近年来，随着人口红利逐步消退，电信运营商的营业收入一度进入微增长甚至负增长状态。进入5G时代后，运营商开始重视“存量用户经营”，通过从重视规模扩张向深耕价值经营转型，不断提高存量用户价值，以实现长期可持续发展。
探究背景
在竞争日趋激烈的存量经营市场中，用户满意度成为运营商维持并扩大市场份额、确保长期盈利、提升品牌形象的关键。如何在用户感知出现问题前就精准识别隐患并主动修复，是提升服务价值的重要路径。尽管多地运营商已开展用户感知修复工作以提升感知、防止离网，但实践中仍存在三大痛点：第一，修复目标精准度不足，难以准确识别质差用户，缺乏基于不满原因的精细化、主动式修复；第二，修复过程缺乏闭环管理，执行环节难以监督，修复效果难以评估；第三，数据存在结构性失衡，过度依赖BMO域等客观数据，主观感知数据采集不足，导致分析结果偏离用户真实体验。
探究发现
人工智能技术的快速发展为运营商存量经营提供了新路径。通过构建“AI+修复服务”体系，实现从调研驱动向数据驱动的转型，依托大模型与AI算法协同，达成“修复上规模、修复见效果、满意有传递”三大目标：“修复上规模”主要体现在通过AI外呼实现批量修复；“修复见效果”借助AI建模对用户进行精准画像，筛选修复对象；“满意有传递”依托AI质检平台实时监测上门修复人员的服务质量，构建满意度闭环管理体系。
AI外呼助力用户全生命周期标签管理
近年来，各大运营商基于对用户需求的深入洞察，依托“翼声”“大音”等平台，构建了融合网络、业务、服务及触点等多域数据的用户感知多维评估体系，实现对用户体验全过程的数字化监控与全量用户跟踪，并支持多维度标签管理和画像输出。上述体系致力于在用户发现问题前主动识别隐患，在不满情绪产生前提前干预，同时强化闭环应用。
然而，仅依赖客观数据的分析结果与用户真实主观感受仍存在偏差：客观指标显示“满意”的用户未必真正满意，反之亦然。因此，获取用户主观满意度仍需借助回访手段。AI智能外呼效率高、成本低，成为现阶段获取用户主观感知的主要方式。
AI电话智能回访系统接入DeepSeek大模型技术，能够实现AI多轮对话，可实时分析用户语气、语速及意图，并根据互动情况自动调整应答话术。其核心价值体现在以下3个方面：一是解决人工客服人员数量有限、无法满足大规模回访需求的问题，AI智能外呼单日可回访数十万用户，能在短时间内实现全量用户覆盖；二是通过语音识别算法将语音信息转化为文本，快速完成信息统计与分析，通过1～2分钟回访即可获取满意度评价结果，并将不满原因进行归类，为修复工作提供有效指导；三是通过自然语言处理技术对用户的回访意见进行情感分析，结合语音、语调、语气智能识别技术，对用户进行标签管理（如资费敏感型、投诉倾向型、网络敏感型等），并根据语气、语调的激烈程度赋予相应分值，实现对用户主观感知状态的动态监测、跟踪与实时预警。
通过面向全量用户的AI回访，运营商可实现从“仅关注阶段性质差用户”转向“对100%存量用户满意度的持续管理”。回访覆盖用户全生命周期，支持定期回访与趋势追踪，不仅能根据满意度变化主动发起修复，在投诉发生前化解感知风险；还可结合标签演变（如从“敏感”转为“不敏感”、从“不满意”转为“满意”），深入分析主观感知变化背后的驱动因素，为精细化运营提供数据支撑。
AI建模助力用户数据全渠道纳管画像
依托AI与大数据建模技术，运营商可主动打通内外部及BMO域数据，构建以用户为中心的多维体验特征体系，实现对潜在不满意用户的精准识别。通过跨域关联分析用户异常事件与行为特征，系统能够刻画高维用户画像，推动建立覆盖“识别—预警—修复—评估”的闭环管理体系。
