2025年借助生成式AI重塑电信行业：分辨信号与噪声的7项关键策略研究报

发布时间：2025-02-11 11:06

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今天分享的是：2025年借助生成式AI重塑电信行业：分辨信号与噪声的7项关键策略研究报告

报告共计：32页

《借助生成式AI重塑电信行业：分辨信号与噪声的7项关键策略》由IBM商业价值研究院与TM Forum联合发布。报告指出，电信行业对生成式AI兴趣浓厚，但在应用过程中面临诸多挑战，为此提出7项关键策略以推动其有效应用。

- 行业现状与挑战：电信行业期望借生成式AI实现转型，众多用例被提出，投资重心也逐渐转向该领域。然而，多数高管认为组织准备不足，数据集成能力不成熟，资源限制（人才、技术等）、缺乏明确战略方法等问题突出。例如，仅三分之一的受访电信高管认为组织能有效利用生成式AI，60%的受访者承认数据集成能力处于初级阶段。

- 7项关键策略

- 选择正确用例：要从低风险实验起步，聚焦能变革运营和客户体验的用例，依据战略对齐、财务回报率等标准评估，还应考虑用例的跨部门适用性。

- 识别和评估数据：高质量数据是生成式AI的关键。通信服务提供商需整合多领域数据，遵循数据隐私和安全法规，防范数据偏差，强化数据基础设施建设。

- 选择模型并了解训练要求：生成式AI模型多样，各有优劣。通信服务提供商应避免依赖单一供应商，综合运用提示工程、检索增强生成等技术优化模型，同时解决与现有技术的集成难题。

- 制定商业论证：全面考量生成式AI解决方案的各项成本，借助价值树评估财务价值，促进技术与财务团队合作，提升成本效益。

- 更新AI治理：更新传统AI治理框架，关注模型可解释性、透明度，防范独特风险，明确人机协作规则，保障数据隐私与完整性。

- 评估和解决技能需求：通过内部培养、再培训计划提升员工AI技能，合理借助业务合作伙伴力量，消除员工对AI的担忧，营造有利的文化氛围。

- 制定监控和调整计划：定期监测关键指标，评估项目成效，关注技术前沿进展，及时更新技术应用，确保符合法规要求。

- 总结：这7项策略相互关联，能助力电信企业在生成式AI应用中降低风险、提升价值，推动电信行业数字化转型与创新。

以下为报告节选内容

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