隨著人口紅利逐漸消退，電信運營商的營收增長面臨嚴峻挑戰，部分企業甚至出現負增長。為應對這一局面，運營商在5G時代將目光轉向存量用戶經營，通過從規模擴張向價值深耕轉型，挖掘現有用戶潛力，以實現可持續發展。在這一過程中，提升用戶滿意度成為關鍵，如何在用戶感知問題出現前主動識別并修復，成為行業關注的焦點。

當前，運營商在用戶感知修復實踐中面臨三大難題。首先，修復目標精準度不足，難以精準定位質差用戶，缺乏基于不滿原因的精細化修復手段；其次，修復過程缺乏閉環管理，執行環節難以監督，效果評估體系不完善；最后，數據結構失衡，過度依賴客觀數據，主觀感知數據采集不足，導致分析結果與用戶真實體驗存在偏差。這些問題制約了服務質量的提升，也影響了用戶忠誠度的維護。

人工智能技術的興起為運營商提供了新的解決方案。通過構建“AI+修復服務”體系，運營商實現了從調研驅動向數據驅動的轉型。該體系依托大模型與AI算法，達成三大目標：通過AI外呼實現批量修復，擴大修復規模；借助AI建模精準篩選修復對象，提升修復效果；利用AI質檢平臺實時監測服務質量，構建滿意度閉環管理體系。這一模式為運營商存量經營注入了新動能。

在用戶全生命周期管理中，AI外呼技術發揮了重要作用。運營商基于“翼聲”“大音”等平臺，構建了多域數據融合的用戶感知評估體系，實現對用戶體驗的全程數字化監控。然而，僅依賴客觀數據難以準確反映用戶主觀感受，因此AI智能外呼成為獲取用戶真實評價的主要手段。接入DeepSeek大模型后，AI外呼系統可實現多輪對話，實時分析用戶語氣、語速及意圖，并自動調整應答策略。其優勢體現在三方面：一是單日可回訪數十萬用戶，實現全量覆蓋；二是通過語音識別快速完成信息統計與分析，1-2分鐘即可獲取滿意度評價；三是利用自然語言處理技術對用戶進行標簽管理，動態監測感知狀態并實時預警。

通過AI外呼，運營商實現了從“階段性質差用戶關注”向“全量用戶持續管理”的轉變。回訪覆蓋用戶全生命周期，支持定期追蹤與趨勢分析，不僅能根據滿意度變化主動發起修復，還可結合標簽演變深入分析驅動因素，為精細化運營提供數據支撐。例如，系統可識別“資費敏感型”“投訴傾向型”等用戶群體，并賦予相應分值，為差異化服務提供依據。

AI建模技術則助力運營商構建用戶數據全渠道管理體系。通過整合內外部及BMO域數據，系統可刻畫高維用戶畫像，實現潛在不滿意用戶的精準識別。這一模式推動了三大轉變：從被動響應到主動干預，從經驗驅動到數據驅動，從專家決策到系統自動調度。實踐中，運營商構建了包含上百個核心標簽的用戶數據寬表，綜合運用隨機森林、LightGBM等算法，實現特征排序、滿意度預測及多維度畫像輸出。最終生成的高精度修復對象清單，為一線團隊提供了明確行動指引，有效提升了修復效率。然而，數據孤島、數據質量差等問題仍制約著全面落地，未來需加強數據治理與中臺建設。

在上門修復服務中，AI質檢技術破解了傳統監管難題。通過為外勤人員配備智慧工牌，系統可全程記錄服務語音交互內容，并基于AI算法實時分析語言合規性。智能質檢平臺具備三大能力：一是忌語識別與風險預警，自動檢測敏感詞并觸發告警；二是多維音頻分析，統計音量、語速等指標評估服務態度；三是全過程可視化管控，實現服務“可管、可控、可視”。這些功能顯著提升了外勤團隊的服務標準化水平，增強了用戶信任感與黏性。盡管目前智慧工牌成本較高、方言轉譯準確度有待提升，但隨著技術進步，其應用前景廣闊。