• 47% 的电信人工智能（AI）部署专注于客户服务，且四分之三的案例受内部效率和成本削减驱动。
  • 亚洲在部署数量上领先，而欧洲和北美则显示出更高的成熟度——超过一半的 AI 项目已上线运行，而不仅仅是试验。

发生了什么：近半数电信 AI 部署以客户服务为目标，受成本节约和效率驱动。

最近一份GSMA Intelligence 报告《电信人工智能：市场现状，2025 年第二季度》显示，其所追踪的电信人工智能（AI）项目中，有 47% 聚焦于客户服务场景，尤其是呼叫中心和销售触点。

该报告进一步揭示，这些 AI 部署中有 60% 已上线并融入日常运营，而其余 40% 仍处于试验或规划阶段。报告指出，不同于像 3G/4G/5G 这样以线性十年周期展开的传统电信网络推出，AI 经常以“循环中的循环”方式推进，以更具动态的方式重复试验和部署。

至关重要的一点是，75% 至 80% 的部署是由内部效率和成本节约目标驱动的，而只有 10% 至 20% 旨在创造新业务。从地理分布来看，虽然亚太地区在部署绝对数量上领先（每个运营商平均 3.9 个 AI 项目），但欧洲和北美在成熟度上更胜一筹，已有 60% 至 75% 的项目上线运行。

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为何重要

电信行业显然正在优先考虑那些能带来实际成本节约的 AI 应用——自动化客户服务工作流程以降低人员成本和客户流失率，而非追逐新的收入来源。这种对客户服务 AI 的务实运用，强调了一种更广泛的转变，即简化运营而非追求华而不实的创新。

亚太地区的部署数量与欧洲/北美的部署成熟度之间的差异，表明了战略上的不同。亚洲可能正在进行激进试验，以迅速扩大规模；而西方电信运营商可能在更严格的监管和声誉审查下，倾向于谨慎但稳定的上线部署。

虽然 AI 提升了成本效益，但它也迫使我们更深入地思考其对客户与客服人员互动体验的影响。Cisco 等供应商的报告预测，到 2028 年，68% 的服务交互可能由智能代理 AI 处理——但仍强调人际联系依然至关重要。这一趋势表明，未来电信运营商必须将 AI 的效率与人类的同理心相结合，而非取而代之。

运营商还必须解决基础设施就绪问题。Ciena 与 Heavy Reading 的一项调查发现，仅有 16% 的电信运营商认为其光传输网络对于 AI 工作负载“非常就绪”，39% 认为“已就绪但仍有工作要做”，而 40% 仅表示“部分就绪”。只有基础网络能够支持日益增长的 AI 流量和低延迟需求，客户服务 AI 带来的效率提升才可持续。