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通信业如何把握认知时代商机?

时间: 2016-03-08 编辑:管理员

      认知商业,是继“电子商务”、“智慧地球”之后,IBM发布的又一个重大转型战略,其视野是针对整个商业世界而言的,首当其冲的就是通信、银行、医疗等具有大数据特征的行业。IBM大中华区副总裁、战略部副总经理郭继军在接受记者采访时表示,对于通信服务提供商(CSP)来说,认知时代已经到来,未来市场的潜力十分巨大。


  随着技术的快速变化,通信行业面临新的挑战。很多运营企业增长缓慢。与此同时,视频通信的爆炸式增长又给成本的压降带来了巨大的压力。在中国,提速降费已经成为通信运营企业整体面临的任务。近期通信行业调研显示,近三分之一的客户已开始使用各种替代手段减少其短信使用量,而另一份评估报告显示,从2012年到2018年,使用OTT语音应用的客户将给通信行业造成3860亿美元的损失。预计全球移动收入增长会放缓,复合年增长率将从2008年~2014年间的4%下降至2014年~2020年间的3.1%。与此同时,移动流量的增长使得CSP不得不大力投资于新一代网络。在这种环境下,通信服务提供商将面临新的挑战,即需要找到既可显着降低成本又可提高运营效率的方法。


  郭继军强调,今天的电信网络越来越复杂,各种协议、各种服务、各种标准已经复杂到靠人脑无法直接处理和解决。客户侧的产品、服务种类、套餐、资费结构也越来越复杂。每天,网络侧产生的数据,与客户交互产生的数据、渠道产生的数据、手机终端产生的数据总量之大,堪称各大行业之最。数据产生的速度过快,传统大数据分析技术已经不足以解决问题,或者无法提供足够的人手去解决。


  运营商可持续发展的新的驱动力之一来自于跟数据要财富。沃森是一种支持人与计算机之间新型合作关系的认知系统,该系统可提高和扩展人类专业知识。IBM在全球已经发布了28个基于沃森系统的API,涉及人的情感、对于文字的理解、对于语音的理解、深度学习的能力等诸多方面。


  首先是将客户大数据洞察转化为新型服务能力。尽管各行业信息呈爆炸式增长,但目前全球仅有不到1%的数据得到了分析利用。为更好地服务于用户并使用户满意,需要从各种结构化数据和非结构化数据中发掘更深入的洞察力。传统的大数据分析方案难以深入到语义之中,而基于认知的系统可构建知识、学习和了解自然语言,与传统可编程系统相比,更能与人类进行更自然地互动。


  其次是用创新方案来解决客户隐私和安全问题。CSP必须管理越来越多的结构化数据和非结构化数据,这些数据中潜藏了可纠正上述部分问题的洞察力。遗憾的是,大部分提供商受困于数据量过大和数据分析人力不足之间的差距。


  据此,IBM与通信企业合作,提出了有助于改善呼叫中心和网络运营决策认知解决方案的新思路,而这只是挖掘认知商业潜力的一种。日本东京的一家CSP的呼叫中心代理需要对一个具有5000多个常见问题的答案和约100个客户服务案例的数据库进行搜索,很难快速提供准确响应。此外,由于员工流动率较高,该公司不得不持续培训和培养高技能操作员。该公司实施了结合自然语言处理能力和机器学习技术的认知解决方案,可对以自然语言提出的问题进行自动响应。该解决方案可对非结构化的用户查询提供相关且准确的响应。呼叫中心的员工现在可快速、轻松地对客户查询的正确响应进行检索,从而提高呼叫中心的效率和客户满意度。除此之外,早期的员工流动率已经下降,从而节省了成本。

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