Omdia观察：生成式AI在电信业中的使用——不负众望

7月28日消息（艾斯）来自市场研究公司Omdia的最新报告写到，生成式人工智能（GenAI）使人们对将人工智能（AI）应用于电信业务的兴趣重新燃起。无论是在技术合作伙伴提供的产品中，还是在电信运营商自己为车队管理和欺诈检测等业务构建的管理系统中，AI在电信业已经得到了很好的应用。生成式AI在创建书面和视觉内容领域以及作为自然语言接口来查询迄今为止难以利用的非结构化数据集方面提供了新的机会。

生成式AI在电信业最明显的应用是为聊天机器人生成更有用的响应，为客服代理生成更有用的脚本。今年到目前为止的运营商公告表明，他们还看到了应用生成式AI解决网络优化和故障管理问题的机会。同时，需要强有力的AI治理来减轻模型偏差、AI幻觉和Prompt injection等风险。企业和组织还应确保基于生成式AI的系统仍然受到人工监督。总的来说，Omdia首席分析师Roz Roseboro和Omdia实践负责人James Crawshaw认为，我们应该将生成式AI视为可以提高员工生产力的副驾驶（辅助），而不是取代员工的自主代理。

生成式AI抓住了时代精神

ChatGPT及其同类服务（例如Google Bard）的推出，导致人们今年重新燃起对AI的兴趣。这一点同样适用于电信业和其他行业。自从AI这个词在20世纪50年代首次被创造出来以来，它已经经历了好几个炒作周期。最近一轮是在2016年，当时Google DeepMind在围棋游戏中击败了世界上最优秀的人类选手，人们普遍对此感到非常兴奋。

在接下来的四年里，这导致了很多关于电信业AI的讨论，以及供应商对AI的大量洗牌。我们很难区分什么是利用AI的真正创新，什么是简单地伪装成新事物的现有统计分析。

电信业从业人员多年来一直在使用机器学习来解决工作负载调度和异常检测等问题，一方面，他们很高兴自己开始在公司内部得到更多的认可，另一方面，他们又对这些大惊小怪感到有点困惑。

正如AT&T首席数据官Andy Markus在最近一篇博客中指出的那样，“AI嵌入了AT&T的各个部门。客户服务是一个主要的受益领域。AI在幕后优化了我们现场技术人员驾驶卡车的日常路线，以服务更多的客户，并以更少的油耗处理更多的维修需求。并且，AI帮助我们近乎实时地识别和阻止网络中的欺诈行为，从而大大减少客户收到的垃圾电话数量。”

在十年更替之际，电信业对AI的热议逐渐消退，但在去年11月，ChatGPT重新推动了这一热潮。对于数百万尝试过这项服务的人来说，这是AI民主化的分水岭时刻。与之竞争的生成式AI服务很快推出，开源社区也纷纷开发了自己的模型和工具。

如图1所示，Omdia在6月调查的几乎所有通信服务提供商（CSP）专业人士都表示，他们的组织或者已经使用生成式AI（21%），或者正在实验室中进行测试（20%），或者在调查可能的用例（56%）。这些调查结果来自于Omdia即将发布的报告：AI和分析在客户体验管理中的作用（The Role of AI and Analytics for Customer Experience Management）。

　　图1：您的组织对生成式AI（例如ChatGPT）的立场是什么？注: n=39.

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