2025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.pdf
这份文档由 IBM 商业价值研究院 (IBM IBV) 与 TM Forum 合作撰写，旨在探讨生成式 AI 在电信行业的应用与挑战。文档核心内容总结如下：
**1. 背景与机遇：**
* 电信行业对生成式 AI 展现出巨大兴趣，高管们预计未来三年内这项技术将带来显著机遇，尤其是在客户服务、信息技术、信息安全、财务、风险与合规、销售、营销和人力资源等多个业务领域。
* 尽管如此，电信公司在采用生成式 AI 方面仍面临诸多挑战。数据集成能力不足、数据准备不充分、以及对准备情况的担忧是主要障碍。
**2. 核心策略：**
为了帮助电信服务提供商更好地利用生成式 AI，文档提出了七项关键策略：
1. **选择正确的 AI 用例：** 从低风险、高回报的用例入手，关注可变革运营和客户体验的优质用例。考虑战略对齐、生态系统合作伙伴成熟度、最终用户获益、财务投资回报率、实施复杂度和技能可用性等因素。
2. **识别和评估数据：** 确保拥有准确、完整、最新的数据，并建立强大的数据基础设施。重视数据隐私和安全，防范数据偏见，构建可靠的数据来源。
3. **选择模型并决定所需的训练：** 根据需求选择合适的模型，既可考虑专有模型，也可考虑开放模型。同时，了解模型调整技术（如提示工程、检索增强生成、微调）以及它们对成本和性能的影响。
4. **制定商业论证：** 评估生成式 AI 解决方案的全部成本，包括推理成本、微调成本、云支出、部署成本和人才成本。通过价值树评估其对收入增长、成本控制和风险管理的影响。
5. **更新 AI 治理：** 建立有效的 AI 治理框架，解决算法偏见、隐私侵犯等风险。确保 AI 决策过程的可解释性，加强数据治理、透明度和人机协作。
6. **评估和解决技能需求：** 重视人才培养和技能提升，建立 AI 能力中心，进行内部再培训，并与技术合作伙伴合作，以弥补技能差距。
7. **制定监控和调整计划：** 定期评估生成式 AI 解决方案的效果，并根据实际情况进行优化。持续关注技术发展，灵活调整，以保持竞争优势。
**3. 面临的挑战与应对：**
* **数据准备：** 数据质量、数据安全和数据集成是关键挑战。电信公司需要投资于数据基础设施，以支持 AI 应用。
* **治理和合规：** 需要建立明确的治理框架，以应对 AI 带来的伦理和社会风险，并遵守不断变化的法规。
* **人才和技能：** 缺乏专业知识是主要障碍。电信公司需要培养内部 AI 能力，并与外部合作伙伴合作。
* **技术债务：** 需要谨慎选择模型和服务提供商，以避免锁定和技术债务。
* **成本和投资回报：** 制定详细的商业论证，确保 AI 投资能够带来可衡量的价值。
**4. 未来展望：**
通过上述策略，电信服务提供商可以更有效地利用生成式 AI，推动业务转型和创新。成功关键在于识别有价值的用例、建立坚实的数据基础、谨慎选择技术、加强治理、培养内部能力和持续优化。
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