运营商基于大数据与AI 推动客服数字化转型策略研究

［宋灿辉 梁伟明］

在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术快速发展的背景下，数字化转型已成为企业创新发展的重要驱动。电信运营商作为传统的通信基础设施提供者，要想在新一轮市场竞争中立于不败之地，就必须紧跟时代潮流，以数据为驱动、以客户为中心、以创新为手段、以技术为支撑，大力推进企业数字化转型。本文以某运营商客服数字化改造项目为例，分析大数据与 AI 技术在运营商客服数字化转型中的应用现状以及存在问题，并提出相应的建议和策略。

1 大数据与 AI 技术概述

大数据和人工智能无处不在[1]。大数据是指以数据形式存在的信息，它与人类社会发展一样，经历了从无序到有序、从零散到系统、从静态到动态、从非结构化到结构化的过程，体现出数据规模大、数据类型多、数据处理速度快、数据价值密度低的特点[2]。人工智能又称机器智能。人工智能可以理解人类的语言和思维方式，其能力高于人类智能，可通过机器进行模拟人类认知和思维过程[3]。随着互联网、物联网等新技术发展，企业经营管理和客户服务模式都发生了巨大改变，人工智能可以有效提高企业生产效率、降低生产成本、改善客户服务体验，从而推动企业创新发展。

2 大数据与 AI 技术在电信运营商客服数字化转型中的作用

随着互联网和移动通信技术的不断发展，人们对于客户服务的需求越来越高。传统的通信服务具有时空局限，用户与运营商之间只能通过电话、短信、邮件等方式进行交流，业务内容也仅限于语音、短信等。随着互联网技术的发展，用户在使用各种应用服务时，也会产生大量数据。运营商通过对这些数据的挖掘与分析，可以提供更加智能的服务[4]。因此，大数据与人工智能技术能够帮助运营商挖掘出更多用户需求，提升通信服务水平，推动运营商向智慧化、泛在化、多元化方向转型升级。随着智能客服系统和机器人的发展，客服中心将从“人工客服”逐渐走向“智能客服”，并逐步实现人工与智能客服协同工作[5]。具体来说，大数据与 AI 技术可以为运营商提供海量的客户数据，从而为其精准营销、智能运营等提供基础支撑。以办理增值套餐为例，运营商可以利用大数据技术，了解用户的消费行为、通话时长、流量使用情况等信息，判断用户的套餐使用情况和需求。然后，根据用户的消费行为和需求，AI自动生成推荐套餐，为用户提供定制化的服务。例如，如果用户经常在晚上打电话，AI 可以推荐具有夜间通话优惠的套餐；如果用户需要大量的流量，AI 可以推荐具有高流量套餐的增值服务。通过大数据和AI 技术的应用，运营商可以更好地了解用户需求，提供个性化推荐和服务，提高业务办理效率和质量，提升客户满意度和忠诚度。

3 客服数字化转型中面临的挑战

虽然电信运营商在数字化转型方面取得了一定进展，但在客服领域也存在一些挑战。首先，由于客户需求多样，运营商很难主动地收集和分析用户的个人信息，只有在用户主动提供之后才能展开进一步的分析，客服人员需要熟悉对应的服务流程和政策，了解各种渠道和平台的使用方法和特点，才能更好地与客户进行交互和沟通。其次，由于数据采集涉及多个部门和行业，尤其是跨行业、跨部门的数据采集尤为困难，需要协调各个部门共同合作。再者，电信运营商在进行数字化转型时，会遇到与现有系统和流程不兼容的问题，例如目前的智能客服系统只支持部分语言的识别与理解，而运营商必须重新开发系统。最后，由于电信运营商的数字化转型涉及多个专业领域、多种业务类型，而且不同业务类型之间存在着明显的边界。因此在实施过程中要将整个数字化转型过程分为若干阶段，针对每个阶段中不同的问题制定不同的应对策略[6]。

