科技行业时下最热的话题莫过于AI（人工智能）。AI不仅是中国制造2025规划的重要内容，更是第四次工业革命的突破点，而且2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》将其列入国家级战略。AI的基础主要是大量的计算能力和数据资源。通过数据资源和物联网，运营商和AI更加紧密地联系在一起。在AI时代和IoT时代，互联网巨头已经占据了AI的前沿。运营商如何发挥专业优势，加快跨业融合，提升行业价值，需要运营商深入思考。

AI带来的爆发性变革

人工智能不是一个新概念。实际上，这个词本身可以追溯到上世纪50年代。然而到了20世纪末，许多因素大力推动了人工智能的进步，尤其是在一些关键技术瓶颈方面：前所未有的计算机功率、数据量和种类的爆发与访问速度的提升以及先进算法的出现等。

人工智能没有单一的定义，但广义上说，人工智能是能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和发展。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、语音识别是被广泛采用、取得快速进展或获得巨额投资的认知技术。

人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。我们认为，人工智能与认知计算可以在以下三大领域创造显著的业务优势。

——转变工作方式

·人工智能型自动化将人类从烦琐重复的工作中解脱出来，提高生产效率，确保终端产品零误差。

·人工智能可以使计算机处理非结构化数据，例如处理应收账款时收到的各类发票。

·机器人流程自动化系统可以加强报告部门的管控并在更短的时间内以更低的成本完成账目结算。

——转变决策方式

·认知洞察技术不仅能帮助企业管理每天从实际工作、业务报告工具、供应链、社交媒体、物联网传感器收集到的大量信息，还能利用这些信息生成能够创造商业价值的实时洞察。

·认知洞察可用于挖掘数据，并发现相关趋势和规律，因此认知洞察非常适合解决离散问题，比如预测某特定客户的行为和反应。

·应用机器学习技术准确地追踪订单过程，以在不需要的时候节约提升计算能力的费用，或避免需求飙升时出现人手不足的情况。

——转变互动方式

·借助认知参与技术，电脑能够胜任发送至客户服务中心的客户支持功能，但通常并非总是以文本交流方式处理。因此，企业可以大规模提供统一的优质客户支持服务。

·在用户看来，聊天机器人代表一系列日益先进的人工智能型工具，拥有各式各样的外形。聊天机器人能够提供自助服务功能，协助处理客户的请求和问询，交互性的动画帮助窗口灵活应对客户，利用自然语言处理技术及其他技术回答问题并提供自动回复。

运营商的AI机遇

运营商具有AI商业化所必需的资源。简单概括为，在技术层面，提供海量运算和存储的平台“云”服务；提供高带宽、低时延、大规模的连接“管”服务；提供能够承载各种场景应用的“端”产品。在大数据应用方面，B域有用户数据和业务数据，比如用户的消费习惯、终端信息、ARPU的分组、业务内容、业务受众人群等；O域有网络数据，比如信令、告警、故障、网络资源等；M域有位置信息，比如人群流动轨迹、地图信息等。当然，这些资源并不必然转化为AI应用，以谷歌和阿里等为代表的互联网企业也在迅速积累这些基础能力。

基于“云、管、端”和大数据应用等方面的优势，运营商处于信息网络和泛连接的最前沿。借助在信息化应用和大数据方面的能力与经验，运营商可以运用技术和资源优势参与到AI的研发领域。在此之外，运营商还可以利用巨大的现金流加大对AI行业的投资力度，比如参股、控股或者是战投。实际上，更多地关注AI，应该是运营商投资公司的主要任务。不管是运营商 AI，还是互联网企业 AI，都是看重了AI的巨大前景。正如百度参与中国联通混改时所称，百度参与中国联通混改，不仅是看好联通长远的发展，更是看到未来在人工智能技术的推动下，越来越多的终端和设备将接入网络，实现人与机器的自然对话和智能交互，这些都将为电信运营商的发展带来新的驱动力。

AI与电信运营商：迈向新蓝海

运营商AI业务主要由传统ICT业务发展而来，ICT业务已从信息化、自动化向智能化转变，从数据传递向发现数据内在机理转变，从单一连接价值向用数据创造价值转变。基于运营商“云、管、端”和大数据应用等方面的优势，运营商将成为人工智能商业化产业链中重要的一环，主要承担以下三个角色。

第一个角色是AI技术的使用者，聚焦提效率、降成本，对内赋能企业运营管理。用科学的手段降本增效始终是运营商关注的重点，该层面的应用主要集中在网络运维、流程优化、客户服务等内部运营管理方面，AI技术的有效落地有望提高运营商的运营效率、拉升成本效益、升级客户体验。首先，在网络软化趋势下，网络智能控制的必要性日益凸显，AI、云、大数据等技术协同发展可以有效满足多样化网络功能的实现、网络数据的智慧运维、网络故障预警与自我修复等需求，推动网络质量进一步优化。

【采编自：中国信息产业网】