【关键词】数字化；人工智能技术；运营商；提升客户体验

引言

近年来，数字化和人工智能技术已取得重大进展，数字化通过建立数据驱动的运作系统，可洞察客户行为，预测客户需求，重构服务流程；人工智能技术通过机器学习和自然语言处理等技术，实现了服务的自动化、智能的交互和精确的决策[1]。二者的融合，有助于运营商突破信息壁垒，实现客户服务、产品创新、业务操作等各个方面的跨越式提升，由被动响应向主动服务转变，最终形成以顾客为中心的智慧服务生态。

一、运营商在提升客户体验方面面临的挑战

（一）过于复杂的数据整合和处理

随着数字经济的快速发展，通信企业迫切需要将大量的用户行为、网络、业务等数据进行融合。但是由于数据来源的多样性、格式的差异和数据品质的差异，数据集成变得非常困难。另外，如何对海量数据进行有效分析和挖掘，也给企业的大数据分析带来了巨大的挑战。复杂的数据收集与加工过程，既费时又费力，且会对数据的精度与时效产生较大的影响，从而降低客户的服务质量。

（二）技术的更新和系统稳定性

由于通信科技的快速发展，运营商企业必须对网络设施及网络架构进行持续的更新与升级，以满足客户的要求与服务变更。但是新技术的应用通常会带来一些不稳定因素和未知的危险，这些因素会导致系统失效或者中断服务，从而给客户带来不好的体验。与此同时，维持已有网络的安全、稳定、高效工作，还需要运营方花费巨大的人力物力对其进行维护与优化，以保证随着网络规模的扩大和服务复杂度的增加，该体系仍然能够维持稳定、可靠的状态。

（三）技术创新与业务的融合

技术创新对运营商企业的发展起到了巨大的促进作用，但是在已有的服务系统中，怎样才能更好地整合新的技术和服务，成为当前运营商企业亟待解决的问题。由于新的科技发展，必然要对已有的商业过程进行重组和调整，这涉及组织、人员和流程之间的相互协作；同时，新商业模式的开拓也是一项耗时耗力的工作，而且还面临着市场不确定的风险。在保证已有服务平稳运转的前提下，成功地推动技术与服务的结合，是提高用户体验的重要途径，也是运营商当下继续攻克的难题。

二、运营商利用数字化和人工智能技术提升客户体验的优势

（一）有利于实现客户需求的精确洞察和个性化服务的匹配

对于运营商而言，在服务过程中应用数字化技术以及人工智能技术，能有效提升其处理和分析数据的能力。运营商通过实时收集和深度挖掘客户在通信网络使用过程中产生的大量结构化和非结构化数据，并结合机器学习算法可建立客户画像模型，进而实现对客户潜在需求和行为偏好的准确识别。例如，利用神经网络预测模型，可以根据用户的消费习惯和终端设备更换周期等数据，预先判断用户是否愿意升级或更换套餐、设备等。而且人工智能技术还可以智能匹配服务资源，为客户制定差异化的服务策略，把传统的“一对多”的标准化服务变成“一对一”的个性化服务，有效提高客户服务的针对性和适配性，进而提升客户的认同感和满意度[2]。

（二）有利于建立积极主动的服务机制和风险预警机制

运营商利用数字化和人工智能技术，可构建数据驱动的主动服务系统。通过实时监控和分析网络性能、用户行为等数据，并采用异常检测算法对潜在的服务风险进行预警[3]。例如，当某一地区出现异常流量激增时，人工智能系统会自动启动预警机制，并结合历史数据对可能发生的网络拥塞情况进行预测，从而提前启动应急预案，如网络备用资源的调配、用户预警信息的推送和应急方案的制定。在客户关怀方面，该智能系统可以根据顾客的使用习惯和消费特点，对其进行个性化的服务提示（如流量使用预警、套餐折扣升级建议等），同时在重要节日和生日期间提供个性化服务，变被动响应为主动创造服务价值，加强顾客和运营商之间的情感联系，形成差异化的服务竞争优势。