新智元 电信中的人工智能报告：电信业AI领域年均投资将达367亿美元( 四 )
人工智能技术还可用于充当客户服务代理 。 AI技术（尤其是基于AI的情感分析）可以帮助代理确定他们是否应该提高问题的优先级 ， 以及哪方最有能力解决问题 ， 这可以帮助消费者及时获得所需的帮助 。
典型案例
总部位于美国的频谱公司Spectrum：这家公司已经部署了一个由AI驱动的AskSpectrum虚拟助手 ， 该助手可通过多种方式为客户提供帮助 ， 包括提供故障排除说明 ， 帐户信息以及回答有关公司服务的常见问题 。
美国T-Mobile：正在使用AI向客户服务代理提供实时上下文信息 ， 以帮助确保每个客户都能尽快 ， 准确地解决他们的查询 。 为此 ， T-Mobile开发了“自然语言理解”ML模型 ， 该模型从大量数据中获取含义 。
实际AI策略如何制定？两种方法助力电信行业变革
电信公司可以采用两种主要方法 ， 来制定有效的AI策略 ， 并充分利用该技术提供的好处：
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采取混合方法 。 混合方法避免了大规模或孤立的AI计划的弊端 ， 而是将AI提升为整个组织的战略重点 ， 同时确保了资源的分配 ， 以支持业务部门内的单个AI计划 。 这意味着资源 ， 平台和实现可以由最能从中受益的业务领域共享 。 为了使混合策略生效 ， 公司必须建立明确定义的沟通计划 。
修改伙伴合作关系策略 。 行业中的传统合作包括采购 ， 设计和实施过程 ， 因此电信行业需要从大型供应商那里购买现成的解决方案 。 但是 ， 由于AI需要更紧密地适应各个组织的需求 ， 因此它必须采取一种新的 ， 更积极的伙伴关系方法 ， 与新公司合作 ， 而不是与其他公司就现成的解决方案进行合作 。
这将使他们能够根据自己的需求 ， 来量身定制解决方案 ， 并针对其特定的消费者基础进行方案设计 。 这意味着更多的初创企业会和大型科技公司合作：例如 ， Swisscom正在与Adobe合作为其AI解决方案 ， 而T-Mobile则依靠亚马逊的AWS 。
参考链接：
【新智元 电信中的人工智能报告：电信业AI领域年均投资将达367亿美元】https://www.businessinsider.com/the-ai-in-telecommunications-report-2019-7
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