中国联通：数据驱动的智能运营白皮书（2021）（18页）.pdf

1、运营商智能运营的发展主要包含两个方面，一个是网络本身的智能化，一个是业务和服务的智能化。随着 5G 的商用、网络技术及架构的演进，网络本身具备动态、灵活的特征，实现网络的自调整、自维护和自优化等功能;业务和服务的智能化，是指面向客户的不同业务及服务的智能化，实现不同需求的自匹配，缩短响应客户的时间，大大提升客户体验。为应对多制式网络协同服务、多形态客户的多样化需求带来的全新挑战，数据驱动的智能运营体系将形成以智能化服务为导向，面向个体、行业或面向服务的确定性网络，构建实时、在线的数字孪生网络，基于融合数据和开放能力、网络AI 算法及网络运营知识库，打造网络动态感知和预测、网络智配、网络智维、网

2、络智优等一系列数据智能应用，实现服务对象的实时追踪和感知掌控，通过自学习自训练，针对多元化客户需求，动态、智能化调整资源，提升客户体验，从而推动促进业务流程变革，实现网络运营的自动化、智能化。未来运营商将从传统运营模式向生态运营模式转变，聚合客户、产品研发团队和合作伙伴，以服务客户为目的，逐步实现“产品-平台-服务”的合作开放生态。打造横向水平化规建维营分层运营管理体系，以业务为中心，自上而下构建API能力;实施各域数据拉通，实现网络能力产品化，更好支撑市场经营。通过数字化运营平台把客户侧和供给侧连接起来，在平台内实现与合作企业、供应商平台的互联互通。在后端实现自有产品、合作产品的场景化的二次

3、融合，实现面向全量客户的供给。在构建智能生态的过程中，运营商需加快转型步伐、加紧自主创新、储备关键技术能力，在整个生态系统中建立更密切的合作关系，充分挖掘市场机遇，与初创企业、学术界、技术和平台供应商达成共生性合作伙伴关系，通过紧密合作实现共赢。同时，运营流程的管理机制、创新机制也是构建生态的重要保障，灵活的、敏捷的机制将助力实现持续的颠覆性业务流程变革。蓬勃发展的万物互联和融合智能化给电信产业带来了新的发展机遇，同时也带来了挑战。电信网络目前处于 2G/3G/4G/5G 多制式并存的格局，运维成本居高不下，如何平衡资产利用率和提高能源效率成为重要关注点。此外，电信产业虽拥有大规模用户和海量数

4、据优势，但差异化的产品和客户服务能力不足。并且，相较于OTT 厂商而言，新业务的融合创新速度慢，难以适配复杂多变的用户需求及瞬息万变的产业环境。因此，运营商应当充分、科学、有效地融合运用智能技术，以数据为驱动推动网络运营模式演进，持续带动电信产业智能升级。下面将从两个方面对运营商智能运营应用方向进行介绍，一个是网络本身的智能化，一个是业务和服务的智能化。数据驱动的网络智能化，通过融合传统网管系统、SDN 控制系统、性能流量分析系统等于一体，将分割在不同的系统和流程中的网络数据、业务数据以及用户体验数据进行融合，拉通数据模型，针对不同场景的业务提供场景化意图 API或APP，将外部商业和业务意图

5、自动转换为网络语言，并基于层次化的网元、网络、业务、客户和应用模型进大数据分析提供实时洞察和决策建议，驱动网络自调整、自优化和自愈自治。当前人工智能在 SDN 管理、NFV 编排等方面都表现出优异的性能。基于“业务意愿”来驱动网络和 IT 基础设施，通过自动化、闭环的编排方式将业务需求即时转化为网络和 IT 基础设施的执行，简化复杂的网络配置和设备管理操作，提升网随业动的弹性部署能力，匹配网络动态识别与决策需求，降低网络复杂性，提高自动化水平，实现新形态下云网业协同以及网络平面“自生长”。运营商部署各级网管系统，对网络和业务运行情况进行监控和保障。传统运维方式存在处理效率低、实时性不强、运维成本高、问题前瞻性不够等缺点。为了解决上述问题，可以人工智能技术为基础，结合运维工程师的经验，构建一种智能化、自动化的故障处理监控系统，实时采集告警和网管数据并关联分析处理，进行灵活过滤、匹配、分类、溯源，对网络故障快速诊断，配合业务模型和网络拓扑结构实现故障的精准定位和根因分析，并通过历史数据不断自学习实现故障预测，提升处理效率和准确性。