人工智能在电信运营中的典型应用实践
邓超 王斌 朱琳 胡珉 任智杰 李慧 冯俊兰
摘要： 近年来，国家相继出台《新一代人工智能发展规划》等政策，促进我国AI技术和产业发展。电信运营商聚焦如何运用AI技术，助力国家网络强国战略的实施。在发展和应用AI技术上，运营商有着天然优势：广泛的应用场景、海量连接的数据资源、大规模“中心+边缘”的云化基础设施算力等。如何更好地结合自身业务需求、数据规模优势及技术储备，实现AI在电信运营中的规模化应用，各运营商开展积极探索实践。中国移动结合自身业务特点和技术优势，围绕运营过程的降本增效，将人工智能与电信行业的运营场景深度融合，积极探索AI落地，已在智能交互、智慧稽核、网络自服务、人工智能平台等典型领域形成了显著的应用成效。
关键词： 智能客服；智慧稽核；网络自服务；人工智能
1 引言
在信息化促进产业变革的工业4.0时代，人工智能将引领这场变革。在“十三五”规划中人工智能被纳入到国家战略发展层面，近年来国家相继出台《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展行动计划（2018—2020年）》等政策，中国移动在全面实施“大连接”的战略进程中，积极布局人工智能发展，致力于成为人工智能应用的先行者和人工智能产业的赋能者。
如吴恩达曾指出：“如果外包合作伙伴拥有深厚的人工智能专业技术，可以帮你快速蓄势。从长期来看，用内部人工智能团队执行一些项目的效率还是更高。”从企业层面来看，自主研发是企业保持生命力的根本；从国家层面来看，自主研发是打破技术封锁、提高国家竞争力、甚至是保障国家安全的必要条件。
中国移动在网络、市场、服务、安全、管理等5大领域拥有丰富的人工智能适用场景，拥有涵盖人与物的海量、多样、高质量数据，可依托大规模“中心+边缘”的云化基础设施，构建泛在的人工智能计算能力，在发展人工智能技术上，中国移动有着天然独特的优势。随着5G时代的来临以及人工智能技术的不断进步，运营商正在面临越来越多的来自新技术和市场层面的挑战，如何更好地挖掘自身大数据，利用人工智能技术提高竞争力，是摆在面前一道迫在眉睫的课题。源于自身的业务需求，中国移动近年来逐年加大对人工智能技术研发的投入，尊重并遵循人工智能技术的应用规律，将人工智能与电信行业的运营场景深度融合，积极推动人工智能落地。中国移动已在智能交互、智慧稽核、网络自服务、人工智能平台等方面形成了典型的AI规模化应用和实践成效。
2 基于NLP的智能交互
中国移动拥有超过9亿用户，为了更好地服务广大用户，实现了作为行业标杆的10086客服，为用户提供咨询、查询、办理、投诉等多种服务。由于用户数量众多，每天所产生的客服问题也是海量的，而客服人员数量仅为4万，客服工作压力巨大。不仅如此，移动业务每个阶段都会推出新的业务和活动，且传统的电话和短信客服也已经不能满足多变的客户需求。但用工成本的增加、专业知识的爆炸及服务渠道的短缺制约了客服中心的规模与服务质量，急需通过技术创新等手段来改变客服现状。
随着AI技术的不断进步，智能应答技术日臻成熟，引发了企业高度的重视和极大的投入热情。它可以辅助客服人员快速处理应答、提高客服人员并发处理效率，并部分替代客服人员，达到降低企业成本、提高服务质量的效果。为此，可通过AI技术来规模化实现智能交互，从而部分代替人工客服。根据中国移动业务体系的特点，深入研究客户语言特征，构建了智能交互平台。该平台依托于统一知识库，若客户问题命中标准问题，平台将为用户解答，并以多渠道的方式与用户连接，能够针对中国移动客服问题为用户做出精准回答并提供多种服务（见图1）。
目前，网络自服务机器人通过自动替换人工环节，将用户投诉的定位时长由1～2天缩短到15min，大幅提升用户体验和用户满意度，提升运营效率，降低运营成本。系统核心技术及能力可推广至5G建设运营，提升下一代网络智能化能力。
当X
网络自服务机器人首次将AI技术引入通信网络运营端到端全流程环节中，聚合中国移动强大的服务类数据和网络类数据进行多源、多维综合分析，融合语音识别、自然语言处理、知识图谱技术、深度学习、智能推理等多种AI技术，搭建异常检测、批量预警、流量预测、告警关联4大类AI模型，构建了从用户意图感知、网络数据自动关联、网络故障定位到故障解决方案等端到端的自助服务，实现了投诉等问题一键智能处理，替换传统人工环节，提升了投诉处理效率和用户体验。
图1 中国移动智能交互平台服务体系
图2 智能交互平台功能视图
县属学龄儿童向无详确之调查，推原其故，良由地方辽阔，山川绵亘，村庄繁多，居户零星，加以近年来供应繁重，人民之迁徒靡常，金融恐慌，夫马之薪费无出，旧有户籍无从依据，新近勘查难期彻底。兹经前劝学所暨教育局制印表格，赓续调查始得概数，计全县五学区约共有学龄儿童男三万七千二百余名，女二万七千四百余名，内除就傅学校男二千六百七十九名，女一百零四名，又就学私塾男三千零六十二名外，计已达学龄之失学儿童，男约三万一千五百余名，女约二万七千二百余名。[28]
3 基于计算机视觉的智慧稽核
