GenAI时代：数字化与AI驱动客户旅程的变革与实践 | 未来智慧服务

在生成式AI（GenAI）与数字化技术深度融合的当下，客户旅程管理正从“以流程为核心”的传统范式，向“以预测性体验为核心””的智能范式全面跃迁。

AI不再是辅助工具，而是贯穿“数据洞察-策略生成-实时执行-迭代优化”全链路的核心引擎，其通过整合全量数据、生成动态方案、预判客户需求，系统解决了传统模式中“洞察滞后、体验同质、转化低效”的痛点，最终实现企业运营效率与客户忠诚度的双向提升。

这一变革在对服务敏感性极高的通信行业尤为显著，麦肯锡2025年最新研究显示，GenAI在客户体验领域有机会解锁高达1.3万亿美元的潜在商业价值，其中通信行业作为数字化基础设施的提供者和应用者，正处于这场变革的前沿。

AI重构客户旅程管理的三大核心范式

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洞察模式革新：

从“抽样假设”到“全量数据洞察”

传统客户洞察依赖小范围调研易导致偏差，如将老年用户统一标签为“技术排斥者”。而GenAI通过整合公域（行业政策、地域通信需求）、私域（APP行为、通话数据）、业务（套餐使用记录）等多源信息，结合聚类算法生成动态用户画像，更能捕捉隐性痛点。

AT&T利用AI分析企业客户“深夜数据传输峰值+5G设备采购记录”，识别出“制造业工厂夜间智能监控的网络需求”，为后续定制工业5G方案提供依据。

这种全量数据洞察不仅避免了传统抽样方法的偏差，还能够发现用户未明确表达的需求，实现真正的个性化服务。

2

优化逻辑升级：

从“事后复盘”到“实时动态优化”

传统优化常错失干预时机，而GenAI通过数字化工具实时追踪触点行为，实现秒级响应。

沃达丰推出的AI虚拟助理TOBi，依托IBM Watsonx Assistant技术，可实时识别客户咨询中的负面情绪，自动转接专属客服并前置问题处理方案。其AI系统还能将新服务旅程的测试时间从6.5小时缩短至1分钟内，大幅提升优化效率。

这种实时动态优化能力使企业能够在客户体验出现问题的瞬间进行干预，避免负面体验的扩散，同时通过持续地学习和调整，不断优化客户旅程。

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服务适配进化：

从“统一流程”到“千人千面适配

传统通信服务常推送通用套餐，而AI基于标签体系实现精准匹配。

T-Mobile利用Rasa框架构建的个性化虚拟助理，可根据用户画像区分需求——为青年用户推送“短视频定向流量包”，为远程办公用户推荐“高速VPN+云存储”组合服务。

目前已有10%的客户通过该自助服务完成业务办理，计划将比例提升至25%。

这种千人千面的适配能力不仅提高了客户满意度，还显著提升了转化率和留存率，使客户旅程从标准化走向个性化。

AI在客户全旅程的

落地场景与通信行业实践

1.认知阶段：识别潜客信号，匹配场景化内容，降低获客成本。

在认知阶段，GenAI能够识别潜在客户的信号，生成场景化内容，从而降低获客成本。AT&T通过Claritas AI平台分析企业“物联网工程师招聘”“智能设备采购”等信号，定向推送工业5G解决方案，转化率较基准提升149%。

