电信行业正迈入一个新时代。AI 不再局限于孤立的应用场景或部门级自动化，而是深入渗透到整个企业运营之中，连接网络、运营、财务、供应链、项目交付、资产管理以及客户互动等各个环节。

电信行业的 Autonomous Enterprise，指的是一种全新的电信公司运营模式：AI 智能体能够实时协调各个业务职能，使组织在环境变化时作为一个统一互联的系统协同运作。对于一个管理着数十亿笔交易、复杂合作伙伴生态、巨额基础设施投资，并面临 5G 和数字服务商业化日益增长压力的行业而言，这一转变并非渐进式调整，而是一场结构性变革。

重塑电信行业的压力

电信行业领导者正面临一系列压力，这些压力汇聚的速度远超传统运营模式所能承受的能力。

对连接性的需求持续增长，但盈利模式仍面临挑战。得益于 5G、AI 和数字化转型的加速推进，2025 年移动技术和相关服务为全球经济贡献了 7.6 万亿美元，预计到 2030 年将增至 11.3 万亿美元。与此同时，45% 的电信运营商将 AI 变现视为战略重点，凸显整个行业正致力于开拓新的收入来源，而不再仅仅依赖效率提升。¹

5G 的部署带来了巨大的商业机遇，同时也对运营敏捷性提出了前所未有的要求。据 GSMA 预测，到 2030 年全球 80% 的移动连接将采用 5G 技术，这意味着运营商必须在升级现有技术架构的同时，进一步扩大网络规模。¹

客户期望也在同样快速地变化。普华永道研究发现，70% 的高管认为，客户期望变化的速度快于其所在组织的适应速度；而 29% 的消费者表示，由于客户体验不佳，他们已停止使用某个品牌。² 在竞争激烈的市场中，客户体验正变得与网络性能同等重要。

此外，运营商仍在持续大力投资未来基础设施。预计从 2024 年到 2030 年，移动运营商将在网络基础设施上投入超过 1.3 万亿美元，这对企业提升资本使用效率并最大化投资回报构成了巨大压力。^{3 6}

其结果是一个业务环境，其中网络性能、客户满意度、项目执行、资产利用率、运营效率和财务表现日益紧密相连。传统自动化可优化单个任务，而 Autonomous Enterprise 则能连接整个系统。

怎么才能成为 Autonomous Enterprise？

Autonomous Enterprise 超越了传统的自动化，它将 AI 助手、AI 智能体、业务流程和企业数据整合为一种能够实时感知、推理、行动并适应的运营模式。

爱立信针对通信服务提供商开展的研究发现，电信行业领导者预计，通过基于 AI 的运营，可使网络和 IT 运营成本降低 5% 至 10%，同时提升服务质量和响应速度。⁴

Autonomous Enterprise 与高度自动化的组织有三个关键区别。

首先，业务可以在团队召开会议之前做出响应。当发生网络故障、出现供应链问题或引发计费争议时，AI 智能体可实时协调跨系统响应，无需等待人工干预。

其次，人员专注于需要人类判断的工作。诸如发票处理、预测、维护排程、项目报告、争议解决和服务管理等日常活动正日益实现自动化，使员工能够专注于创新、客户关系和战略决策。

第三，速度与治理相辅相成。每项由 AI 驱动的操作都保持透明、可追溯、可审计，并符合企业政策及监管要求。

它在电信价值链中的运作方式

电信行业的 Autonomous Enterprise 涵盖四大核心价值领域：规划、建设与运营；获取与留存；履约与交付；计费与结算。

这种互联互通的模式需求持续增长。诺基亚预测，未来十年内，受消费者需求、企业数字化、物联网部署以及 AI 生成流量模式的推动，网络流量的规模和复杂性将显著增加。[5]随着网络日益分布化，服务组合日趋复杂，孤立的流程会形成运营瓶颈，而自主系统有助于消除这些障碍。

AI 可以支持规划与网络运营，实现客户互动的个性化，优化供应链执行，提升履约流程效率，自动化收入管理活动，并改善财务表现。然而，对于电信运营商而言，最大的机遇可能存在于行业核心的两个领域：资产管理与项目交付。

自主资产管理：将网络基础设施转变为智能系统

电信运营商运营着全球最复杂的资产环境之一。网络由基站、光纤线路、无线电设备、天线、供电系统、边缘基础设施、数据中心、车辆以及客户终端设备组成，这些都需要进行规划、部署、维护、升级，最终退役。

过去，管理这些资产往往依赖于分散的系统、人工协调、被动的维护方式，以及运营、财务、采购和现场服务之间相互脱节的工作流程。自主资产管理通过将运营信号、维护历史、库存可用性、劳动力信息和财务数据整合为一个持续学习的系统，彻底改变了这一模式。

AI 智能体无需等待设备发生故障，即可分析全网运行模式，识别潜在风险，评估可能带来的业务影响，并自动协调预防性措施。维护工作可提前规划，技术人员可根据技能和空闲时间安排调度，所需备件可在派工前预留，工单也可实现自动生成与全程追踪，几乎无需人工干预。

