浅谈人工智能时代下的通信行业收入经营分析

文章摘要：人工智能技术已经越来越发达，而人工智能在通信行业中的应用也愈发广泛。本文探讨了通信行业的传统收入分析中存在的局限性与不足。根据人工智能的特性，结合具体案例和数据，展示了人工智能在通信行业收入分析中的实际效果，并提出了未来发展方向。

关键词：人工智能、AI技术、通信行业经营分析、收入分析

引言： 人工智能（Artiffcial Intelligence，简称 AI）是一种通过计算机程序进行模拟的智能，能够处理、理解、判断人类智能活动的技术。人工智能致力于开发能够自主学习和自我调节的智能系统，以便对数据进行分析，识别规律和发现问题并执行相关任务。[1]随着数字经济和人工智能产业的快速发展，通信行业也不甘落后。近年来三大运营商也涌现了不少优秀实践的案例。

中国移动“九天·海算政务大模型”和“九天·客服大模型”提升政务服务系统的政务事项理解能力和多维度信息关联能力；中国电信“hello老友亭”拉起一张服务全市600万老人、2500万市民群众的安全守护网；中国联通“二南”“二北”承接多省分公司热线服务工作，形成10010智慧客服全国统一运营模式…… [2]

人工智能（下文简称AI）正在改变通信业务的模式，如何借力AI技术优化通信行业收入经营分析是现今运营商的重要课题。

一、传统通信市场收入分析的局限

通信行业中，客户体量庞大，为此在行业收入经营分析中，存在以下局限性：

1、时间滞后，预测能力较弱：通信行业收入的预测监控强依赖于历史数据，对于市场变化无法即时反映，导致分析决策有所滞后。传统的分析方法聚焦在过去和现在的经营状况，缺乏有效及长远的预测功能，对于未来收入的预测较为粗糙。

2、静态视角：传统分析时常立足于固定时间段的数据开展分析，对于诸如收入流随时间动态变化的细节难以捕捉。

3、缺乏全面性：通信行业各部门的数据相互独立于不同系统中，如财务数据与市场经营数据孤立存在，传统方法难以跨部门整合这些数据，导致分析结果存在片面性。同时，传统分析难以捕捉收入生成过程中复杂的非线性关系，如一些周期性营销和政策调整；对政治、经济、技术外部因素等评估均有所欠缺。

二、人工智能下的收入经营分析

为克服传统市场下的收入分析弊端，本文结合具体案例，探讨利用人工智能的优势，对通信行业收入经营分析开展改进。

（一）实时分析下的强大数据学习模型

AI技术的流式处理技术可提供即时收入分析，确保分析结果反映最新的市场动态和业务表现。通过深度运算与模型学习，AI能够通过海量通信行业客户数据发现复杂的非线性关系，实现高精度收入预测。同时，AI具有较强的自我学习和修正能力，能够根据新的数据不断修正和改进预测模型，提升预测的准确性和时效性。为此，可尝试将通信市场客户的流量、语音、增值业务等用户使用习惯进行建模，并对各季节、周期性变化以及一线营销策略调整作为调参设置，继而进行收入的高精度预测。同时，在客户收入波动分析过程中，可通过捕捉不同客户群体的业务使用特质进行模型构建，总结出不同年龄、性别、职业等受众的通信业务使用特性，继而收入提升分析、优惠到期续约等营销。

案例：Netflix流媒体服务在订阅服务行业中，通过AI分析用户的观看节目的习惯和订阅节目的行为，实时调整推荐内容；通过AI建立机器学习模型，分析用户的观看节目的各类历史数据（含评分、搜索记录、播放记录等等），继而实时分析并提供符合用户喜好的电影、电视节目、原创海报与短预告。通过预测用户流失的迹象，AI可以发起针对性的营销活动，实时提升收入。[4]

（二）动态性分析

AI具有数据更新和实时分析的动态分析视角特征，能够捕捉收入的即时变化，提供一个动态而非静止的收入视图。同时AI可设置自动警报机制，在通信收入或者产品收入出现意外波动时可通知经营决策者，帮助他们迅速响应，防止潜在损失。针对上述特点，可根据人工智能技术构建离网/降档客户的流失/价值分析模型。通过分析通信用户行为数据（如套餐价值、套外消费记录、投诉记录等）预测客户收入的未来动态，以便提供通信市场收入经营分析的策略与建议。

案例：T-Mobile US宣布与 OpenAI 合作开发新平台 IntentCX，该模型在响应之前可进行更深入的思考，尤其在分析通话记录方面表现出色，能够有效识别客户痛点并加以解决。这一新一代模型不仅能为每位用户提供个性化服务，还可以改善功能集成，带来丰富而奇妙的用户体验。[4]

（三）全面性分析

AI技术能够同时考虑多个变量和维度的数据，比如时间序列、地理位置、客户特征等，提供全面的收入影响因素分析。AI技术不仅能预测短期和长期收入趋势，还能通过模拟不同市场条件或策略变化的情景，帮助运营商在各种假设条件下评估收入潜力。为此，可构建短期和长期通信市场收入模型，通过两个模型的交叉验证推动预测精准性和历史收入情况分析的全面性。

案例：Vodafone曾在欧洲开展AI驱动营销战略，通过创建全面详细的用户画像数据，向用户开展定向广告和个性化促销信息营销。如Vodafone会向经常出差的用户推送包含国际漫游包的特别优惠；向新客户提供符合客户需求的入门套餐 。

三、结论

AI不仅增强了通信企业决策的科学性，更加速了企业对通信市场的响应速度。利用AI技术，无疑助力企业在激烈的市场竞争中获得优势。通过收集和分析大量通信行业客户数据，利用机器学习算法进行客户收入模型，AI技术能够准确预测未来一段时间内的通信行业大范围以及各产品收入的情况。通过分析不同用户群体、不同业务类型等维度的收入数据，建立数据挖掘模型，AI可为运营商提供全面的收入分析、更加精细化的收入管理和优化建议，对市场经营提供重要决策支持。未来随着AI的不断进步和应用场景的不断拓展，其在通信行业收入分析中的应用将更加广阔。

【参考文献】

1、沈敏 . 人工智能与企业管理创新 [J]. 科学管理研究 ， 2019，37（9）：83-87.

2、胡媛Sally. 2024通信与AI展望：在赋能中蝶变. 交流通信业新闻

3、壹娱观察编辑部 壹娱观察. Netfilx改进AI多赚10亿美元，为何爱优腾却不注重技术优化？. 澎湃新闻

4、智通财经. 搭上AI东风 T-Mobile（TMUS.US）预计2027年EBITDA将增至390亿美元. 2024年9月19日. https：//www.163.com/dy/article/JCEJ32UH05198UNI.html