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_31页_1mb

借助生成式AI重塑电信行业总结

核心内容

随着生成式AI在电信行业的应用日益广泛，通信服务提供商（CSP）正面临前所未有的机遇与挑战。TM Forum与IBM商业价值研究院（IBM IBV）合作，提出了7项关键策略，以帮助CSP在采用生成式AI时做出明智决策，确保其成功实施并创造价值。

主要观点

• 生成式AI被广泛认为是推动电信行业数字化转型的重要工具，但目前许多CSP仍处于准备不足的状态。
• 仅有不到四分之一的高管表示已经明确如何通过生成式AI打造差异化战略，且多数组织的数据集成能力仍不成熟。
• 成功采用生成式AI需要从选择合适的用例、数据治理、模型选择、商业论证、技能发展和监控调整等多个方面进行综合考量。

关键信息

1. 选择正确的AI用例

• 高管们应优先选择能够跨多个部门、具有高ROI和可实现性的用例。
• 常见用例包括客户服务、IT/网络运营、信息安全等。
• 例如，增强型知识搜索不仅适用于客户服务，还可用于人力资源、采购等其他领域。

2. 识别和评估数据

• 高质量、准确且完整的数据是生成式AI成功的基础。
• 数据隐私和安全法规是数据使用中的关键考量因素。
• 数据基础设施的薄弱是许多CSP面临的主要问题之一。

3. 选择生成式AI模型并了解训练要求

• 生成式AI模型包括大语言模型（LLM）和小语言模型（SLM），以及专有和开放模型。
• 模型训练需考虑成本、准确性、可解释性等，常见的技术包括提示工程、检索增强生成（RAG）和微调。
• 需要避免过度依赖单一供应商，以保持战略灵活性。

4. 制定商业论证

• 生成式AI解决方案需要全面的成本评估，包括推理、微调、云支出、部署和人才成本。
• 通过价值树分析，可以识别生成式AI对收入增长、成本管理、风险控制的潜在贡献。
• 技术与财务团队的紧密合作有助于构建有效的商业论证。

5. 更新AI治理

• AI治理框架应包括可解释性、透明度、安全性和公平性。
• 通信服务提供商需关注数据隐私、模型偏见、知识产权保护等问题。
• 随着AI法规的发展，特别是欧盟《人工智能法》，治理框架需要不断更新以适应新的法律要求。

6. 评估和解决技能需求

• AI技能不足是CSP采用生成式AI的主要障碍之一。
• 需要建立内部AI能力中心，并通过再培训和实践项目提升员工技能。
• 与业务合作伙伴合作是弥补技能差距的重要方式，但应避免过度依赖单一合作伙伴。

7. 制定监控和调整计划

• 定期评估生成式AI项目的成效，确保其符合预期目标。
• 监控技术发展、安全风险和法规变化，以保持AI解决方案的竞争力和合规性。
• 采用开放心态，积极应对新技术带来的挑战。

需探讨的问题

• 您的组织如何选择最具回报的生成式AI用例？
• 您的数据基础设施是否支持多源数据的集成？
• 您的组织是否具备合适的AI治理框架？
• 如何评估和优化生成式AI模型的训练成本？
• 如何确保员工接受并积极参与生成式AI的实施？
• 如何建立有效的监控机制，以跟踪生成式AI的进展与成效？

合作伙伴与支持

• TM Forum：作为全球性电信联盟，提供行业合作平台和标准支持，如开放API和开放数字架构（ODA）。
• IBM：提供混合云和AI优先的解决方案，帮助CSP优化网络运营、提升客户体验、加强网络安全。
• IBM IBV：通过调研和分析，为CSP提供战略洞察和商业论证支持。

总结

生成式AI的采用对电信行业至关重要，但需要系统性的策略与规划。CSP必须在技术、数据、治理、人才和成本等方面做出平衡，以确保AI项目的成功。通过与TM Forum和IBM的合作，CSP可以更好地应对挑战，把握AI带来的商业机遇。