现场运营也变得更加智能化。技术人员无需依赖静态排程和多个互不连通的工具，而是在 AI 辅助的工作流中开展工作。这些工作流会根据对网络的影响确定任务优先级、优化出行路线、提供包含丰富情境信息的资产历史记录，并随着全天状况的变化持续调整。

随着时间推移，这将形成一个持续的资产智能闭环：网络资产不断生成运营数据，AI 实时评估这些数据，自动识别风险，维护计划动态优化，库存主动调配，财务影响在企业范围内同步反映。网络不再仅仅是物理基础设施，而是一个智能系统，能够帮助运营商提升可靠性、控制成本，并在整个资产生命周期内实现资产绩效最大化。

自主项目交付：重新构想电信运营商的网络建设方式

电信业也是全球项目最密集的行业之一。

无论是部署光纤到户、升级无线基础设施、扩建数据中心、建设通信塔、推出 5G 服务，还是构建边缘计算能力，运营商都依赖于复杂的资本项目，这些项目需要在工程、采购、财务、运营、供应商、承包商以及监管方之间进行协调。

传统的项目管理方法往往难以跟上这些项目的规模和复杂性。自主项目交付将 AI 直接引入项目的规划、执行和管理环节，帮助组织从人工协调转向智能协同。

AI 智能体可以持续监控日程安排、预算、劳动力可用性、采购活动、承包商绩效、材料交付情况和项目里程碑。项目团队无需依赖定期状态更新，即可在新出现的风险、潜在延误、资源限制和预算偏差影响交付成果之前，主动获得相关洞察。

随着项目推进，AI 可协助资源分配、承包商协调、采购计划制定、进度预测、问题解决、项目报告以及财务管理，使项目团队能够减少信息收集时间，更多专注于做出明智决策。这使项目团队能够减少收集信息的时间，将更多时间用于制定明智的决策。

这一价值变得尤为重大，因为电信业仍是全球资本密集程度最高的行业之一。运营商必须持续在基础设施投资与盈利能力之间取得平衡，同时确保新的网络能力能够快速推向市场。自主项目交付有助于加速执行、提高资本效率、增强项目组合可视性，并缩短投资与实现价值之间的时间。^{3 6}

当项目交付与资产管理协同运作时，其最大优势得以充分显现。光纤部署、塔站建设或网络现代化项目在施工完成后并未结束。新投入的资产必须进行资本化处理、记录、监控、维护、优化，并最终实现更新换代。通过将项目执行与资产全生命周期管理直接关联，运营商可从规划和建设阶段到持续运营，构建一条连续的数字化链条。这可消除交接过程中的延迟，提升数据质量，并实现对基础设施投资更一体化的管理方式。

Joule：企业整体业务的一体化工作空间

Autonomous Enterprise 体验的核心是 Joule——SAP 的 AI 交互层，它整合了来自 SAP 系统及第三方系统的数据、工作流和智能体。

网络工程师、现场服务技术人员、项目经理、客服代表、财务团队、采购专员以及运营负责人不再需要在多个孤立的应用程序之间切换来完成工作。相反，他们可以通过统一的界面获取业务上下文、洞察信息、建议内容以及由智能体驱动的操作。

通过桌面和移动设备上的文本及语音交互，Joule 能够连接人员、流程与 AI 智能体，使企业内部的工作得以更高效地推进。

领先电信运营商已实现的成果

电信行业内的众多组织已从智能自动化和基于 AI 的运营模式中获得可衡量的效益。

德国电信（Deutsche Telekom）在扩大服务范围的同时，实现了 12% 的同比员工数量削减，并通过 SAP Business Network [商业网络] 与 SAP Ariba 实现了超过 100 万欧元的运营成本节约，此外还达成了 96.26% 的按时付款率，且 92.4% 的发票实现了无接触自动化处理。

澳电讯公司（Telstra）将预测误差降低了 34%，提升了 600 多个库存地点的产品可用性，并将网络故障恢复所需的备件供应时间缩短了 16%。

PLDT 通过 SAP Business Network [商业网络] 管理了超过 2800 场采购活动，总价值超过 6.3 亿美元，并处理了高达 64 亿美元的支出。

Vodafone 通过从本地部署基础架构向云端运营转型，将运营成本降低了20%。

这些成果表明，Autonomous Enterprise 的基础已在电信行业创造了可衡量的商业价值。

编辑注：在发布前，请为每个客户成果添加 SAP 客户案例引用，以符合 SAP Insights 寻源标准。

开启卓越新篇章

电信行业的 Autonomous Enterprise 并非遥不可及的未来愿景，其基础已然存在。

通过整合 AI 智能体、统一的业务数据、行业专业知识、自主资产管理、自主项目交付以及企业级治理，电信企业能够构建出持续适应变化环境并保持运营控制的组织。

对于希望超越复杂性管理、将复杂性转化为竞争优势的电信领导者而言，Autonomous Enterprise 提供了一种根本不同的运营模式。网络更具韧性，基础设施项目更加可预测，客户体验也变得更加主动。收入机会得以更快地识别和把握，员工也能将时间集中于创造最大价值的工作上，因为智能系统承担了大部分运营协调工作。

其结果是，这家电信公司不再像以往那样由多个功能孤岛组成，而是更像一个统一的智慧企业那样运作。