随着电信行业业务的飞速扩充，运营商支撑的系统越来越复杂，规模越来越庞大。传统的移动网络投诉处理流程包括投诉落单、人工分析投诉问题、故障域向专业领域派单、从多平台手动获取用户上网数据、专业领域人员手工定位问题网元和原因等环节，涉及到网优、监控、集中性能等多个领域专业知识，并且全部依靠人工完成，导致整个处理流程效率低、定界难、需要投入大量人力成本（见图4）。这样局部、粗放、碎片化的运维管理模式已经无法满足运营商的实际需求。中国移动开发网络自服务机器人系统将AI引入投诉处理的全流程中，达到AI换人，降本增效的目的。
1.1 一般资料 以2011年1月至2016年1月在伊犁哈萨克自治州友谊医院行胸腰椎结核手术的186例患者为研究对象，回顾性收集其各项资料。其中，哈萨克族97例，其他民族89例；男112例，女74例；年龄25～56岁，平均(41.25±4.63)岁；129例患者病变累及1个或2个节段，57例患者病变累及3个及以上节段；病程2～27个月，平均(11.32±4.93)个月。
智慧稽核系统实现了工单图像分类、签名鉴真、人证比对、翻拍识别等9类业务稽核AI模型（见图3）。目前，智慧业务稽核系统的核单速度由人工的1.2min/单，大幅度降低到5s/单，提升了14倍。
图3 智慧稽核系统能力
4 网络自服务
为了处理实名开卡用户身份稽核，中国移动各省公司建设省级集中的业务稽核中心，处理实名开卡用户身份稽核，集中的业务稽核中心解决了用户数据采集、稽核矩阵、任务工单和管理闭环等管理层面问题，用户身份的稽核如果采用人工稽核方式，需要投入大量人工成本。通过开发智慧业务稽核系统，引入机器视觉技术快速处理影像单据，实现工单业务的自动稽核，利用AI来代替人工。
中国移动智能交互平台的研发结合了先进的机器学习、深度学习算法，能够对客户问题进行语义理解，在此基础上实现客户问题与答案的智能匹配，并根据服务场景特征进行客户问题回复。该平台在硬件层使用CPU和GPU集群，核心算法层利用分词、词性标注、句法分析、文本分类等多种NLP基础算法以及人机对话、搜索、推荐等NLP应用算法，最终在功能层提供一问一答、选择式场景、任务场景、纠错、闲聊等多样化功能（见图2）。其核心特点包括精准回答、上下文理解、智能推荐、愉快聊天等，能够准确识别用户意图并结合上下文语境进行回答。在交互过程中，平台同时会帮用户记录当前的业务状态和上下文语境。除此之外，平台还可以根据运营要求向用户推荐感兴趣的业务回答，并具备业务回答以外的闲聊及问答的能力。与业界同类平台相比，该交互平台对接海量用户和数据，对于移动业务以及知识的理解更为深刻，问答准确率处于业界领先水平。
智能化是客服业务发展的必然趋势，目前，智能交互平台已经在中国移动成规模化落地，进入深度运营优化阶段，助力管理及服务智能化。其中，服务智能化已落地于中国移动在线10086智能客服，完成了全国31个省248个渠道（微信、短信、APP等）的上线运营，月均交互达2.1亿次。方便客户更好地进行咨询、查询、办理、投诉等多种操作，分流客服人员工作压力，在降低企业成本的同时提高服务质量。
陈士林等针对人参、三七、西洋参等药用植物土壤微生态环境失衡机制，基于大量田间试验筛选，建立了“土壤消毒+绿肥回田+菌剂调控”的综合策略，无公害中药材的土壤消毒剂采用低毒、安全的化学药剂，并配合土壤还原剂对根际生态环境进行修复，利用绿肥(如玉米、小麦、苏子等)回田改善土壤微生物区系，增加土壤中有益微生物群落及有机质的含量，进而改善土壤微生态环境。同时结合菌剂单独或与基肥搭配使用，有助于直接或问接改良土壤微生态环境、修复根际微生物区系平衡，降解有毒、有害物质，进而促进植物生长，在中药材无公害栽培中有着较为持续的参考价值[28]。
图4 传统网络投诉流程
5 统一的人工智能基础平台
中国移动利用人工智能技术，在智能客服、业务稽核、网络运维等方面形成显著应用成效的过程中，沉淀了优秀的AI能力。因此，有必要构建一个统一的人工智能平台，实现算力、数据和能力共享，赋能内外应用。
字，我一定会签。你看能不能各退一步，家产一人一半我绝对赞成，离婚不离家我也赞成，但是，我不放心孩子。高考的节骨眼上，我们不能因为自私忽略了这件事对他带来的影响。你说呢？
中国移动人工智能平台的具体建设内容包括：打造GPU资源池，提供充沛算力；通过海量数据和场景打磨，内外协同，依托平台加速关键AI能力的内化、沉淀与共享；发挥公司在网络、家庭等多领域的场景和数据优势，依托平台构建生态体系。
如图5所示，通过建设中国移动人工智能平台，集中解决AI发展中算力、算法、数据等关键问题，并为应用提供载体，且通过产研闭环模式实现AI能力快速迭代和持续优化；对内支撑集团绝大部分AI研发项目，对外赋能产业及科研领域，助力公司成为“AI应用先行者”和“AI产业赋能者”。
6 结束语
中国移动拥有超过9亿用户，具有天然的数据资源优势，这些大数据形成人工智能的重要底层资源。中国移动正在探索利用数据、自动化和人工智能的运营网络，并已在智能交互、智慧稽核、网络自服务、人工智能平台等方面形成了典型的、甚至规模化的应用效果。随着5G时代的来临以及人工智能技术的不断进步，中国移动既使其自身的业务和运营向智能化演进，又将借助5G服务，在更多的领域为垂直行业用户提供智能化解决方案。中国移动将以5G建设为契机，围绕5G+AICDE融合技术，加速推进智能化转型和服务垂直行业智能应用。
图5 统一AI平台框架
参考文献
