人工智能

加速AI发展,运营商要找到切实场景

作者:李佳师来源:中国电子报、电子信息产业网发布时间:2018-05-15 13:53我要评论

人工智能正在席卷全球,赋能越来越多的行业。人工智能将给电信运营商的数字化转型带来什么?将给电信运营商的网络基础设施带来什么变量?将如何赋能电信运营商?日前,《中国电子报》记者采访了IBM大中华区全球企业咨询服务部电信行业副合伙人孙旭山和IBM大中华区全球企业咨询服务部认知业务副合伙人马冀。

记者:电信行业应用人工智能将带来哪些维度的改变?将分几个阶段实现这样的愿景?

孙旭山:无论是国际还是国内的电信企业,目前很大的一个重点是流量运营,由于移动终端的普及和视频图像等的高速发展、物联网的高速发展,给运营商带来了流量运营的高速发展以及大量的数据。

基于巨量的数据,电信运营商利用人工智能在创造更好的用户体验、创新业务营收、降低成本、高效决策等四个方面将带来巨大甚至是颠覆性的影响。

在客户互动体验方面,IBM结合人工智能为电信运营商提供智慧营业厅方案,在电信运营商的智慧营业厅里有VR体验,通过视频以及人工智能,可以根据客户在营业厅停留时间、兴趣点以及排队情绪等各种行为数据快速给出用户画像,进行有针对性的营销,提高客户互动式的体验。我们利用自然语言的多轮对话能在客服方面的体验上有更加细腻的服务,不像原来客户打过来电话,听到的是冷冰冰的机器人对话。通过视频数据判断客户年龄与人群以及排队等候情况以及情绪,可以快速决策是多增加柜台人手还是更多引导进行自助助手服务。如果是老年人比较多,则增加柜台客服,如果是年轻人比较多,则可以引导进行自动柜员服务,快速识别、快速调整服务等,大大提高营业厅的效率。

新业务收入方面,基于人工智能实现大数据变现,现在运营商拥有巨量数据,这些数据没有人工智能很难挖掘到价值,有了人工智能可以分出结构化数据、视频数据等,挖掘创造出新的业务收入点。比如运营商结合互联网加区块链再加人工智能食品溯源管理,创造很多新的收入。

降低成本方面,通过人工智能营销更有针对性,而基站投资方面结合流量,通过人工智能、深度学习,解决网络的布局、网络故障等,快速降低运营成本。

高效决策方面,运营商领导通过大数据分析、人工智能的分析能更准确地做出决策。

记者:目前运营商虽然有很多数据,但是面临着安全性、合规等严格限制,如何更好地利用数据?由于体制机制、人才、技术等方面的问题,运营商在利用数据上有很大挑战,如何加速释放数据?

马冀:电信运营商的数据分为两类。第一类是个人相关的数据。电信运营商的数据在不违反隐私和法律规定的前提下,恰当的处理和运营是可以对公共管理、智慧交通、智慧城市、公共安全等问题的解决带来很大帮助。比如一个地方人员过度密集、超过一定限度,通过定位与人工智能就可以快速判断发出预警,要求紧急疏散等等。

另一类是物联网视频数据。移动运营商可以利用这些数据进行食品溯源安全管理,通过物联网采集蔬菜种植数据。物联网数据经过人工智能转化,再通过大数据分析,有很多应用。事实上物联网数据有大量的价值,很多电信企业已经开始做更多的尝试应用。

记者:您觉得目前电信运营商利用数据遇到的比较大的挑战是什么?应该如何推进利用数据?

马冀:电信企业利用数据最大的挑战是观念,要转换思维。利用数据变现,并不是直接将数据拿出去销售,而是将这些数据挖掘出来与其他行业结合创造出有价值的东西。

孙旭山:运营商需要提高行业深度整合的能力,将数据与其他行业进行整合,对外输出更多的行业应用。

IBM在北欧帮助电信运营商做了一个项目,帮助他们利用手机信息,结合天气的信息,去匹配刮风、雨天的数据,指导司机安全驾驶,提示开灯,适时打开刮雨器,来给客户提供增值服务。

有一个运营商与IBM合作,是在东京利用不同客户的习惯和移动的位置信息,规划贩卖机上的物品、贩卖机的物流以及贩卖机的位置等。事实上移动数据与行业结合有很大的想象空间。

马冀:运营商大概十几年前就已经采用各类数据挖掘技术分析自己的客户,它们在这些方面的积累和人才的能力,比很多传统企业有优势。但是不能指望一个AI技术就能给运营商带来很大收入上的变革,我认为需要一点一滴去尝试、去做,一点一点去找到应用场景和业务场景。不管是业务优化还是创造新价值,都需要不断尝试不断去迭代。

记者:运营商应该如何来推动AI战略落地,如何布局AI生态?

孙旭山:AI是一种能力,它需要逐步建立,不是说今天找了某一个合作伙伴,做了几个AI项目,这个企业就具有了AI能力,这是比较短视的行为。运营商构建AI战略需要有体系化的思路,逐步去建立。在人才培养上,一方面要搭建自己的团队,另一方面要与一些先进企业合作,开拓思维,逐渐培养整个企业体系。

马冀:从人才的角度看,AI未来一定是一个企业的核心竞争能力,所以一定要培养自己的人。自己培养AI应用人才并不如想象中那么难。运营商研究AI并不是一定要做科学家,而是要尽快让AI赋能自己、服务客户。


责任编辑:李佳师

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