持續進化的智慧機器數據飛輪，就（jiù）像一部永不停歇的（de）智慧機器，它（tā）在（zài）數據收集、模型訓練、應用部（bù）署、反饋迭代與（yǔ）優化增強的循環中不斷加速，每一次（cì）旋轉都帶來性能的（de）提升和服（fú）務的優化。這個過程就像滾（gǔn）雪球，越滾越（yuè）大，最終形（xíng）成一股不可阻擋的智能化力量。
模型訓練，讓數據說話的藝術在模型訓練的舞（wǔ）台上，數據不再是靜默（mò）的觀眾，而是成為主角（jiǎo），講述著屬於自己的故事（shì）。通過深度學習、語（yǔ）言模型的訓練，AI學（xué）會了數據的語言，理解了數據的內（nèi）涵，從而在實踐（jiàn）中不斷成長，變得更加聰明、更加（jiā）高效。
聚焦“資源（yuán）入網、業務使用、割接調度、巡檢勘查、資源退（tuì）網、故障閉環”六個核心現場生產環節，通過AI嵌入流程生產，用智能手段助力質量把（bǎ）控（kòng）和效率提升，推動智能管理模式不（bú）斷演進和完善，最終實現資源管理（lǐ）的智能、高效、低成本運營。
AI技術嵌入，生產流程的智慧升級圖像識別、文字識別、視（shì）頻識別……這些看似科幻電（diàn）影中的（de）技術，如今已成為資源管理中的日常。AI技術的嵌入，不僅讓資源管理變得更加智能，還極大地提高了工作效率，讓資源管理進入了（le）全新的智能時代。
六大生產環節，AI全程護航（háng）從資源入網到故障閉環，AI的身影貫穿資源管理的每一個重要節點。在AI的加持下（xià），資源管（guǎn）理不再是繁冗的表格和枯燥的數據，而（ér）是充滿活（huó）力（lì）的智能生（shēng）態，每一次操作都充滿了科技感，每一次決（jué）策都蘊含著智慧。
場景一：售前資源勘查 賦能崗位：政企客戶（hù）經理
通過大模型（xíng）理解客戶業務安裝需求，評估業務與資源，自動生（shēng）成（chéng）網絡資源方案的能力，提高洽談效率與成功率。
大模型猶（yóu）如一位深諳市場脈絡的智者，以敏銳的洞察力理（lǐ）解每一位客戶的個性（xìng）化（huà）業務安（ān）裝需求。它能迅速評估業務特性與現有資源（yuán）間的匹配度，就如同一位精於（yú）調配的藝術（shù）家，將（jiāng）客戶需求與網絡資源巧妙（miào）融合，自動生成一套既（jì）符合（hé）業（yè）務目（mù）標又高效利用（yòng）資源的方案。這一過（guò）程，不（bú）僅極大地提高了洽談效率，縮短了從需求提出到方案成型的時間周期，還顯著（zhe）提升了方案的成功（gōng）率，確保每一項提議都能精準擊（jī）中客戶的心坎，增（zēng）強客戶信心，促進合作的順利達成。大模型的介入，讓網絡資源規劃變得既科學又藝（yì）術，每一次方案的生成，都是（shì）智（zhì）慧與效率的雙重勝利，為客戶帶來（lái）前所（suǒ）未有的滿意（yì）體驗。
亮（liàng）點一：客戶需求實現分鍾級（jí）響應
亮點三：商機確認（rèn）可一（yī）次上門（mén）完（wán）成
場景二：智能選（xuǎn）址 賦能崗位：前台營業員
業務受（shòu）理（lǐ）選址作為BSS/OSS業務運營支撐過程中（zhōng）的一個重要環節，其便捷性、易用性（xìng）和智能化程度對一線營業人（rén）員（yuán）的業務受理效率和客戶體驗非常重（chóng）要，傳統基（jī）於文本搜索引擎的選址服務在（zài）使用過程中麵臨多方麵的挑戰：
客戶描（miáo）述地址（zhǐ）搜索（suǒ）不到：由於後（hòu）端地址數據采用分（fèn）級（jí）標準地址的方式進行規範化管理，與客戶口語化描述（shù）的地址常常存（cún）在較大差異，導致客戶描述的口語化的裝機地址存在搜索不到的情況（kuàng）
輸入容錯能力不足（zú）：傳統選址一般采用關鍵（jiàn）字（zì）精準匹配模式，用戶（hù）在搜索（suǒ）輸入過程中對於同音字、近音字等錯誤輸入的容錯能力不足，用戶描述的（de）小區名稱中出現錯字則搜索不出來。
語（yǔ）義理解（jiě）能力不足：傳統選址一般基於正則等文本（běn）搜索算法進行搜索，缺乏對用戶描述語（yǔ）義的理解（jiě）能力，用戶（hù）對樓棟（dòng）單元和房號（hào）等（děng）地（dì）址簡稱、別名或基於位置的描述等多樣化的描述方式，基於關鍵字的精準匹配容易搜索不出來。
采用NLP自然語言大模型技術（shù）對用（yòng）戶輸入的地址文本（běn）字符串進行智能化地分（fèn）詞，準確識別行政區劃（huá）名稱、道路名稱、門牌號（hào）碼、小區名稱（chēng）等不同級別的地址名稱（chēng），有效地提升ES搜索引擎的搜索（suǒ）效率和（hé）準確性。同時結合大模型語料庫中（zhōng）收錄的（de）同義詞、同音字（zì）等數據，大幅提（tí）升用戶（hù）輸（shū）入過程中的輸入容錯能力，快速識（shí）別用戶的搜索意圖，高效（xiào）完（wán）成地址搜索。
