4月8日消息（艾斯）根据市场研究公司Omdia的最新分析，电信运营商可以利用人工智能（AI）技术来优化客户服务互动，并辅助网络部署与优化决策。AI技术的应用不仅提升了客户体验，还有效推动了净推荐值（NPS）的增长。报告深入探讨了美国三大移动运营商如何通过AI技术提高他们的NPS表现。
AI在提升客户满意度方面的不断增长的影响
Omdia北美市场首席分析师Kristin Paulin指出，AI已成为提高客户满意度的核心工具，并成为提升NPS的战略手段。NPS作为一种标准化的衡量体系，其评估可靠性来自统一的方法论：通过“以0-10分计，您愿意向亲友推荐X的可能性有多大”的单维度调研，0-6分为“批评者”，7-8分为“被动者”，9-10分为“推荐者”。最终NPS分值计算公式为推荐者占比减去批评者占比，得分区间为-100至100。尽管该指标具有重要参考价值，但运营商通常选择不公开具体数据。
AT&T：AI/ML技术遍布全业务价值链
AT&T将AI、机器学习（ML）与数据分析深度融合应用于客户互动、软件定义网络（SDN）及下一代技术架构：
网络规划与部署：AI/ML技术深刻融入AT&T的网络设计、规划与建设过程，影响其频谱资源获取、基站选址等关键资产配置决策。同时用于流量预测、容量规划及新设备验证等环节。
网络管理与优化：基于AI的自动化创新确保AT&T实现最佳网络运维和服务效能。通过ML与预测分析优化客户体验，建立网络自愈机制；并通过实时动态调整网络容量分配，精准匹配用户需求。同时，ML优化基站休眠策略，降低能耗与碳足迹。
客户体验升级：AT&T采用基于ML的创新技术推动服务体验的变革。AI/ML工具预测潜在服务问题并实施主动修复。此外，AT&T使用AI/ML智能调度现场维护资源，识别并阻断骚扰电话，以及自动检测异常终端设备和账户欺诈行为。
在生成式AI（GenAI）的创新实践中，AT&T在光纤安装部署场景应用生成式AI提高了服务准时性与流程顺畅度。生成式AI技术通过路径优化算法，使AT&T的技术人员以最少的行驶里程服务更多家庭，提高了技术人员的能力和效率。AT&T的光纤安装服务NPS达96分，证明了生成式AI在提升客户满意度方面的实际效果。
AT&T还使用自主Agent（自主助手），这些Agent运用生成式AI协助人工客服在客户服务与网络运维领域实现人机协同决策。通过智能分析客户账户，为客户提供更加个性化的服务推荐方案。
值得注意的是，AT&T开发了自身的生成式AI工具：Ask AT&T。该工具由其内部员工自研，初始应用于软件开发代码生成与优化。随着能力扩展，该工具现已用于网络数据流智能分析，从而挖掘AT&T海量运营数据的价值。
T-Mobile：采用“人工优先”策略重塑AI赋能型客户服务
T-Mobile在客户服务中部署AI技术时采取独特路径：不同于常见的“AI客服优先响应+人工接管”模式，其系统通过实时提供上下文信息辅助人工客服解决问题。这一策略与其2018年推出的“专家团队”（Team of Experts）客户服务模式深度契合——强调专属人工团队服务，标榜“无机器人、无转接、无冗余流程”。该模式实施两个月后，T-Mobile实现了NPS提升60%，验证了人工主导型客户服务的商业价值。
在2024年9月，T-Mobile宣布与OpenAI建立战略合作，进一步利用AI在客户服务方面的优势，共同开发意图驱动型AI决策平台IntentCX（预计2025年上线）。该平台整合海量数据池，实时解析客户意图与情绪倾向，具备以下核心能力：深度理解客户查询语义，提供解决方案，并构建预防性服务机制。
T-Mobile通过所谓的“客户驱动的网络覆盖”策略来提升NPS。利用AI模型监控客户体验，为网络增强决策提供依据，最大限度地提高客户满意度。为此，T-Mobile使用数据和AI打造“客户驱动的网络覆盖”。
该运营商将美国划分为数百万个“六边形单元”（边长约165米），捕捉并记录每个单元内的网络交互事件，形成数十亿级数据点用于AI模型分析。通过AI/ML模型分析掉话率、信号强度等指标，预测客户投诉风险与流失概率。基于AI模型的精细洞察，T-Mobile可以精准评估特定区域网络升级对客户留存的影响，进而根据最大的客户影响和业务回报做出网络建设决策，实现频谱资源与资本开支效率最大化。
Verizon：部署四款关键生成式AI工具
Verizon已部署四款关键人工辅助生成式AI工具，以优化客户服务。AI技术升级帮助其超越客户期望，显著提升客户满意度。Verizon观察到各销售和服务渠道的客户互动效率不断提高。这些工具包括：
个人研究助手（Personal Research Assistant）：Verizon的个人助手技术帮助一线团队快速查阅数千种资源，为员工提供所需信息，根据客户的独特需求进行个性化精准服务。目前，Verizon员工已能解答近乎全部（95%）的客户咨询，且回答准确率持续攀升。
解决问题的“快速通道”（“Fast Pass” to resolution）：Verizon利用AI将客户智能匹配至最合适的客服专员，以满足其特定需求。AI智能配对的优势在于，通过建立最佳人工服务连接并节省客户时间，客服支持团队可显著提升客户体验。
个人购物顾问/问题解决助手（Personal Shopper/Problem Solver）：作为客户的个人购物顾问与问题解决助手，该工具通过AI即时分析客户资料，帮助员工预先了解客户身份及其致电原因，从而轻松、精准、高效地提供契合客户需求的答案、优惠方案、体验及产品。借助该工具的后台支持，Verizon已将客户交易时间缩短了2至4分钟。
“专属客群”（Segment of Me）：AI助力Verizon以高度个性化的方式服务每位客户，为其定制专属优惠与产品——Verizon称之为“专属客群”。无论是新套餐、产品推荐还是服务升级，AI均能精准预判客户需求，并确保跨渠道体验的一致性。通过这一自动化服务策略，Verizon提升了客户互动率并降低了流失率。
文章总结
AI技术在优化客户服务交互与网络决策方面展现了显著价值，推动了客户体验的提升。随着生成式AI的不断发展，其动态交互与个性化服务优势将更加显著。未来，运营商将继续探索AI技术的潜力，通过合作与自主研发推动技术进步，实现更高的运营效率和客户满意度。AI的应用不仅带来商业价值，也为客户关系的长远发展奠定了坚实基础。