【觀點】電信業者的「AI角力戰」,5個趨勢解析未來變局
【觀點】電信業者的「AI角力戰」,5個趨勢解析未來變局

一年一度的世界行動通訊大會(MWC,Mobile World Congress)剛在西班牙巴塞隆納落幕,今年度MWC展會以「Converge. Connect. Create.」為主題,「AI+」與5G、企業再創等被視為關鍵議題。

電信業者一直是MWC中重要的參展者,市場非常關注AI如何驅動電信產業加速革新。正是因為電信產業正迎來技術轉型,生成式AI是關鍵驅動力之一。隨著日益增長的產業競爭壓力,電信商面臨「提高營運效率」及「開拓新收入來源」的雙重任務。

我們已看到台灣電信業者將AI視作優先發展目標之一,將AI從內部營運工具,延伸至面向客戶服務端和營業模式上的創新,展望2025年,我們預期生成式AI將透過以下五大趨勢影響電信產業。

趨勢一:AI Agents將加速客戶支援與使用者體驗

長期以來,電信業者在客戶服務方面必須應對複雜的孤島式結構,導致優化客戶體驗的流程效率低落。從互動式語音回應(IVR)到聊天機器人的技術演進,雖然能改善部分的客戶服務流程,但絕對還有提升空間。

生成式AI的出現,透過高速、準確且個人化的模組,協助電信業在客服機制上創新突破。

2025年將是「AI代理」(AI Agents)的關鍵發展年,我們預期AI代理將成為電信業的核心支柱,承擔大量的客戶互動需求。結合近乎人性化的虛擬助理體驗、強大的客戶數據分析能力,生成式AI解決方案的精準度能有效提升,並透過多模態的AI幫助技術人員,透過語音問答快速診斷並即時獲得故障排除指示,節省過去在排除故障時耗費在查找佈線圖與解決方案的大量時間。

這不是未來,而是現在進行式。早在去年,中華電信與Google Cloud合作創建「GenAI超級助理」,將AI代理技術全面應用於其家用寬頻維運、客服帳務查詢、行政知識管理及網站程式碼生成等內部應用場景,測試結果顯示可提升員工15%以上效率。

以客服帳務查詢為例,中華電信將過往累積的問答知識庫資料送進AI模型,協助客服同仁在應對客戶疑難雜症時,能夠直接和AI代理對話快速找到解答。客服帳務AI代理每年預計減少25%的帳務問題來話量,網站生成代理則能夠讓前端工程師網頁開發速度提升兩成,大幅優化客服運營與資源配置。

趨勢二:生成式AI將整合網路與客戶數據,實現全面洞察

從傳統的電話客服中心,轉型成結合多種管道的雲端聯絡中心(Contact Center),我們相信下一波的創新關鍵,在於整合網路效能數據與客戶資料,協助電信業者獲得更全面的用戶理解。

預期到了2025年,透過AI整合的幫助,電信業者對網路品質與設備效能數據的掌握度將提升,有助業者以全方位的視角優化客戶體驗,帶動更主動的客戶支援、提升交叉銷售與追加銷售的機會,同時降低客戶流失率。

舉例而言,當網路服務品質下降時,過往客戶需主動聯繫客服,並經過相對漫長的等待期才能解決問題,而借助生成式AI,將能透過即時偵測異常、主動通知客戶來顛覆服務體驗,甚至在客戶求助前就率先提供解決方案。

在未來,AI將不只是被動回應需求,而是運用企業過往累積的寶貴數據,來驅動面向未來服務的預測能力:即時識別網路異常、通知用戶並主動提供解決方案。不僅提升一條龍的服務效率,更將電信業推向智慧、自主、以客戶為核心的全新時代。

趨勢三:生成式AI不只提升生產力更可以創造營收

2024年,生成式AI主要幫助電信業者降低成本並提升生產力,部分企業已能運用AI為員工每日節省45分鐘的時間。隨著電信產業的AI應用持續成長,我們相信這些營運效益將進一步擴大,讓企業在2025年運用生成式AI的目標,從效率提升轉向創造新的營收模式。

其中一條極具潛力的發展路徑,是建立由AI輔助的市場機制,透過「AI驅動的產品推薦」讓中小企業獲得量身打造的解決方案。簡單來說,就是AI助理能根據需求,精準推薦網路連線方案、POS系統及SaaS應用程式,大幅簡化銷售和購買流程,不僅提升客戶體驗,也為電信業者帶來新的營收成長機會。

此外,我們看到國內電信業者運用生成式AI技術,進行OTT平台影劇內容推薦,或即時分析行動通訊語音讓防詐服務再進化,也讓台灣企業有機會拓展更多全球商機。

趨勢四:邁向AI原生網路

電信業者已透過擁抱雲原生網路(Cloud-Native Networks)降低營運成本,而下一個關鍵發展將是運用生成式AI進行全面自動化,透過AI原生網路(AI-Native Networks),從事件驅動轉向由機器驅動的網路營運模式和運作流程。

AI原生網路不僅能進一步降低成本,更是運用AI提升網路建設的可擴展性與即時應變能力。電信業者可以分析過往數據、高負載站點等資料,提前預測行動用戶的需求模式,並即時且動態性的優化網路資源配置,以將傳統成本密集的劣勢轉變為競爭優勢。

我們相信這項轉變,代表著電信產業朝向自主網路營運邁向了關鍵的一步。

趨勢五:基於網路API的AI開發者生態發展

透過向開發者開放「網路應用程式介面」(APIs,network Application Programming Interfaces),電信業者能夠促進創新並創造新的企業服務。不論是遵循GSMA Open Gateway Initiative(OGI)或Camara API等倡議和標準,目標皆是在簡化流程,使開發者能夠在共有的準則下便利開發,並於跨全球的電信商網路中同步部署,以共同加速網路數位服務的創新。

到了2025年,預計這類型的開發者平台生態系,將在生成式AI的推動下快速成長。開發者將利用網路API構建與網路基礎設施無縫整合的先進解決方案,解鎖包含醫療保健、物流等產業的多元應用場景。

掌握AI驅動的未來,電信業者應如何布局?

