张晟、胡雪原 天翼智库
全球电信运营商AI部署现状
1.全球电信运营商AI部署主要集中在客服服务、网络领域
7月，GSMA发布了《2025年第二季度全球电信运营商AI部署市场报告》1， 报告显示，全球电信运营商已在多个业务领域广泛部署AI，尤其在客户服务、网络、销售与营销、企业管理等方面应用较为集中。其中，客户服务领域的AI应用部署占比达到47%，显著领先于其他场景，主要在呼叫中心与客户服务等环节，用于配置智能客服、过滤垃圾信息、优化服务体验。通信网络领域位列第二名，AI应用占比达18%，主要表现在利用大模型优化RAN、网络能效和网络性能。营销领域AI应用占比16%，主要表现在利用大模型助力应用开发与解决方案交付。
图1：全球运营商AI部署领域以及各领域主要的应用场景
2.全球运营商部署AI的目的主要是企业内部的降本增效，而在对外赋能和商业变现还处于探索阶段
GSMA报告显示，在收入低增长、数据流量与能源成本不断增长的压力下，80%～85%的运营商AI应用目的是提升运营效率，仅不到20%的AI应用实现对外赋能和商业变现，其中客户服务领域已商用78%，产品营销领域已商用61%。Omdia在2025年4月对全球运营商技术主管的专项调研结果显示2，AI虽然在提升IT软件效率方面显示出巨大潜力，但在多数应用领域实现全面驱动仍需时日，特别是生成式人工智能的投资回报率亟待提升。
全球电信运营商AI部署趋势分析
1.AI客服应用逐步深化，在显著降本增效的基础上，向商业价值创造转变
一方面，AI实现客户需求自动化处理，提高服务效率。传统客服的智能机器人以规则驱动为主，仅能处理标准化问答，而AI凭借语言理解和动态生成的能力，推动运营商客服系统向“认知智能化”升级，可解决复杂问题并实现自然交互。例如，7月，澳大利亚Optus与谷歌云合作开发Expert AI，其对话式AI助理可分析客户对话、快速查询后端系统并提供实时解决方案，过去12个月处理220万次客户查询，平均解决时间不到120秒，大幅降低人工负担。
另一方面，AI推动客户服务主动创造外部价值，拓展新增长空间。运营商在客户服务中部署AI的经验已成为其外部赋能的抓手。例如，德国电信将基于云的AI语音机器人输出至黑森州养老金保险公司，该机器人每月预处理8.5万个电话，通过自然语言交互收集案件信息并分配咨询，既实现AI能力商业化变现，也成为运营商赋能金融行业新通道。
2.AI在智能、高效、可持续的未来网络建设中深度应用
一是AI推动网络运维决策模式由“人工经验”向“AI智能”升级。运营商通过训练或微调大模型，使其能够理解复杂的网络语言、进行因果推理并提供精准的决策支持，极大提升运维效率。例如，西班牙电信德国公司与Tech Mahindra和英伟达合作部署电信大模型（LTM），通过分析海量数据，能够主动识别网络异常、预测故障，并自动协调维修资源，使工程师能在用户感知前解决问题。
二是AI推动网络资源以用户为中心动态调配。大模型能够根据实时流量和业务需求智能分配带宽、频谱等资源，实现网络资源利用率和用户体验最优化。如美国T-Mobile 利用AI打造“客户驱动的网络覆盖”体系，将美国全域划分为“六边形”网格，并利用机器学习深度洞察网格内发生的所有网络交互行为，精准捕获如影响用户体验的不良事件，确保网络资源投入始终聚焦提升客户满意度与实现商业回报最大化的关键区域。
三是AI推动设备节能降耗、提高能源效率。运营商利用AI精准学习不同站点、不同时段的业务流量模式，智能、动态地调整设备功耗状态。例如，英国沃达丰将爱立信的人工智能和机器学习解决方案应用于网络，实现5G深度休眠、无线电功率热力图等智能节能功能，将5G无线单元的日常功耗降低了33%。
3.AI赋能运营商营销服务提质增效、产品服务更加个性化
一方面，AI依据市场需求智能匹配知识库，提高营销服务效率。大模型拥有庞大数据与强大的知识理解能力，可以助力一线人员定位客户需求，减少重复性、低价值工作流。例如，韩国SK Telecom与亚马逊云、Anthropic合作开发TelClaude大模型，整合自有用户数据优化意图识别与检索能力，可在客户咨询漫游计划时明确其访问国家并推荐适配方案、在客户询问高账单问题时捕捉折扣及解决步骤等细节，在服务完成后还能为客户后生成关键信息总结。
另一方面，AI依据用户习惯精准定制套餐产品，提高服务个性化水平。运营商利用AI优化用户行为画像，实现主动定制化服务。例如，美国Verizon将Google Gemini智能体集成于服务热线，精准预判客户需求并生成精准销售话术推荐给一线人员，实现为专属客群定制优惠和产品、推荐新套餐与服务，这一主动化服务策略使得Verizon客户流失率下降，直接实现销售额40%的提升。
启示
在数字化转型与AI深度融合的时代，国际运营商在AI领域布局有以下三大特点：一是将AI定位为战略转型升级关键驱动力，深度应用于客户服务、网络优化等高价值场景。二是致力于利用AI降本增效，如节约人力成本、提高客诉响应速度，更好以客户为中心提供网络资源、匹配营销方案等。三是将内部成熟的客户服务等AI能力标准化封装向外拓展，输出至金融等垂直行业。
注释
1.GSMA洞察：一张图看全球运营商AI最新部署_腾讯新闻 2.电信运营中的AI应用现状与对策分析
| 
712
发表于 2026-1-7 15:06:14