这一应用的关键在于GenAI能够从非结构化数据中提取有价值的信息，并将其与企业的业务需求相匹配，从而实现精准营销。

此外，GenAI还能够自动生成营销内容，大大降低内容创作的成本，提高营销效率。

2.考虑阶段：分析行为序列挖掘需求，推送定制化方案，提升转化率。

在考虑阶段，GenAI能够分析客户的行为序列，挖掘潜在需求，并推送定制化方案。

Verizon AI追踪用户“查询5G套餐→浏览企业组网页面”等行为序列，自动生成《中小企业5G部署成本测算表》，相关方案转化率提升32%。

这一应用展示了GenAI在理解客户意图和行为模式方面的优势，能够基于客户的实时行为调整营销策略，提高转化率。

同时，GenAI还能够生成复杂的分析报告，帮助客户在考虑阶段做出更明智的决策。

3.决策阶段：匹配相似案例解答疑问，打消顾虑，缩短决策周期。

在决策阶段，GenAI能够匹配相似案例，解答客户疑问，打消顾虑，从而缩短决策周期。英国电信（BT）为企业客户提供AI咨询服务，当客户询问专线稳定性时，即时推送“同类金融机构专线中断率＜0.05%”的案例，决策周期从18天缩短至10天。

这一应用体现了GenAI在提供个性化、有针对性信息方面的优势，能够基于客户的特定问题，快速生成相关的案例和解决方案，帮助客户做出决策。

此外，GenAI还能够通过多轮对话理解客户的需求和顾虑，提供更加全面和深入的信息支持。

4.留存阶段：监测风险行为，触发干预策略，降低流失率。

在留存阶段，GenAI能够监测客户的风险行为，触发干预策略，降低流失率。T-Mobile AI识别“月流量使用量骤降+访问竞品不限量套餐页”的高风险用户，推送“流量回溯包+续约9折”优惠，用户挽回率达38%。

这一应用展示了GenAI在预测客户流失风险方面的强大能力，能够基于客户的使用行为和互动历史，识别出潜在的流失客户，并采取针对性的干预措施。

同时，GenAI还能够通过个性化推荐和优惠，提高客户的满意度和忠诚度。

5.裂变阶段：推荐增值服务，激励分享，提升客户生命周期价值。

在裂变阶段，GenAI能够推荐增值服务，激励客户分享，从而提升客户生命周期价值。Sprint（现并入T-Mobile）AI分析家庭用户消费数据，推荐“宽带升级+家庭监控摄像头”组合包，附赠“老用户邀请返利”，交叉销售收入提升27%。

这一应用体现了GenAI在挖掘客户潜在需求和促进客户裂变方面的价值，能够基于客户的消费行为和社交关系，推荐合适的增值服务，并激励客户分享给他人，从而扩大企业的客户基础和收入来源。

AI落地的四大关键路径：

从技术到价值的闭环

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搭建数据基建

核心是构建统一客户数据中台，打通数据孤岛：GenAI驱动的客户旅程优化首先需要强大的数据基础设施支持。

在通信行业中，这意味着需要构建统一的客户数据中台（CDP），整合CRM、基站监测、客服对话等数据孤岛。

AT&T在部署AI时，通过“数据脱敏+权限分级”保障合规，例如对用户通话记录采用模糊化处理，仅向AI开放“通话时段、时长”等行为特征，而非原始号码信息，符合GDPR要求。

中国移动则构建了“双域四层”智能云运营系统，实现95%故障场景自动化处理，年节省运维成本超280万美元。这种数据基建不仅为GenAI提供了丰富的训练数据，还确保了数据的安全性和合规性，为企业AI应用奠定了坚实基础。

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明确核心指标

需按“阶段目标-核心指标-关键触点”拆解：GenAI的价值实现需要清晰的指标体系引导。

麦肯锡提出的MIDAS范式（Measuring for Impact）强调，企业需要监测个体客户旅程互动的分析引擎作为基础配置。

在通信行业中，沃达丰为“留存阶段”设定了“月均咨询满意度＞92%”和“套餐续约率＞88%”等核心指标，并关联“TOBi响应时效”和“故障修复完成度”等关键触点，确保AI优化不偏离业务目标。这种指标拆解方法使企业能够量化GenAI的应用效果，并指导AI系统的持续优化。

IDC预测，到2026年，超过50%的企业将准备好使用GenAI来处理数据，40%的中国500强企业将实现数据智能与AI模型智能的结合，以统一AI模型和数据的综合治理政策、实践和技术。

