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电信行业AI现状：2024年中国趋势总结

核心内容

人工智能（AI）在电信行业中的应用日益广泛，尤其是在生成式AI的推动下。2024年，AI的采用率持续上升，行业高管对其成功的期望值显著提高。AI正被用于改善客户体验、提高收入、节省成本以及增强员工效率，成为电信行业技术转型的重要驱动力。

主要观点

AI采用率与期望值

• 89% 的受访者表示其公司正在评估、试点或实施AI。
• 53% 的受访者认为AI对其公司未来的成功至关重要，较2022年增长18个百分点。
• 53% 的受访者认为AI将成为竞争优势的来源，较2022年增长18个百分点。
• 期望值的上升表明AI正在成为电信行业不可或缺的一部分。

生成式AI的兴起

• 27% 的受访者正在投资生成式AI，预计54% 的公司将在未来12个月内持续投资。
• 生成式AI主要应用于客户服务和支持（69%）、员工生产力（51%）、网络运营和管理（35%）等场景。
• 69% 的受访者使用生成式AI来改善客户服务和支持，成为最大应用领域。

收入与成本效益

• 70% 的受访者表示AI的采用帮助他们增加了收入，其中21% 的收入增长超过10%。
• 59% 的受访者表示AI帮助他们降低了成本，其中11% 的成本降低超过10%。
• AI在提升收入和降低成本方面展现出显著成效，尤其在客户体验优化、欺诈检测等领域。

技术挑战

• 技能短缺是AI和生成式AI面临的主要挑战，36% 的受访者表示缺乏数据科学家。
• 缺乏健全的基础设施（33%）和预算不足（27%）是其他重要挑战。
• 技术基础设施较差、无法量化投资回报率（ROI）等问题在2023年有所缓解。

关键信息

AI投资趋势

• 44% 的受访者表示2022年在AI方面的投资超过100万美元。
• 49% 的受访者表示2023年投资相同。
• 61% 的受访者计划在2024年增加AI基础设施预算。
• 96% 的受访者表示将在2024年增加或维持对AI的投入。

客户体验是主要投资方向

• 客户体验优化是当前最热门的AI用例，占46%。
• 生成式AI在客户服务和支持方面的投资占比最高，达69%。
• 欺诈检测等新用例在2023年显著增长，占26%。

实施方法

• 云托管正在增长，34% 的受访者表示其AI工作负载主要在云端运行。
• 混合托管仍是主流，41% 的受访者采用混合模式。
• 本地托管占25%，但预计在2024年将减少至18%。
• 55% 的受访者更倾向使用多个云的数据来训练生成式AI模型。

合作伙伴关系的重要性

• 51% 的受访者表示与合作伙伴共同开发AI解决方案是首选方法。
• 24% 的受访者偏好开源工具，25% 的受访者偏好AI即服务（AI as a Service）。
• 57% 的受访者表示他们为内部和外部用户开发了AI解决方案，合作成为加速AI采用的关键。

未来展望

• AI在电信行业的作用将更加深入，成为技术和投资路线图中不可或缺的一部分。
• 生成式AI将助力新一代蜂窝网络发展，实现对5G的期望，并提供创新应用和服务。
• 电信公司正通过AI实现基础设施现代化和卓越运营，同时提升盈利能力。

2024年趋势预测

• AI投资将继续增长，但整体仍处于早期阶段。
• 云和混合托管模式将主导AI部署，但本地部署仍有一定比例。
• 生成式AI和大型语言模型（LLM）将成为未来AI投资的重点。
• 合作伙伴关系在AI解决方案的开发和部署中将发挥更大作用。

附录：调查数据摘要

• AI采用率：

  • 未使用：11%
  • 评估中/试点中：45%
  • 实施中/使用中：43%

• AI投资：

  • 2022年投资超过100万美元：44%
  • 2023年投资相同：49%
  • 2024年预算增加：61%

• AI用例：

  • 客户体验优化：46%
  • 安全性：42%
  • 市场决策优化：34%
  • 合规性：34%
  • 网络预测性维护：32%
  • 优化现场运营：32%
  • 欺诈检测：26%

• AI实施方法：

  • 云端：34%
  • 本地：25%
  • 混合：41%

• AI开发方式：

  • 与合作伙伴共同开发：51%
  • AI即服务：25%
  • 开源工具：24%
  • 自己构建：21%

• 主要挑战：

  • 技能短缺（数据科学家太少）：36%
  • 技术基础设施较差：33%
  • 预算不足：27%
  • 无法量化ROI：26%
  • 缺乏数据：25%
  • 网络安全性：19%
  • 数据隐私问题：18%

注：数据来源为NVIDIA对250多名中国电信行业专业人士的调查。