适用于电信公司的生成式 AI：将客户体验和生产力提升到一个新的水平

根据 Gartner ^® 首席执行官最近的一项调查——暂停和转折年， “首席执行官们认为将在未来三年内对他们的行业产生重大影响的顶级新技术” 是什么？

你猜对了： 人工智能。 “21％的首席执行官说人工智能是最重要的颠覆性技术。” ^我

电信公司并不是唯一意识到人工智能（AI）巨大力量的公司——几乎所有商界领袖都渴望利用其潜力。有几种令人兴奋的变体，但最近引起所有人注意的一个变体是生成式人工智能。

生成式 AI 是一种可以创造新内容和想法的人工智能，包括对话、故事、图像、视频和音乐。这项技术有望改善客户体验、提高员工工作效率、简化运营等等。

Gartner副总裁分析师马克·拉斯基诺 表示 ，生成式人工智能将 “对业务和运营模式产生深远影响”。 ⁱⁱ

电信公司（以及其他所有公司）都在竞相投资这种变革能力，以避免被抛在后面。但是，实现生成式人工智能的全部潜力需要正确的基础设施、专业知识和支持。在这篇文章中，我们将探讨电信公司的一些最有前途的用例，并解释了 亚马逊云科技 如何通过生成式 AI 帮助您进行创新。

“害怕错过 [FOMO] 是科技市场的强大推动力。人工智能已经到了临界点，尚未投资的首席执行官会担心他们错过了一些具有竞争重要性的东西。”
^{马克·拉斯基诺，Gartner iii 副总裁分析师}

生成式 AI 代表了 AI 的下一次发展

生成式人工智能代表了人工智能的下一次发展，它无缝地使电信公司能够创建各种类型的内容，例如文本、图像、音频和合成数据。此功能可以显著节省时间，提高工作效率，提供准确和最新的信息，填补技能空白，使电信员工能够专注于其他关键任务。

以下是电信行业生成式 AI 的一些引人入胜的用例：

• 客户支持 — 通过聊天机器人和虚拟助手即时为客户查询提供准确和个性化的响应。
• 网络性能 -识别潜在的网络问题，建议故障排除步骤并自动执行维护任务。
• 营销 -预测客户偏好，生成有针对性的内容，并提供智能产品推荐。
• 软件开发 — 使用文本/语音转代码实现软件开发自动化，填补技能空白，增强非编码专家的能力。
• 销售 — 使用 B2B 报价生成和销售工具包提高生产力和销售量。
• 运营 — 通过跨平台关联和分析，提供见解，帮助优化运营成本并减少收入流失。

采用生成式 AI 的好处显而易见：更多的创新、更高效的服务、更高效的员工，以及最终让客户更满意。所有这些因素都有助于获得显著的竞争优势。

但是，我们仍处于起步阶段。客户告诉我们，今天有几件大事阻碍着他们。首先，他们需要一种直接的方法来查找和访问能够提供出色结果且最适合其目的的高性能基础模型 (FM)。其次，客户希望无缝集成到应用程序中，而不必管理庞大的基础设施集群或承担大量成本。最后，客户希望能够轻松地使用基础 FM，并使用自己的数据（少量数据或大量数据）构建差异化应用程序。由于客户想要用于定制的数据是非常有价值的IP，因此他们需要在这一过程中保持完全的保护、安全和私密性，并且他们希望控制数据的共享和使用方式。而且，无论客户想用 FMS 做什么（运行、构建、自定义），他们都需要专为机器学习 (ML) 构建的最高性能、最具成本效益的基础架构。

幸运的是，电信公司可以通过选择专为机器学习而构建的最高性能、最具成本效益的基础架构来克服这些挑战并大幅节省开支和提高生产力。这就是 亚马逊云科技 伸出援手的地方。

亚马逊云科技 如何支持电信公司探索生成式 AI 的潜力：

• 选择正确的基础模型。 Amazon Bedrock 是一项托管服务，可访问来自领先的人工智能初创公司（例如 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和亚马逊自己的泰坦模型）的生成人工智能模型。这使电信公司能够为其所需的用例选择完美的型号。此外，所有模型都可通过 API 获得，这使得在客户和第三方应用程序中构建生成式 AI 功能变得容易。 亚马逊 SageMaker JumpStart 提供亚马 逊 Bedrock 中不提供的 FM，例如 Cohere 和 LightOn，以及 Flan T5、GPT-J 和 Bloom 等开源型号。
• 节省基础模型训练的时间和金钱。 由 A WS Trainium 提供支持的亚马逊弹性计算云 Trn1（亚马逊 EC2）实例专为生成 式 AI 模型的高性能深度学习 (DL) 训练而构建。它们将训练模型所需的时间从几个月缩短到几周甚至几天，同时还降低了成本。与其他 EC2 实例相比，这使电信公司能够节省多达 50% 的培训成本。
• 提高生产力并降低部署成本。 大规模部署生成式 AI 模型时，大多数成本都与运行模型和进行推理有关。 幸运的是，电信客户可以借助由 亚马逊云科技 Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例，经济高效地处理海量数据。 Inf2 实例针对大规模生成式 AI 应用程序进行了优化，其模型包含数千亿个参数（与 Inf1 实例相比，吞吐量最多可提高 4 倍，延迟最多低 10 倍）。
• 更快、更安全地构建应用程序。 亚马逊 CodeWhisperer 通过实现无缝编码， 从根本上提高了开发人员的生产力。AI 编码伙伴使用基础模型，根据开发者在自然语言中的注释和先前在集成开发环境中编写的代码，实时生成代码建议。它还具有内置的安全扫描功能（由自动推理提供支持），用于发现难以检测的漏洞并提出补救建议。

你准备好释放生成式 AI 的全部潜力了吗？

在 亚马逊云科技，我们的使命是让每位开发人员都拥有 AI/ML 能力，而且我们与电信公司合作实施各种 AI 计划有着悠久的历史。我们不断开发专门构建的机器学习服务和经过训练的模型，以解决日常用例，例如自动对象识别、语音到文本转录、推荐生成、欺诈检测、聊天机器人和自动呼叫中心。

此外，我们了解根据电信公司的特定需求量身定制这些服务的重要性。我们非常关注电信数据和客户行为的独特特征，确保与网络等其他电信专用数据源进行无缝和安全的集成。

我们邀请您探索 亚马逊云科技 如何加速创新、简化成本管理，让您在以电信为中心的生成式 AI 研讨会上保持竞争优势，并让自己掌握在快速变化的环境中蓬勃发展的知识和工具。

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ⁱ Gartner, 2023 CEO Survey — The Pause and Pivot Year, Mark Raskino, Stephen Smith, Kristin Moyer, Gabriela Vogel, 17 April 2023
ⁱⁱ Gartner Press Release, Gartner Survey Finds CEOs Cite AI as the Top Disruptive Technology Impacting Industries, May 17, 2023
ⁱⁱⁱ Gartner Press Release, Gartner Survey Finds CEOs Cite AI as the Top Disruptive Technology Impacting Industries, May 17, 2023
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