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摘要：为适应经济、社会、技术的快速发展，更好应对新时代挑战，电信运营商需要积极推动人工智能技术的场景化应用，进一步提升生产运营管理水平。基于电信企业实践，提出基于大模型的电信运营商人工智能技术架构，以及由该架构支撑的智能化应用框架，介绍了大模型在电信运营商营销、交付、客服、网络、信息技术、办公和供应链管理等方向的落地应用。实践证明，人工智能应用能够在精准营销、交付实训、客户服务、网络节能等场景实现降本增效。
关键字：大模型，人工智能，电信运营商，应用场景，客户服务，智能运维
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.03.001
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当前，我国电信运营商面临“增量不增收”［1-2］、网络运营成本居高不下、内部效率影响市场响应敏捷性等挑战［3］。为应对以上挑战、提升企业发展质量，电信运营商早已踏上数字化转型之路，数字化赋能企业运营效率效益提升初见成效［4］。但为了不断适应经济、社会、技术发展，电信运营商仍需积极拥抱人工智能（Artificial Intelligence，AI）等新技术，发展新质生产力，持续提升生产运营管理水平，推动企业进一步降本增效［2］。
AI 大模型依托长上下文推理、多模态能力、预训练 、微 调 训 练 、检 索 增 强 生 成（Retrieval-augmented Generation，RAG）等核心技术［5］，能够深刻理解人类意图，自主生成连贯且符合语境的高质量多模态内容，具备优秀的对话交互与任务执行能力，能够赋能新质生产力发展［6］。电信运营商积极布局大模型领域［7］，担当 AI服务的提供者和 AI技术的使用者［8］，探索大模型在企业生产运营管理中的应用，并付诸实践。在大模型赋能网络运营智能化方面，现有研究提出流量预测、资源动态分配、故障智能检测、网络参数自动调整、节能等应用方向［9-11］。在大模型赋能客户服务方面，马晓亮等人［12］采用标准提问和大模型相结合的方法大幅度提升特定领域知识推荐准确率；徐楠［13］提出基于大模型的自然语言理解和生成能力研发的客服系统，其与人的交互将更贴近人类习惯。在大模型赋能电信行业合规审计方面，张祎轶等人［14］通过自然语言处理技术自动提取审计关键信息并进行分析，生成针对性合规策略建议。但这些研究多集中于单领域智能化场景的探讨，并未从企业生产运营的整体视角提出大模型赋能的应用全景。
本文基于电信运营商探索大模型应用的实践，创新性地从电信企业整体生产运营视角，提出大模型赋能企业发展的智能化应用全景图，为电信运营商加快将大模型技术全面融入生产运营场景提供参考，帮助企业提高运营管理水平，赋能高质量发展。
