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IBM商业价值研究院研究洞察：电信行业生成式AI应用的七项关键策略

随着通信服务提供商在全行业范围内积极布局生成式AI，如何有效利用这一技术以重塑价值链、释放新收入潜力成为核心挑战。然而，目前行业普遍存在数据集成能力不足、战略准备不充分等问题，亟需系统的实施策略和治理方法。

一、行业现状

电信行业对生成式AI表现出高度期待，认为这项技术将彻底改变其未来格局。然而，调查表明，超过60%的企业表示其数据集成能力不成熟，仅三分之一的高管认为其组织能有效利用生成式AI。此外，生成式AI面临商业化能力不足、专业人才有限及数据治理复杂等问题。

二、七项关键策略

1. 构建坚实数据基础

数据整合与质量是生成式AI落地的核心。通信服务提供商需要重新定义数据架构，打破数据孤岛，确保数据的准确性、完整性与隐私合规。建议采取分层治理策略，同步推进数据平台与治理制度建设，并合规地使用外部数据源。

2. 选择正确的AI用例

并非所有生成式AI用例都具有同等价值。通信企业应结合战略目标，优先选择与客户服务、IT运营、网络安全等高风险领域强相关的场景，避免盲目投入。从低风险业务领域开始试点，并逐步扩展规模应用。

3. 模型选择与集成

通信服务提供商面临多种模型选择（如LLM和SLM），可以从小规模模型开始试水，再考虑构建行业专用模型（如网络基础模型）。为避免技术锁定，建议通过开放标准和API与多方模型协作。

4. 制定商业论证

精确的成本收益测算至关重要。分析应覆盖云支出、推理与微调费用、人才成本等方面，并结合具体KPI与业务指标来设定衡量标准，验证解决方案的财务价值。

5. 更新治理框架

应建立透明、可解释的治理机制，确保生成式AI的决策符合伦理标准。电信企业应强调数据隐私意识、版权风险防范和人机协作责任划分，积极应对监管要求。

6. 评估与培养技能需求

技能瓶颈是制约应用的关键因素，应通过内部培养结合外部合作伙伴，提升AI专业团队能力。业务部门应推动AI文化和早期应用的普及，缓解员工抵触情绪。

7. 制定监控与调整计划

建立反馈机制对生成式AI部署的成效进行持续跟踪，并定期重新校准与模型升级。建议设立多层级监测组织，确保AI项目始终符合商业目标和法律法规。

三、总结

电信行业正处在一个转折点。战略性地采用生成式AI，并采取深思熟虑的七项策略，可以帮助通信服务提供商释放全新业务价值，同时确保技术部署符合伦理与法律要求。机会与风险并存，未来的成功将往往取决于企业在技术、数据与战略之间的平衡能力。