收入减少、客户持续流失、竞争加剧……这些困难曾是所有电信人都关注的焦点。如今挑战并未消失，随着 AI 开始进入电信运营商的视野，到处都有行业专家和思想领袖宣扬 AI 的变革能力：重塑客户和员工体验、提升员工技能、重构客户服务、提高运营效率和响应速度。他们说得没错——AI 确实能够做到这些，甚至不止于此。
但对于许多电信公司来说，人工智能并没有带来他们所期望和需要的实际价值和转型效果。他们明白自己需要加速前进，否则会被更具 AI 灵活性的竞争对手抛在后面。那如何才能利用 AI 来应对各种挑战？
自动化可以成为捕获 AI 价值的强大工具。UiPath 凭借与全球电信公司的合作经验，帮助他们将 AI 与自动化相结合，加速在客户服务和体验、测试自动化以及共享服务等核心领域的转型。
让我进一步探讨各个方面，展示 AI 和自动化的结合如何在我们为电信和媒体行业交付的 400 多个用例中产生的可衡量影响。
1.客户服务和体验
越来越多的消费者要求各大公司提供无缝、专业和个性化的服务，而他们与电信运营商的互动却往往特别令人沮丧和不满。从下订单到解决服务问题或账单纠纷，客户和员工都认为流程既繁琐又耗时。这在统计数据中也有所体现：根据 CustomerGauge 的数据，电信行业的净推荐值（NPS）是所有行业中最低的，仅为 31。
遗留技术普遍存在——以客户为例，所有应用程序和工具中有多达 60% 使用的是遗留技术——这是造成问题的主要原因之一。关键信息被锁定在旧系统和格式中，难以实时访问。AI模型也面临同样的问题，它们依赖于持续、干净、可靠的数据流才能正常工作。
将自动化和 AI 相结合可以解决这些问题，优化客户体验。例如，为了提供客户流失预测模型，将机器人流程自动化（RPA）和 API 自动化相结合，就可以立即从传统和现代系统中提取账单查询、保留订单、续约日期、竞争对手报价以及对现有报价的答复等信息。模型输出可以自动提供给前台团队用于客户互动，并输入到营销系统中以生成个性化的保留优惠或多渠道投放的新闻通讯。
UiPath 在 UiPath Marketplace 中提供了一个预测客户流失的预构建解决方案加速器，加快这一解决方案的实施。提速显著、效果强大。例如，日本的 NTT Docomo 利用 UiPath 的AI和自动化，每月向 9000 万会员发送个性化的电子邮件新闻通讯。对于客户而言，泛泛而谈和无关信息已成为过去，借助AI与自动化的组合，每个客户都会收到量身定制的优惠和建议。这种高度个性化的客户体验让客户流失率降低了 60%。
转型还发生在哪些方面？账单。在一个 30% 的投诉都源自账单的行业中，主动通知客户账单的变化是至关重要的。我们正在为电信客户更快、更轻松地实现这一复杂且困难任务的自动化。例如，一个自动化流程从 UiPath Document Understanding 开始，自动比较账单并识别差异。这些差异会被投入到一个生成式AI模型，创建一个变更摘要，可以通过自助服务平台、电子邮件或代理（可以在其桌面上查看）与客户进行沟通。
此外，一些电信公司利用 Document Understanding 进行大规模账单审计，以预防账单出错对客户产生影响。这些措施提高了客户满意度，减少了与账单相关的来电，在客户欠费时下帮助挽回开支。
例如，土耳其 Vodafone 公司使用机器人读取账单查询和投诉并进行分类。机器人随后审查客户日志，找出原因（例如由于超出计划限制的使用导致的价格上涨）并相应地通知客户。方法 使 Vodafone 的账单投诉处理时间平均缩短了 80%。
AI 和自动化也用于协助和解决技术支持请求。西班牙 Orange 公司的机器人工厂开发了一个软件机器人生态系统，这些机器人共同工作来解决技术问题。这些机器人可以诊断问题、发送替换设备、运行测试，甚至与技术人员预定服务电话。这让 Orange 能够提供 24/7 支持，同时节省大量成本。
一些电信客户还利用 UiPath 的专业 AI 处理来自企业客户的电子邮件查询和投诉。大大减少了响应时间，同时提高了客户满意度。其工作原理如下：
AI 从电子邮件中提取关键的意图、情感和语境数据。
提取的操作（如移动、添加和更改）自动路由到下游系统进行进一步处理。
同时，生成式AI 生成的响应被送到员工处进行最终检查，然后无缝传递给客户。
2. 测试自动化
电信公司面临着不断创新的压力，客户期望不断有新的捆绑包、价格变化、应用程序升级和网络更新。快速、准确地推出这些更新至关重要。然而，这些更新需要测试，这往往成为流程中的瓶颈。此外，这些测试通常是孤立的，整合其输出会延迟流程还可能会出错。
AI驱动的测试提供了一种强大的解决方案，UiPath 的电信客户报告时间节省了多达 75%， 测试覆盖率也高达90%。通过重复使用和自动化测试组件，这项技术带来了让测试服务成本更低、速度更快、质量更优。此外，AI驱动的测试自动化正在简化电信行业向新技术、价格变动和网络架构更新的迁移，大大降低了供应商和客户面临的风险和干扰。
日本电信巨头日本电信电话公司的子公司 NTT Docomo ，他们用来记录用户和合同的传统系统面临着测试挑战。为了简化季度发布和五年迁移的测试任务，他们实施了 UiPath Test Suite 进行移动测试自动化。此举大大缩短了从开发到测试完成的时间，非专家能提高他们的测试技能。通过 UiPath 平台提供的测试套件还使得质量保证团队能够从季度测试转变为每两周一次的开发测试，从而将测试时间减少了88%。
3. 共享服务
在人力资源（HR）、财务和 IT 测试等领域，客户从自动化中看到了大量机会。它简化了采购、发票匹配和自动支付等流程。例如，NTT Communications实现了40个采购流程步骤中的 13 个， 将工作量减少了 30%，减少了支付错误。
同样，T-Mobile 的人力资源团队部署了机器人以增强数据下载和信息整合，大大提高了新员工的生产力。
除了提高效率外，UiPath 平台还让员工能够创建自己的自动化，这样他们就有时间从事更有价值的工作，如客户关系管理和策略性思考。这再合适不过了——2023 年英国劳动力希望和担忧调查发现，超过五分之一的电信员工由于资源不足，经常感到工作负荷难以承受。
总结
电信行业多年来一直面临压力——现在终于看到了 AI 驱动带来的希望曙光。这不仅仅是一厢情愿的想法，借助自动化的力量将AI 落地，UiPath 的电信客户正在获得即时的收益