電信產業正邁向智慧化、自動化和以客戶為核心的時代,而生成式AI是推動這場變革的關鍵。展望未來,我們認為電信業者可從兩大核心方向加速AI部署。

首先,強化數據治理,確保數據結構清晰、品質可靠以為導入AI奠定堅實基礎;其二,推動組織敏捷化,打造能快速彈性地試驗和規模化應用的團隊,以協助創新應用加速落地。

2025年AI轉型不僅關乎電信產業生產效率的提升,更是產業競爭力重塑的關鍵時刻和定義未來的最佳時機。

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數據驅動體驗升級!全台唯一上櫃電商「美而快」如何打造成長引擎
數據驅動體驗升級!全台唯一上櫃電商「美而快」如何打造成長引擎

當電商市場告別流量紅利,企業的成長路徑也面臨改變。廣告投放的邊際效益不再、社群觸及率下滑,加上第三方 Cookie 的正式退場,使得傳統「廣撒網」的行銷模式失靈。面對變局,擁有百萬會員的服飾集團美而快,在導入直通國際ESi的一站式 CDP(Customer Data Platform)後,有效提升分眾溝通效率與顧客經營精準度,讓數據應用從行銷部門逐步滲透至營運節奏規劃,成為推動企業成長的新引擎。

流量為王的時代過去,顧客經營必須深化

「這幾年電商獲客成本增加很多,品牌若無法將流量轉為有效會員,很快會失去競爭力。」美而快總經理王志仁指出,在數位廣告成本飆升、新客轉換日益困難的趨勢下,「私域經營」就成了品牌必修課;依賴流量已不夠,如何讓顧客留下、回購、持續互動更是關鍵。

為了深化會員經營,美而快團隊開始深入分析會員行為,區分出長期未購、已回訪未結帳、潛在高價值等類型客群,再依據行為進行對應溝通與內容推播。然而,分眾管理極為繁瑣,需仰賴大量人力與反覆操作,「每天都得手動撈資料、打包受眾、分眾投遞。」王志仁直言,這是一項曠日費時、卻無法逃避的任務。

直通國際
圖/ 數位時代

對此,美而快選擇導入直通國際的客戶數據平台 CDP,以系統思維出發,打造可長期營運、可擴張、可迭代的顧客管理模式。

對美而快而言,導入 CDP 後最直觀的改變就是「效率」。例如:過去每日需手動處理的「180 天未購會員」分眾任務,現在可藉由自動化流程完成,釋放行銷人力,專注策略性規劃。同時,團隊也開始盤點冗餘的 LINE OA 投遞對象,刪除一年以上無回應的 LINE 會員,反而讓開封率與點擊率雙雙提升,ROAS 更一舉翻倍。

打通線上、線下任督二脈,CDP 為 OMO 鋪路

當 CDP 不再只是行銷工具,而是轉變為驅動企業營運的中樞系統,其價值即體現在資料整合、流程優化與策略制定的全面提升。美而快導入直通國際 CDP 後,另一個有感的突破就是線上、線下數據的打通,成功串聯集團旗下多元品牌通路,重構消費者旅程。

以 2023 年底開幕的 UR Living 實體門市為契機,美而快同步推動 App 積點與會員綁定機制,鼓勵實體顧客登入線上會員系統;同時,透過 CDP 將線下交易資料完整回收,不只實現會員輪廓識別,也為 OMO 策略奠定基礎。這套整合機制迅速展現成效——以主力品牌 PAZZO 為例,實體店開幕後,線上會員與營收成長 25%,其中近半新客來自實體通路。

「線下其實是很有效的新客來源,像 PAZZO 的新會員裡,有一半都是從線下來的,」總經理王志仁分享,若從會員結構觀察,不同品牌在線上、線下的表現其實有所差異,例如 PAZZO 線上與線下客群各占一半,而部分新品牌則在線下更具導流優勢。

有了 CDP 整合數據,美而快得以建立「雙向引流、數據貫通」的 OMO 策略,聚焦顧客行為與場域偏好,讓每一個接觸點都更精準、更有價值。

CDP 驅動商品決策,預測力成關鍵競爭力

讓數據真正驅動企業運作,關鍵在於能否跨出行銷部門,擴展至商品、內容與營運等決策核心。對美而快而言,這樣的延伸雖仍在逐步建立,卻已有方向。

服飾業的商品多為非結構化資料,細節如剪裁、材質、風格等變化極大,加上時尚週期更迭快速,除了基本的品類與顏色,很難建立細緻穩定的分類模型。即便如此,美而快仍透過 CDP 進行購物行為分析,掌握哪些商品高瀏覽但未轉換、哪些品項吸引新客,並回饋給內容與商品團隊,作為優化依據。「我們希望透過 CDP 協助商品開發,更細緻地理解交易失敗的新客行為,去改善、去優化,」王志仁表示。

「對零售業來說,不管是 AI 還是數據,最終目標都是『預測』。預測商品熱度、預測顧客行為、預測營收走向——能預測,才能控制成本、降低風險。而『數據』是每天必須做到的基本功。如果沒有奠定基礎,就無從發揮後續價值。」王志仁強調,一步一步把數據的基本功打穩,紮實累積、系統性整合,CDP 才能發揮價值,為預測力打下基礎。

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