商 (CSP) 和网络设备提供商 (NEP) 而言，生成式人工智能在帮助改善各种运营方式和客户参与度方面拥有巨大潜力。具体来说，生成式人工智能将改变客户服务、IT 和网络优化以及数字劳动力——自动化可以显着帮助提高敏捷性和效率的所有领域。 CSP 和 NEP 通常拥有庞大的支持中心，IBM 有潜力帮助转变所有生态系统参与者之间的工作流程。人工智能可以通过以下一些方式促进电信生态系统的转型：

客户生命周期管理和服务创新

管理客户关系的工作传统上是一种被动的工作：接听电话、回复电子邮件和制定解决方案。将生成式人工智能融入这些交互中有助于支持向更主动的护理的转变，这有可能提高客户满意度并释放新的收入来源。通过消除常规类型的问答，使客户服务代理能够专注于复杂的案例，是同时解决净推荐值和员工满意度的完美案例。

聊天机器人已经存在了一段时间，但常常会给客户带来令人沮丧的体验。生成式人工智能可以超越基本的问答，还可以训练识别负面情绪并将票分流给正确的客服人员，从而减少进一步升级并使客服人员能够快速、适当地做出反应。聊天机器人技术还可以应用于电话交互，从而进一步完善客户服务流程。

人工智能还可以帮助推动预测客户需求和问题的自动化推广，以及可以推动销售增长和优化客户体验的个性化营销。例如，人工智能可以查看一系列输入来构建优惠，例如当前使用情况和资费计划、设备所有权生命周期、服务体验，并扩展升级优惠，并根据优惠激励购买更多或保留服务。这有可能有助于减少用户流失、提高每用户收入并降低用户获取成本。

网络优化

人工智能可以帮助提高电信网络的性能、效率和可靠性，这对于满足不同客户群不断增长的需求至关重要。通过实时数据分析和预测，人工智能工具可以帮助网络运营中心的员工和网络工程师减轻拥塞和停机时间。随着 5G 网络的不断扩展，对智能负载平衡和流量整形的需求可能会增长。

人工智能增强的网络优化可以通过多种方式使通信服务提供商受益：它不仅可以通过增强客户服务来增加公司的竞争优势，而且还可以通过解决资源压力并帮助通信服务提供商和网络参与者来帮助管理运营成本以避免资源配置过多或不足。

CSP 可以利用 watsonx.ai 来训练、验证、调整和部署 AI 和机器学习功能，以帮助优化网络性能。 Watsonx 的开源框架以及 SDK 和 API 库旨在更轻松地将人工智能实施到电信公司已经用来监控其网络的现有软件平台中。

借助人工智能人才实现数字化运营

人工智能的主要好处之一是它作为一种生产力工具的力量，可以自动执行更平凡和耗时的任务，使员工能够专注于更高阶的活动和工作。当今许多员工在日常工作中使用数量惊人的手动流程或分散的工具，并且不断切换屏幕。一个很好的例子是使用 IBM Watson 编排，使用机器人流程自动化来简化工作流程，并连接到应用程序以帮助员工更轻松地处理各种任务。

实施路径

在开始实施人工智能增强之前，CSP 和 NEP 必须注意制定组织策略，以使这些强大的工具发挥最大作用。

人工智能依赖于数据，但许多组织仍然运营各种孤立的存储库。 CSP 和 NEP 应定义并建立一个混合信息架构，以促进数据在多云环境中轻松流动，并提供对数据质量的洞察。 Watsonx.data 有助于简化这一过程，允许 CSP 和 NEP 跨基于开放 Lakehouse 架构构建的数据存储扩展 AI，该架构支持查询、治理和对数据的流畅访问。使用 watsonx.data，CSP 和 NEP 中的业务功能可以通过单点入口访问其数据，并连接到存储和分析环境，以建立对其数据的信任并从可审计的来源进行工作。

制定全面的组织和数据策略的 CSP 和 NEP 不仅能够最大限度地发挥其人工智能框架的能力和道德，而且还可以应用这些方法来指导自己的企业客户沿着自己的旅程前进，从而开辟了额外的潜力在此过程中产生收入流。

随着人工智能能力的发展，企业应该从两条路径中进行选择：有些组织将人工智能视为其业务各个方面的附加工具，而有些组织则将人工智能放在首位。采取后一种方式的 CSP 和 NEP 将在成本节约、服务质量和客户体验方面实现优于竞争对手的优势，而这种优势只会随着未来十年人工智能的成熟而加深。