最新调研：电信公司如何采用 AI 来推动创新

从电话、电视到在线播放、自动驾驶汽车等，几十年来，电信行业持续帮助各个领域推动创新。电信行业一直以来都被认为能够“自我进化”。

最近一项针对全球 400 多名电信行业专业人士所做的调研发现，他们在规划如何定义及执行 AI 战略时持有同样谨慎的态度。

为了更加全面地了解电信行业如何使用 AI 以及其发展方向，NVIDIA 在其首次“电信行业 AI 现状”调研中加入了一系列关于 AI 主题、基础设施支出、重要用例、最大挑战和部署模式等问题。

受访者包括来自移动通信、固定通信和有线电视公司的高层领导人、管理层、开发者和 IT 架构师。此次调研于 2022 年 11 月中旬至 2023 年 1 月中旬进行，为期八周。

发挥 AI 的助推作用

调研得到了两个一致的结果：行业人士（73%）认为 AI 是能够帮助增加收入、改善运营和可持续性或提高客户维系率的工具。同时，电信公司将 AI 带来的效率提升视为获得投资回报的有效途径，即便他们仍对 5G 赚钱的潜力有所怀疑。

但 93%的受访者在回答关于公司内 AI 项目的开展问题时表示，其在 AI 方面的投资在年度资本支出中的比例严重不足。

约 50%的受访者表示，去年在 AI 项目上的支出不到 100 万美元，这一比例一年前为 60%。只有 3%的受访者表示 2022 年的 AI 支出超过 5000万美元。

那么对 AI 项目投资持谨慎态度的原因是什么？约 44%的受访者表示对 AI 的投资回报无法被充分量化，这表明他们在引入 AI 驱动的解决方案的愿景与实际结果并不匹配。

另一个原因是技术挑战，比如缺乏足够的技术人员或基础设施薄弱等问题也在阻碍 AI 的采用。34%的受访者认为数据科学家数量不足是第二大难题。受访者表示，由于数据科学家在各个行业都很抢手，电信行业需要更加努力地争取这些人才。

33%的受访者还提到 AI 项目预算不足的问题。结果表明，AI 倡导者需要更加努力地与决策者合作，为采用 AI 提出令人信服的事实依据。

同样，对于一个依赖数据的技术解决方案来说，还需要解决数据可用性、处理方式、隐私和安全等重大问题，尤其是考虑到全球关于数据隐私和数据驻留方面的法律，比如通用数据保护条例（GDPR）等。

AI 使用情况

约有 95%的电信行业受访者表示自己使用了 AI，但只有 34%的受访者使用 AI 超过六个月。23%的受访者表示他们仍在了解各种 AI 选项，18%的人表示正处于 AI 项目的试验或试点阶段。

在 AI 项目处于试验或实施阶段的受访者中，多数人认为 AI 对收入和成本都产生了积极的影响。约 73%的受访者表示通过使用 AI 增加了去年的收入，其中 17%的受访者表示，部分业务的收入增长超过了 10%。

同样，80%的受访者表示去年通过使用 AI 降低了全年成本，其中 15%的受访者表示，公司部分业务的成本降低了 10%以上。

AI 无处不在

电信行业在如何将资源最优分配给 AI 上有着深刻且全面的理解——降低成本、增加收入、提升客户体验和提高运营效率都是电信行业的首要目标。

然而在部署方面， AI 在提升运营效率方面明显更胜一筹。这一定程度上在意料之中，因为 AI 这样的新解决方案能够应对 5G 等新型电信网络的运营复杂性。电信业负责国家的关键基础设施，其需要支持超过 50 亿个客户终端并保持 99％以上的可靠性。电信公司还探讨了用于网络运营、基站规划、卡车运输路线优化和机器学习数据分析的 AI 解决方案。一些公司正在采用推荐引擎、虚拟助手和数字虚拟形象改善客户体验。

短期内，电信行业的重点似乎是建设更加有效的电信基础设施和挖掘新的创收机会，与合作伙伴的携手探索也尤为重要。

而如何从早期测试阶段过渡到广泛采用，是电信行业所需要考虑的关键。

点击阅读原文，查看“电信行业 AI 现状”调研报告。

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