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精准工具选型

平衡成本、效果与性能：GenAI工具选型需根据企业规模和技术能力进行精准匹配。

中小型通信服务商可选用Rasa、IBM Watsonx等标准化工具；大型企业则可自主研发，如T-Mobile为避免第三方工具的局限性，基于Rasa框架自建虚拟助理，实现全流程定制化管理。

根据2025年最新市场调研，Rasa框架因其完全私有化部署的特点，特别适合对合规要求严格的通信行业，能够满足金融、医疗等行业的严格合规要求。而IBM Watson Assistant则在复杂业务场景处理上表现卓越，其“意图识别”和“实体提取”能力经过大量行业数据训练，能精准理解用户表达的深层需求。

工具选型的三大核心原则包括：匹配技术实力（技术团队薄弱选零代码工具，有开发能力可考虑开源框架）、聚焦核心场景（如语音交互优先Voiceflow，企业级复杂业务选IBM Watson）、控制投入成本（中小企业建议从低成本工具入手，逐步升级）。

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建立闭环迭代

定期通过指标复盘与用户调研优化AI策略：GenAI的价值实现需要建立持续迭代的闭环机制。

沃达丰在TOBi试点中发现，AI对“国际漫游资费”的解答满意度偏低，经调研后补充“地域资费差异”训练数据，二次优化后该类问题满意度从78%提升至91%，形成“应用-评估-调整”的良性循环。

这一闭环迭代机制包括技术持续优化（如架构现代化转型、模型调优）、业务策略调整（如建立快速业务反馈回路）、用户体验优化（如深度分析用户行为）以及强化安全伦理（如维护用户隐私）等多维度内容。

IDC预测，到2026年，将有50%的中国500强数据团队使用AI Agent来实现数据准备和分析，并成为重要组织者和协调者，这将进一步加速GenAI的闭环迭代进程。

AI应用的三大必避陷阱与规避策略

1.算法刻板印象：AI易放大历史数据偏见。

GenAI算法容易放大历史数据中的偏见，导致不公平的用户体验。例如，T-Mobile曾发现AI默认将老年用户推送基础套餐，忽视部分老人的视频通话需求。

规避方案为建立“AI初筛+人工复核”机制，客服团队每周抽查10%的AI用户标签，补充“高频视频通话的老年用户”等细分画像。

2025年最新研究显示，72%的高管担心GenAI中的偏见，仅5%的人认为自己有足够能力发现GenAI中存在的偏见问题，71%的人认为其所在组织在缓解GenAI偏见方面做得不够。

为应对这一挑战，企业需要从流程、技术和人员三个方面采取跨组织的方法：

在流程上，需明确责任，制定伦理原则，建立跨职能的AI伦理委员会；在技术上，要在数据、设计开发和交付阶段融入DEI视角（多样性、公平性和包容性），进行数据探索分析以发现并纠正偏见；在人员方面，要培养参与性和包容性的领导力，营造心理安全的环境，提供个性化的持续教育，提升员工识别和应对偏见的能力。

2. 数据质量不足：数据缺失或错误会导致AI输出无效方案。

数据质量是GenAI应用成功的关键因素，36%的企业担心针对虚假或不正确信息的AI训练正在成为一个重大的数据质量问题。

AT&T在AI营销项目中，建立“系统自动清洗+AI辅助标注”流程，用算法补全企业客户“行业类型”等缺失标签，再由数据团队校验，确保数据准确率超96%。

IDC预测，到2026年，GenAI创建的合成数据将在数据有限的领域将预测分析的准确性和可靠性提高20%。为应对数据质量问题，企业需要选择合适的数据清洗工具。

根据2025年最新工具测评，FineDataLink在国内市场有着较高的知名度和良好的口碑，能连接多种数据源，实时数据抓取能力强，提供了数据清洗、过滤、聚合等功能，操作简单、性能稳定。