[1]舒文琼.冯俊兰谈中国移动AI战略：赋能重点领域量变促成质变[J].通信世界,2018（23）：21-22.
[2]舒文琼.中国移动邓超：运营融合和规模落地是运营商AI运用关键[J].通信世界,2018（25）：31.
[3]舒文琼.中国移动邓超：运营商在大数据领域仍处在探索阶段[J].通信电源技术,2016（5）：94.
[4]胡珉,冯俊兰,王燕蒙,等.中国移动智能客服系统研究及实现[J].电信工程技术与标准化,2017（10）：39-44.
[5]朱琳,赵娟,王伊婷,等.移动通信网络投诉热点问题智能预警方法[J].电信科学,2019（5）：17-24.
Typical applications of Artificial Intelligence in telecom operation
DENG Chao,WANG Bin,ZHU Lin,HU Min,REN Zhijie,LI Hui,FENG Junlan
Abstract: In recent years,China has successively issued policies such as“Development Planning of New Generation Artificial Intelligence”to promote the development of China’s AI technology and industry.Telecom operators focus on how to use AI technology to help implement the national network strategy.In the development and application of AI technology,operators have natural advantages：a wide range of application scenarios,massively connected data resources,and a large-scale“central+edge”cloud infrastructure as the computing power.Telecom operators are exploring practices on how to integrate business needs,advantages of data resources,and technology reserves to achieve the scale application of AI in telecom operations.China Mobile combines its own business characteristics with technological advantages,and focuses on the cost reduction and efficiency enhancement of the operation process.It integrates the Artificial Intelligence and the telecom industry’s operating scenarios deeply,and explores AI landing actively.It has formed significant application results in typical fields such as intelligent interaction,smart audit,network self-service and Artificial Intelligence platform.
Key words: intelligent customer service;smart audit;network self-service;Artificial Intelligence
作者简介：
邓超 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心副总经理
王斌 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心技术经理
朱琳 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心技术经理
胡珉 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心技术经理
任智杰 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心项目经理
李慧 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心工程师
冯俊兰 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心总经理
（收稿日期： 2019-06-21）
标签：智能客服论文; 智慧稽核论文; 网络自服务论文; 人工智能论文; 中国移动通信有限公司研究院人工智能和智慧运营研发中心论文;