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_32页_1mb

电信行业生成式AI采用总结

核心内容

电信行业正积极采用生成式AI以推动业务转型和创新。然而，尽管技术潜力巨大，行业高管仍面临诸多挑战，包括数据准备不足、技能短缺、治理复杂性以及法规不确定性。为应对这些挑战，TM Forum与IBM商业价值研究院联合提出7项关键策略，帮助通信服务提供商（CSP）更安全、高效地采用生成式AI。

主要观点

• 生成式AI的潜力巨大：电信行业高管普遍认为生成式AI将在未来三年内为行业内外带来显著机遇，涵盖客户服务、网络优化、市场营销等多个领域。
• 战略思维不可或缺：尽管技术发展迅速，但高管强调必须进行战略规划，避免盲目投入。
• 数据是关键：高质量、可集成的数据是生成式AI成功的基础，但当前许多CSP的数据集成能力仍不成熟。
• 模型选择与训练复杂：从大语言模型（LLM）到小语言模型（SLM），以及专有模型和开放模型，通信服务提供商需根据业务需求谨慎选择。
• 成本与ROI需评估：生成式AI解决方案涉及多个成本维度，如推理、微调、云支出和人才成本，需建立有效的商业论证。
• 治理与合规性至关重要：AI治理框架需具备透明度、可解释性和安全性，以应对日益严格的法规环境。
• 技能培养与文化转型：内部AI能力的建设与员工文化转型是成功部署生成式AI的关键，需通过培训和再教育来实现。

关键信息

1. 选择正确的AI用例

• 高管需优先选择与企业战略对齐、具有高ROI的用例。
• 用例应具备跨部门适用性，如增强型知识搜索。
• 建议从低风险实验开始，如生成营销内容或自动客户服务。

2. 识别和评估数据

• 需确保数据的准确性、完整性与最新性。
• 数据治理政策应支持负责任的数据使用。
• 需防范数据偏差和隐私风险，尤其是涉及用户数据时。

3. 选择生成式AI模型并了解训练要求

• 有多种模型可供选择，包括LLM、SLM、专有模型和开放模型。
• 提示工程、检索增强生成（RAG）和微调模型是主要的模型训练方法。
• 需平衡模型的准确性和成本，避免过度依赖单一供应商。

4. 制定商业论证

• 成本评估需涵盖推理、微调、云支出、部署和人才成本。
• 价值树可用于评估AI用例对收入、成本和风险的影响。
• 需技术与财务团队协作，以确保投资回报最大化。

5. 更新AI治理

• 治理框架应涵盖算法偏见、隐私保护和决策透明度。
• 企业需遵守全球各地的AI法规，如欧盟《人工智能法》。
• 建议建立法律团队和治理委员会，以跟踪法规变化并确保合规。

6. 评估和解决技能需求

• 技能短缺是采用生成式AI的主要障碍之一。
• 建议通过内部培训、再教育和建立AI能力中心来弥补技能差距。
• 需创造支持AI发展的企业文化，鼓励员工接受变革。

7. 制定监控和调整计划

• 通信服务提供商需定期评估AI项目的成效。
• 应建立系统或委员会，以持续关注技术进展、安全风险和法规变化。
• 保持灵活，及时调整策略，以适应快速变化的AI生态。

七项关键因素

作者与来源

• 作者：

  • Rahul Kumar：IBM Consulting 高级合伙人兼副总裁，全球电信和媒体行业负责人
  • Eoin Coughlan：IBM全球电信、媒体和娱乐行业首席技术官
  • Priya Kurien：IBM商业价值研究院全球电信、媒体和娱乐行业负责人

• 调研与分析方法：

  • IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院，对来自全球24个国家的300名电信行业高管进行访谈式调研。
  • 数据映射至四个象限，以评估用例的可行性与价值。

• 相关报告：

  • Telecom 2030: Dial in for a decade of opportunity (与GSMA合作)
  • 电信运营商的盲点：挖掘隐藏商机，推动收入增长 (与GSMA Intelligence合作)
  • Securing generative AI: What matters now (与Amazon Web Services合作)

备注与参考资料

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联系方式

• IBM商业价值研究院：访问官网 https://www.ibm.com/ibv/cn 获取更多研究资料。
• 社交媒体：关注IBM商业价值研究院的微博、微信公众号及Twitter @IBMIBV。

结论

生成式AI为电信行业提供了前所未有的创新机会，但成功部署需在技术、治理、合规、文化及人才等方面进行系统规划。通过采用TM Forum与IBM提出的七项关键策略，通信服务提供商可以更安全、高效地推进AI转型，抓住未来十年的机遇。