4 客服数字化转型实施策略

4.1 强化用户画像，精准营销

在大数据与 AI 技术推动下，电信运营商需要在管理模式、组织架构、业务流程、系统建设等方面进行全面改革，尤其是要大力推进5G网络建设，建立全新的“云网一体化”运营模式。“云网一体化”运营模式是指电信运营商采用云计算技术搭建大数据平台，基于大数据平台整合运营商的各类信息资源，建立“统一入口、统一调度”的云服务模式；“5G 网络”是指基于5G 网络技术实现在多种场景下的数据采集、传输、处理和存储功能，并构建开放共享的通信网络体系；在大数据与人工智能技术的支持下，运营商可以构建用户画像，了解用户的基本情况[7]。如运营商客服场景下，企业通过语音/文本机器人对用户提供在线咨询和回复服务，收集了大量的反馈和问题。然后，通过对用户的反馈和问题进行分析，挖掘出用户的购买意愿、偏好和需求等信息，整合成用户画像，了解用户是否存在潜在需求。在此基础上，运营商可以根据大数据与人工智能技术所获取的海量数据信息，构建标签体系，实现对用户行为特征、消费能力、行为规律等方面的分析，并对客户进行精准营销[8]。例如，对于具有相同特点或相同需求的客户群进行集中营销；对于有相似特征或相同偏好的客户群进行差异化营销；对于有相似偏好且具有共同消费特点的客户群进行交叉营销；对有潜在需求而无明确消费目的或无个性化需求的客户群进行“一对多”式营销等。

4.2 构建基于 AI 的智能客服体系，提升用户体验

智能客服是智能营销的重要组成部分，是运营商服务的重要窗口。在传统呼叫中心业务模式下，运营商主要通过人工客服方式提供服务，人工客服存在工作量大、成本高、服务效率低等问题，且存在“客户投诉无门”、用户体验不佳等痛点。所以,需要广泛地引入大数据,促使人工智能客服系统愈加成熟、健全,由此不断提升其运行效率[9]。在构建基于 AI 的智能客服体系过程中，运营商可以根据客户诉求和业务需求，建立用户画像，由此构建智能客服模型，实现多渠道的统一管理和智能问答，从而完成个性化推荐和服务。该体系以智能语音、自然语言理解、大数据分析等技术为支撑，实现机器人在企业内部的批量应用和内部业务的智能协同，可以有效降低运营成本、提升客服服务效率和质量。

4.3 探索基于AI 的智能网络维护管理，保障网络安全

随着5G 规模部署和普及，网络维护的复杂度也在不断增加，运营商将面临大量的网络维护管理任务。智能客服可以通过实现智能网络维护管理来提高网络的质量和稳定性，同时降低运维成本和风险。例如客户无法上网、投诉网络速度慢等问题，智能客服可以通过电话、邮件、在线聊天等多种渠道，与用户进行沟通，了解故障的具体情况，进而记录相关信息。同时，智能客服也可以通过分析网络流量数据，判断故障的原因可能是网络设备故障、网络连接问题，辅助人工客服进一步与客户进行沟通，确认故障的具体位置和影响范围，指导客户重新配置网络设备、检查网络连接等操作。通过智能客服在实现智能网络维护管理方面的应用，可以帮助客户提高网络的稳定性和安全性，减少故障发生和影响范围，提高客户满意度和忠诚度；而且这也有助于降低企业的运维成本和风险，提高工作效率和准确性。同时，随着在5G 时代，运营商还将面临着更多新型安全威胁[10]。如何在保障用户隐私安全和信息安全基础上，进一步提高5G 网络设备的安全防护能力与水平、提升5G 设备与终端安全水平成为运营商需要重点考虑的问题。

4.4 深化云网融合，推进数据资源共享

在5G 网络建设进入攻坚期和高质量发展的关键阶段，网络安全和数据安全保障已成为运营商业务发展的重中之重。在通信领域，智能客服可以利用云网融合技术，实现网络资源的共享和优化。例如，客服可以分析用户的流量使用情况和需求，为其推荐合适的套餐和优惠活动，并与其他部门共享用户信息，实现网络资源的共享和优化，从而为用户提供更个性化、全面的服务。在政务领域，智能客服可以作为在线咨询机器人，利用自然语言处理技术进行回答和解释，提供24 小时的政务咨询服务，并基于大数据技术对咨询问题进行分类和统计，推进数据资源共享，为政务部门提供更精准、全面的数据支持，提高政务服务效率和质量。通过打造大数据平台、建设大数据中心、创新数据应用，提升数据价值，助力用户和企业的数字化转型和智能化升级，助力政府和行业服务水平提升。

5 结语

大数据和 AI技术为电信运营商提供了更多的可能性，使其能够在通信行业的发展中发挥更加重要的作用。然而，由于种种原因，大数据和 AI 技术在电信运营商客服数字化转型中的应用还处于起步阶段，缺乏有效的实践经验和成功案例，存在较多困难和挑战。随着通信技术的快速发展和网络能力的不断提升，运营商积累了海量用户数据，并通过大数据与人工智能技术实现了用户精准画像，为通信服务创新提供了可能。未来，运营商将继续依托大数据与人工智能技术，以用户为中心，围绕“用户+场景”生态圈进行运营重构，通过线上、线下场景融合，实现跨界业务融合、跨域运营，构建以用户为中心的开放平台体系，打造面向未来的智慧化通信服务生态圈，实现通信服务的智慧化升级。