亮（liàng）點一（yī）：基（jī）於省內地址庫優化訓練
基於大（dà）模型的語言理解和場景識別能力，提供當前使用量最多的OBD入網（wǎng）、局內中繼調度等業務場景的智能化發（fā）單功能，根據用戶描述，自智（zhì）化編（biān）排後端原來的多個操作（zuò）步驟，通過GPT方式一句話完成批量OBD入網流程的發起、局內（nèi）中繼調度流程的發起，大幅提升一（yī）線資源維護人員的工作效率和使用感知。
智能派單，一鍵（jiàn）搞定資源運維助手，就像一（yī）位無所不（bú）能的（de）超級（jí）助理（lǐ），通過AI的語言理解和（hé）場景識別，智（zhì）能發單（dān），一鍵解決派單難題，讓資源管理變得更加（jiā）輕鬆自在。
場景四：資源稽核（hé）助手（shǒu） 賦能崗（gǎng）位：一線運維人員
空間數據的智慧體檢（jiǎn）GIS空間稽核助手（shǒu），就像是空間數據的私人醫生，通過AI的深度分析（xī），自動診斷數據質量問題，提供修複方案，讓維護人員的工作（zuò）變得（dé）既輕鬆（sōng）又高（gāo）效。
大模型智能分析稽核報告，自動診斷數據問題，提供修複方案與操作指南，一鍵發起（qǐ）整治工單，提升維護效率。
場景五：智能投訴（sù）處（chù）理 賦能崗位（wèi）：一線客服人員（yuán）
大模型對物聯網投訴曆史工單處理（lǐ）數據進行訓練，精準識別（bié）投訴場景，提供24小時不間斷的問題定界定位響（xiǎng）應。
快速定界，精準定位（wèi）智能投訴處理係統，構建了一套“智能助（zhù）手（shǒu）+專家坐診”的高效支撐體係，通過AI的快速識別與定位，讓投訴處理變得如同外科手術般（bān）精（jīng）準，客戶（hù）滿意度直線上升。
場（chǎng）景六：資源智能取數（shù） 賦（fù）能（néng）崗位：運維/管理/建設（shè）/客戶（hù）經理
麵對企業內（nèi）各崗位特有的數據需求，大模型技（jì）術正（zhèng）以其卓越的智能理（lǐ）解能力，革新“取數”體（tǐ）驗，為每位團隊成員量身打造專屬的數據解決方案。
設（shè）想一下（xià），對於網絡建設團隊，隻需簡單詢問：“哪些區域的網絡覆蓋需加強？”大模型立（lì）即（jí）響應（yīng），深入分析網絡覆蓋密度與業務增長趨勢，精確定位覆蓋（gài）薄弱的網格和小區，同時綜合考量，給出優先級排序，助力高效決策，確保網絡建設有的放矢，精準觸達每一個角（jiǎo）落。
而對於市場營銷團（tuán）隊，一句“哪裏存在（zài）市場潛力未充分（fèn）挖（wā）掘？”即可激（jī）發大模（mó）型的智能引擎。它迅速梳理出覆蓋廣泛但滲透率偏低的地區，揭示隱藏的市場機遇，為市場人員提供詳實的數據支撐，助其製定更為精準的營銷策略，挖掘潛在客戶，開拓新（xīn）市場。
大模型技術不僅實現了數據的（de）自動化檢索與分析，更重要的是，它通過深度學（xué）習與（yǔ）情境理解，能夠（gòu）智能匹配不同崗位的具體需求，提供定製化的數據洞察，使每位員工都能基於精準的信息做出（chū）更加明智的決策，推動（dòng）企業向著（zhe）更（gèng）加精細化、智（zhì）能化的方向發展（zhǎn）。
亮點三：可多維（wéi）度聚合查詢(求和、最值、top3等（děng）)
場（chǎng）景七：資源知識問答 賦能崗位：運維/客服/規（guī）劃/建設/管理
智慧的百科全書知識問答係統，就像是資源管理的智慧百科全書，無論何時何地，隻需提出問題，答案便會瞬間呈現，讓（ràng）資源維護操作變得（dé）輕鬆愉快。
構建資源各類規範、係統操作、FAQ文檔的知識庫，實現自然語言問題的智能回複，提升日常生產場景效率。
亮點二：移動、電信、聯（lián）通全覆（fù）蓋
AI，猶如拂曉初現（xiàn）的第一縷晨曦，悄無聲息（xī）地滲透進（jìn）資源管理的（de）每一個（gè）角落，以其無（wú）窮的智慧與力（lì）量，重塑著（zhe）這片古老而又充滿活力的領域。從資源大模型的構建，到數據飛輪的高速運轉，每一步都凝聚著科技創新的結晶，每一次迭代都昭示著智慧管理新時（shí）代的到來。
生產流（liú）程的智（zhì）慧升級，讓資源管理的每一（yī）個環（huán）節都煥發新（xīn）生。從智能取數到數據洞（dòng）察，從場景識別到問題定位，AI技術的融入，讓資源管理的脈絡（luò）更加清晰，讓決策的（de）過程更加精準。每一次優化，都是對（duì）未來的期許；每一次（cì）進步，都（dōu）是對夢想的追逐。