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為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。

電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。

本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。

白皮書指出，構建智能化社會適應萬物互聯的新一代信息基礎設施，保障信息基礎設施的安全，對于促進信息技術與實體經濟融合、拓展數字經濟空間具有重要意義。

目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。

隨著電信行業人工智能應用加速在現網落地部署并釋放價值，網絡智能化基礎能力將持續增強，網絡知識與人工智能技術融合適配網絡智能化應用需求，新技術范式例如聯邦學習、遷移學習等技術將得到更多應用與關注。人工智能技術將貫穿電信網絡端到端全生命周期的運營與演進，實現網絡的泛在智能能力，幫助運營商實現數字化轉型，帶動整個電信產業的智能升級。

企業數字化轉型升級，面臨多重機遇與挑戰。堅持數字化發展是我國現階段秉承的發展戰略。人工智能、云計算、 區塊鏈等新一代智能化信息技術正在快速發展，5G、數據中心、物聯網等新型基礎設施也將逐步完善。在新冠疫情 突發、中美關系持續緊張的局勢下，企業為了在加劇變化的市場環境中保持競爭力，需要提高數字化水平，但面臨 外部和內部的雙重挑戰。

企業面臨著外部環境快速變化的新問題。互聯網經濟蓬勃發展，移動應用廣泛普及使得形態多樣的數據正在呈現幾 何級數的增長，信息通訊技術的發展加速了人類知識的更新速度，市場競爭的加劇使企業對信息的價值產生了深度 挖掘的需求，信息的來源也隨著生產力的發展而不斷拓展。信息的變化導致了知識的生產和應用發生變革。開放性 更強的信息使高質量的知識管理日益復雜，信息的更新速度、頻率的加快使企業知識的迭代更新存在挑戰，來源更 廣的信息則需要企業基于業務需求進行深度加工，形成環環相扣的企業知識，應用到企業經營中，驗證其價值。

企業內部綜合治理需要革舊施新。傳統的 IT 系統多以流程和管控作為任務目標，缺少智能化的技術手段，無法有效 處理和應對信息與知識的爆發，在知識的分享與應用、驅動業務增長方面存在先天的缺陷，企業急需建立全新的信 息與知識處理的技術架構。首先，企業要在經營管理方式上，由資源驅動業務增長逐步轉向知識驅動業務增長，以 幫助企業在紅海市場中提升競爭力，在藍海市場中拓展創新業務；其次，企業要推動企業文化和員工思維的轉變， 并培養數字化人才隊伍；最后，需要打造全新的數字化技術框架，引入中臺工具，支持創新業務的快速落地和迭代。

智能化是企業數字化的新階段。人工智能算法的進步使得從海量數據中高效汲取知識成為可能。知識可以幫助企業 沉淀業務邏輯，將知識以機器可以理解的方式進行組織，從而實現數據的智能化應用，推動企業智能化發展。

知識中臺是基于人工智能技術形成的智能化知識解決方案。它具有全鏈路的知識管理能力，覆蓋知識的高效生產、 靈活組織和智能應用。以數據為基礎，知識中臺能夠自動化地從數據中提取知識，在業務場景的人機互動中主動推 薦知識，幫助業務人員高效、精準、智能地制定決策，提升企業的經營效率與業務創新能力。

知識中臺，是面向企 業知識應用的全生命周期、一站式、智能解決方案。知識中臺架構體系分為三個層面：基礎技術層、核心功能層和產品矩陣層。其中，基礎技術層提供了以人工智能為 核心的技術支持，是知識中臺運行的引擎。核心功能層涵蓋了知識生產、知識組織、知識應用的知識全生命周期。產品矩陣層封裝了平臺、應用、行業解決方案多層次的產品，為各行業，各場景提供服務。

全球的經濟形態正在由數字經濟逐步發展到以人工智能為核心驅動力的智能經濟新階段。當前，全球正處于新一輪 科技革命和產業變革的加速推進期，數字化、網絡化、智能化技術在生產生活中廣泛應用，驅動人類社會邁向智能 經濟新時代。智能經濟是以新一代信息技術和智能技術為基礎設施和創新要素，以產業創新為核心內容，具有數據 驅動、人機協同、跨界融合、共創分享四大特征的新經濟形態。智能經濟在催生新需求、新業態的同時，通過人機 交互方式的變革重構人類的生產方式、生活方式、社會運行及政府治理方式，引領經濟社會的創新發展。

知識中臺在產業智能化升級中，擔當重任。知識中臺作為新經濟形態下的智能化方案，將持續從技術、行業應用、 生態合作的角度進行提升，更好地賦能企業，為企業在智能經濟中取得先機持續提供動力。技術方面，知識中臺的 數據處理能力將由結構類、文檔類數據，拓展至圖片、音頻、視頻在內的多模態數據；知識中臺將提升復雜知識表 示和快速構建技術，提升數據知識化的效率。應用方面，知識中臺將由搜索、問答、推薦，升級至輔助決策、預測、 推理等各類業務場景的知識深度應用，滿足企業產品與服務的自動化定制需求，驅動產業智能化升級。

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摘要： 作為語義網的數據支撐,知識圖譜在搜索引擎、智能問答和推薦系統等領域發揮著重要作用,成為了人工智能領域的研究熱點。知識圖譜因其自身的圖展示、圖挖掘、圖模型等計算優勢,可幫助企業或金融從業人員進行業務場景的分析與決策。目前已經有公司將知識圖譜應用到金融領域,但是這些知識圖譜還存在信息缺失、準確度低等問題,并且現有的金融知識圖譜構建方法大都只關注構建過程中的某一環節。針對上述問題,對行業知識圖譜構建方法進行系統研究,構建一個企業風險知識圖譜,從本體構建、知識抽取、知識融合和知識存儲4個方面完整闡述了知識圖譜的構建流程。最后,基于企業風險知識圖譜,構建了一個智能問答機器人,實現了對知識圖譜的檢索和利用;為了提高問答系統回答問題的準確性,利用基于字級別的BiLSTM-CRF命名實體識別模型。實驗結果表明,在樣本數量較少時,基于字級別的模型效果更優。

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