AI 技术为电信运营商提供了提升业务表现的机会，可通过成本节约、新收入或非财务因素（如客户满意度）来衡量。尽管目前 AI 部署活动主要集中在网络方面，但客户体验同样重要，因为它直接影响基于客户对其体验感知的商业市场表现（例如服务质量、计费和客户服务）。
AI 的部署效果取决于其应用方式。通过 AI 支持的模式识别，特别是利用生成式 AI（genAI）分析客户使用模式，运营商可以更好地理解这些模式，并将其转化为预测性改进或其他必要的策略调整（如产品策略、计费或客户服务）。
Amdocs Customer Experience Insights (CXI) 案例分析
CXI 是一款基于 AI 的解决方案，旨在为运营商提供持续的客户体验分析，包括：
- 客户使用模式的可视化
- 预测性呼叫中心来电分类（类型和数量）
- 潜在的解决方案或增值选项建议
该方案基于客户体验的关键要素（正面或负面），涵盖：产品使用、销售与客户服务、计费问题（如用量与支出差异）、网络质量（性能、故障及解决情况）。运营商可通过“脉搏检查”功能在全面部署前测试客户体验的各维度变化。AI 的核心价值在于通过大数据集的模式识别转化为具体建议，例如将客户来电按体验维度细分（如40%计费、20%网络质量），并针对特定问题（如“账单惊吓”或未知的语音信箱收费）提供主动解释、替代套餐或捆绑增值服务。
客户体验的重要性
- 合同流失率：英国和美国的运营商平均年流失率约为12%，且自疫情以来未显著变化。
- 商业优势：理解客户使用模式、流失风险和增值机会的运营商在竞争中更具优势。
- 运营商优先级：GSMA Intelligence 调查显示，近50%的运营商将提升客户体验列为 AI 的首要目标，其次是新收入（45%）和网络效率。
- 行业实践：Vodafone UK、Swisscom 和 Deutsche Telekom 已通过 AI 和自然语言处理改善客户体验。
研究结论与建议
- 网络升级与客户体验结合：运营商应利用 5G 网络投资（如 5G-Advanced 或 5G 独立组网）整合客户体验洞察，通过差异化服务提升价值。
- 采购标准：将端到端体验可见性纳入解决方案采购要求，并确保 AI 系统具备数据安全功能。
- 业务扩展：优化客户体验可降低流失率，并支持新服务（如 B2B 业务）的成功推广。
- 企业服务延伸：除消费者外，企业客户体验（如严格性能要求的应用）同样关键。
- 跨部门协作：需通过 C 级管理层推动跨部门协作，打破数据孤岛，实现端到端服务协同。
