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根据报告的调查，2023年，89%的中国电信行业受访者表示他们正在评估、试点或实施AI技术。这一数据较2022年的35%有了显著提升，表明AI在电信行业的渗透率正在加速。其中，生成式AI和大型语言模型成为年度最受关注的技术突破。27%的受访者表示他们正在投资生成式AI，预计未来12个月内这一比例将上升至54%。
生成式AI在电信行业的应用场景广泛，涵盖了客户服务、员工生产力提升、网络运营管理等多个领域。69%的受访者表示，生成式AI被用于改善客户服务和支持，51%的受访者将其用于提高员工生产力，35%的受访者则将其应用于网络运营和管理。生成式AI的崛起不仅提升了电信行业的运营效率，还为客户体验带来了革命性的变化。
提升客户体验被认为是电信行业AI应用的最大机遇。41%的受访者将增强客户体验列为其使用AI的主要目标，而在生成式AI的应用中，这一比例上升至69%。电信公司通过AI技术提供虚拟助手、个性化推荐、客户流失管理等服务，显著提升了客户满意度和忠诚度。
在全球范围内，电信行业服务着超过50亿客户，客户流失率是衡量运营商绩效的关键指标。AI技术的引入，使得电信公司能够更精准地预测客户需求，提供个性化的服务，从而有效降低客户流失率。此外，AI还在零售体验、客户支持等方面发挥了重要作用，进一步增强了客户粘性。
AI不仅在提升客户体验方面表现出色，还在增加收入和降低成本方面取得了显著成效。70%的受访者表示，AI的采用帮助他们增加了收入，其中21%的受访者表示收入增长超过10%。在降低成本方面，59%的受访者表示AI帮助他们降低了特定业务领域的成本，11%的受访者表示成本降低幅度超过10%。
对于电信行业这样一个资本支出和运营支出高达数十亿美元的行业来说，AI带来的收入和成本效益尤为重要。通过AI技术，电信公司能够优化网络运营、提高资源利用率，从而实现盈利目标。
尽管AI在电信行业的应用取得了显著成效，但AI投资仍处于早期阶段。2023年，44%的受访者表示他们在AI方面的投资超过100万美元，49%的受访者预计2024年的投资将保持相同水平。61%的受访者表示，2024年AI基础设施的预算将增加。
但AI投资的绝对值仍然偏低，表明电信行业在AI领域的投资仍处于起步阶段。不过，随着生成式AI的兴起，AI基础设施的投资正在加速。9%的受访者表示，2023年他们在AI方面的投资超过5000万美元，较2022年增加了7个百分点。
尽管AI在电信行业的应用前景广阔，但技能短缺成为制约AI实施的主要挑战。36%的受访者表示，缺乏合适的技术人才是AI实施的最大障碍，而在生成式AI领域，这一比例上升至57%。此外，33%的受访者认为缺乏健全的基础设施是AI实施的第二大挑战。
2022年至2023年期间，关注技能短缺和基础设施不足的受访者比例有所下降。电信行业在过去一年中在AI人才培养和基础设施建设方面取得了一定进展。技能短缺问题仍然是AI广泛应用的主要瓶颈。
在AI实施方法方面，混合托管模式成为电信行业的首选。41%的受访者表示，他们采用混合云和本地基础设施的模式来运行AI项目。然而，云托管的趋势正在增长，34%的受访者表示他们的大部分AI工作负载在云端运行，较2022年的22%有了显著提升。
合作伙伴关系在AI实施中也扮演着重要角色。51%的受访者表示，他们通过与合作伙伴共同开发AI解决方案来加速AI的采用。只有10%的受访者认为自己的AI能力处于行业领先地位，34%的受访者担心自己在AI领域处于落后状态。因此，寻求与第三方合作成为电信公司加速AI应用的重要策略。
