随着人口红利逐渐消退，电信运营商的营收增长面临严峻挑战，部分企业甚至出现负增长。为应对这一局面，运营商在5G时代将目光转向存量用户经营，通过从规模扩张向价值深耕转型，挖掘现有用户潜力，以实现可持续发展。在这一过程中，提升用户满意度成为关键，如何在用户感知问题出现前主动识别并修复，成为行业关注的焦点。
当前，运营商在用户感知修复实践中面临三大难题。首先，修复目标精准度不足，难以精准定位质差用户，缺乏基于不满原因的精细化修复手段；其次，修复过程缺乏闭环管理，执行环节难以监督，效果评估体系不完善；最后，数据结构失衡，过度依赖客观数据，主观感知数据采集不足，导致分析结果与用户真实体验存在偏差。这些问题制约了服务质量的提升，也影响了用户忠诚度的维护。
人工智能技术的兴起为运营商提供了新的解决方案。通过构建“AI+修复服务”体系，运营商实现了从调研驱动向数据驱动的转型。该体系依托大模型与AI算法，达成三大目标：通过AI外呼实现批量修复，扩大修复规模；借助AI建模精准筛选修复对象，提升修复效果；利用AI质检平台实时监测服务质量，构建满意度闭环管理体系。这一模式为运营商存量经营注入了新动能。
在用户全生命周期管理中，AI外呼技术发挥了重要作用。运营商基于“翼声”“大音”等平台，构建了多域数据融合的用户感知评估体系，实现对用户体验的全程数字化监控。然而，仅依赖客观数据难以准确反映用户主观感受，因此AI智能外呼成为获取用户真实评价的主要手段。接入DeepSeek大模型后，AI外呼系统可实现多轮对话，实时分析用户语气、语速及意图，并自动调整应答策略。其优势体现在三方面：一是单日可回访数十万用户，实现全量覆盖；二是通过语音识别快速完成信息统计与分析，1-2分钟即可获取满意度评价；三是利用自然语言处理技术对用户进行标签管理，动态监测感知状态并实时预警。
通过AI外呼，运营商实现了从“阶段性质差用户关注”向“全量用户持续管理”的转变。回访覆盖用户全生命周期，支持定期追踪与趋势分析，不仅能根据满意度变化主动发起修复，还可结合标签演变深入分析驱动因素，为精细化运营提供数据支撑。例如，系统可识别“资费敏感型”“投诉倾向型”等用户群体，并赋予相应分值，为差异化服务提供依据。
AI建模技术则助力运营商构建用户数据全渠道管理体系。通过整合内外部及BMO域数据，系统可刻画高维用户画像，实现潜在不满意用户的精准识别。这一模式推动了三大转变：从被动响应到主动干预，从经验驱动到数据驱动，从专家决策到系统自动调度。实践中，运营商构建了包含上百个核心标签的用户数据宽表，综合运用随机森林、LightGBM等算法，实现特征排序、满意度预测及多维度画像输出。最终生成的高精度修复对象清单，为一线团队提供了明确行动指引，有效提升了修复效率。然而，数据孤岛、数据质量差等问题仍制约着全面落地，未来需加强数据治理与中台建设。
在上门修复服务中，AI质检技术破解了传统监管难题。通过为外勤人员配备智慧工牌，系统可全程记录服务语音交互内容，并基于AI算法实时分析语言合规性。智能质检平台具备三大能力：一是忌语识别与风险预警，自动检测敏感词并触发告警；二是多维音频分析，统计音量、语速等指标评估服务态度；三是全过程可视化管控，实现服务“可管、可控、可视”。这些功能显著提升了外勤团队的服务标准化水平，增强了用户信任感与黏性。尽管目前智慧工牌成本较高、方言转译准确度有待提升，但随着技术进步，其应用前景广阔。