而Oracle GoldenGate则适合大型企业，特别是用Oracle数据库的企业，具有高度的实时性和稳定性。

企业应根据自身规模和技术能力选择合适的数据清洗工具，并建立完善的数据治理框架。

3. 过度自动化：全程依赖AI会导致复杂场景体验冰冷。

过度自动化可能导致客户体验变得冰冷和不人性化，尤其在处理复杂场景时。英国电信（BT）明确分工边界——AI处理“话费查询”“套餐变更”等标准化任务，人工承接“企业专线故障排查”“定制化方案沟通”等高情感、复杂场景，保障服务温度。

2025年最新研究表明，GenAI工具常被描述为具有“智能”“思考”或“学习”能力的人类化语言，这种拟人化修辞易引发对AI能力的误解甚至恐惧。

为避免过度自动化，企业需要建立清晰的AI与人工协作边界，根据任务的复杂性和情感需求，合理分配AI和人工的工作职责。

同时，企业应使用准确术语（如“数据模型”“概率计算”）替代拟人化表述，帮助客户理解AI的本质，避免过度依赖或情感投射。

在通信行业中，这一挑战尤为突出，因为客户旅程中的某些环节（如故障排查、套餐定制）需要高度的专业知识和情感支持，无法完全依赖自动化AI。

核心价值与GenAI时代的未来展望

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核心价值：企业-客户双赢

AI驱动客户旅程优化的核心价值呈现“企业－客户”双赢。

对企业，AT&T通过AI营销实现获客成本降低58%，沃达丰将服务流程效率提升99%；对客户，T-Mobile的个性化服务使自助办理满意度达89%。这些数据充分展示了GenAI在通信行业客户旅程管理中的巨大价值。

此外，GenAI还能够通过多模态交互提升客户体验，如华为通信大模型通过Copilots和Agents实现售前咨询、精准营销、售后知识应答等场景的智能化服务。

据NVIDIA 2025年电信行业AI现状报告，84%的受访者表示AI有助于提高公司的年收入，77%的受访者表示AI帮助降低了年度运营成本，这进一步验证了GenAI在通信行业的商业价值。

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未来展望：预测式AI与主动预见

随着预测式AI发展，通信行业将迈入“主动预见”新阶段。

例如，AT&T计划通过AI分析“区域人口增长+智能设备普及度”数据，提前6个月完成新社区基站部署，在客户提出需求前解决问题，构建核心竞争壁垒。

这一趋势将推动通信行业从被动响应向主动预见转变，通过预测客户行为和需求，提前部署网络资源和服务策略，提高客户满意度和企业效率。

麦肯锡预测，到2026年，GenAI将承担42%的传统营销任务，到2027年，G2000企业中40%的现有工作角色将被重新定义或淘汰，这表明GenAI在通信行业的应用将进一步深化和扩展。

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技术融合：数字孪生与代理型AI

未来通信行业将融合数字孪生、大模型与代理型AI技术，向“零接触、零等待、零故障”目标演进。

例如，华为提出的“智能体+工作流”协同模式，可动态优化网络资源调度，预计2028—2030年实现高度自治运营，推动行业向服务价值最大化转型。

数字孪生网络（DTN）将构建网络全生命周期虚拟副本，实现实时状态可视化与故障预测，如华为与HKT合作案例中，DTN使流量损失减少20%，客户投诉下降30%。

代理型AI（Agentic AI）则具备自主决策与闭环执行能力，可应用于网络管理、客户服务等场景，如STC通过AI驱动故障管理，使MTTR（平均修复时间）缩短20%。