这一模式实现了三大关键转变：第一，从被动响应到主动干预，由仅修复当前显性不满意用户转向主动识别并干预全网潜在不满意用户；第二，从经验驱动到数据驱动，由依赖人工经验筛选质差用户升级为基于全域数据湖的智能识别；第三，从专家决策到系统自动调度，处置优先级不再依赖主观判断，而是由用户满意度预警评价系统动态生成。
在具体实践中，通过整合用户基础属性、业务使用行为、网络质量数据、服务投诉记录、受理排队情况、热线接听反馈等多维度信息，构建包含上百个核心标签的用户数据宽表，并综合运用随机森林、LightGBM、多元回归、主成分分析等算法，实现三大功能——多类特征的重要性排序、用户满意度的二元分类预测、结合多次AI回访结果形成多维度用户感知画像，最终输出高精度修复对象清单。该清单为一线服务团队提供明确行动指引，支撑其高效开展个性化关怀，切实提升用户满意度。此外，借助大模型的归纳与推理能力，系统还能对特殊场景和重点客群进行深度提炼。
尽管AI建模在用户行为预测、满意度预警与精准修复方面潜力巨大，但当前多数运营商尚未全面落地全渠道数据纳管与智能画像，主要瓶颈在于：各业务系统间数据标准不统一、接口封闭、权限分散，形成“数据孤岛”；原始数据普遍存在缺失、重复、格式混乱、标签定义模糊等问题，导致“垃圾进、垃圾出”，严重制约高精度画像的构建与应用。未来需要加快数据治理与中台能力建设，夯实AI驱动用户运营的数据底座。
AI质检助力修复现场全过程智能管理
上门修复服务的质量直接影响用户二次感知与满意度。服务人员是否规范执行修复动作、使用标准话术，直接决定修复成效。然而，传统依赖外勤人员口述或事后电话回访的方式，难以真实还原现场情况，存在服务过程不可见、问题无法溯源、投诉难取证等管理盲区。
引入AI智能质检技术，可有效打破“最后一公里”的服务监管瓶颈。通过为外勤人员配备智慧工牌，系统自动全程记录上门服务中的语音交互内容，真实还原服务全过程，并基于AI算法实时分析语言行为的合规性，实现对服务规范性的精准监督。图1为智能质检平台的应用架构示意。
具体而言，智能质检平台具备以下能力。第一，忌语识别与风险预警：自动检测服务话术中的敏感词或违规用语，触发实时告警。第二，多维音频分析：支持音量、语速、对话时长等多维度统计，辅助评估服务态度与专业性。第三，全过程可视化管控：实现修复过程“可管、可控、可视”，显著提升外勤团队的标准化服务水平。
通过将服务现场纳入数字化监管体系，不仅强化了对一线人员的管理与指导，更有效提升了用户的服务体验、信任感与黏性，为满意度提升提供坚实支撑。
尽管智能质检平台能够实现全过程实时监测，但目前大多数运营商仍未全面推广使用，主要原因包括：采集声音的工牌成本较高，方言转译准确度有待提升，与现有CRM系统、工单系统对接集成难度较大等。未来随着技术进步、成本下降及管理模式优化，智慧工牌和智能质检平台有望成为运营商存量经营的关键工具。
结束语
通过构建基于内外部数据驱动的用户感知修复体系，结合大小模型协同赋能，运营商可实现用户洞察方式、关怀方式、修复流程的转变，在提升用户满意度的同时，推动服务质量提升与价值运营转化，为价值经营提供有力支撑。
未来，应持续深化AI技术的创新实践和场景应用，坚持以用户为中心，深度聚焦“AI+修复服务”体系的核心要素（修复对象、修复过程），积极推进精准修复一体化建设，从单点质差用户修复逐步打磨形成面向全量用户、面向全生命周期、面向管理的智慧修复体系，不断提升修复工作的专业化、智能化水平，助力感知修复效能持续优化。
*本篇刊载于《通信世界》2025年11月25日*
第22期 总980期