这些技术融合将推动通信行业客户旅程管理的智能化和自动化水平，实现更高效、更精准的客户体验。

通信行业GenAI应用的实践框架

1.技术架构：从基础模型到领域专用模型：通信行业GenAI应用需要构建多层次的技术架构，包括基础模型、通信网络大模型和专业领域应用大模型。

华为在算力层、平台层、模型层、应用层进行了全栈自主研发布局，盘古基础大模型参数量达到千亿级，已在煤矿、铁路、气象、金融等领域广泛应用。

在通信领域，华为发布了首个大模型，提供基于角色的Copilots和基于场景的Agents两类应用能力，涵盖无线网、云核心网、传输网等多领域场景化应用。这种多层次架构使GenAI能够从通用能力向通信行业专用能力演进，提高模型的准确性和实用性。

2.数据治理：从分散到集中：通信行业GenAI应用需要建立完善的数据治理体系，从分散的数据孤岛转向集中的数据平台。

中国移动构建的“1+N”企业级大数据平台，既承担了集中化经分等总部平台，也参与了福建、内蒙古、江西等7家省级大数据平台建设，汇聚全网多域数据资源，为集团各部门、省公司、业务基地及专业公司提供大数据服务。

这种数据治理模式确保了数据的质量、安全和合规性，为GenAI应用提供了坚实的数据基础。

同时，企业还需要建立数据清洗和标注流程，如AT&T的“系统自动清洗+AI辅助标注”流程，确保数据准确率超96%，避免因数据质量问题导致AI输出无效方案。

3.人机协作：从替代到增强：GenAI在通信行业的应用不应追求完全替代人工，而应聚焦于增强人工能力。

根据IDC 2025年报告，生成式AI将承担42%的传统营销任务，但复杂场景仍需要人工介入。例如，沃达丰通过TOBi系统处理标准化任务，同时保留人工处理复杂场景的能力。这种人机协作模式不仅提高了服务效率，还保证了服务质量和温度。

未来，随着AI能力的提升，人机协作将更加深入和无缝，如微软提出的负责任的AI（RAI）实践，基于公平、可靠安全、隐私安全、包容、透明和问责六大核心原则，构建了包括治理、映射、衡量、管理和运营内的RAI生态系统，确保AI应用的公平性和透明性。

结论与建议

GenAI正在重塑通信行业的客户旅程管理，从传统的人工驱动转向AI驱动的预测性体验。这一变革不仅提高了企业运营效率，还增强了客户忠诚度，实现了“企业-客户”双赢。

然而，要成功应用GenAI，企业需要避免三大陷阱：算法偏见、数据质量问题和过度自动化，并采取相应的规避策略。

对于通信企业，建议从以下方面推进GenAI在客户旅程中的应用：

首先，构建统一的客户数据中台，整合公域、私域和业务数据，为GenAI提供丰富的训练数据。同时，建立完善的数据治理框架，确保数据的安全性和合规性，如中国移动的“1+N”企业级大数据平台。

其次，明确核心指标并按阶段拆解，如沃达丰为“留存阶段”设定“月均咨询满意度＞92%”和“套餐续约率＞88%”等核心指标，并关联关键触点，确保AI优化不偏离业务目标。

第三，根据企业规模和技术能力选择合适的GenAI工具，如中小企业可选用Rasa、IBM Watsonx等标准化工具，大型企业则可考虑自主研发或深度定制。

最后，建立持续迭代的闭环机制，定期通过指标复盘与用户调研优化AI策略，如沃达丰通过“应用－评估－调整”的良性循环，不断提升AI虚拟助理TOBi的服务质量。

GenAI在通信行业的应用前景广阔，但需要谨慎推进，平衡效率与体验、自动化与人性化。

随着预测式AI和数字孪生技术的发展，通信行业将进入“主动预见”新阶段，通过提前部署网络资源和服务策略，提高客户满意度和企业效率。

然而，这一过程中也需要注意避免算法偏见和数据质量问题，确保AI应用的公平性和可靠性。只有这样，GenAI才能真正成为通信行业客户旅程管理的核心引擎，推动行业向更高效、更智能、更人性化的方向发展。

文 |陈震原

广州市服务贸易与服务外包协会呼叫中心专委会主任

来源 | 《客户观察》杂志2025年12月刊P38-P46