提起人工智能（ai），人们并不陌生，从最早的ibm深蓝战胜国际象棋大师，到不久前阿尔法狗横扫围棋届，人工智能不仅越来越聪明，更是随着神经网络技术的成熟开始在越来越多的场景中崭露头角。
正是看到了ai未来广阔的应用场景与巨大挑战，itu把今年电信日主题定为推动人工智能的正当使用，造福人类。
毫无疑问，与人们生活息息相关，而且未来将实现万物互联、无所不在的电信网络能否成功应用ai，将关系到未来人们数字化生活的幸福与否。
在国内，三大运营商联合信通院、华为、中兴、烽火通信、大唐电信、云迅智能、云杉网络、大河云联等多家单位共同编制并发布了《网络人工智能应用白皮书》。
白皮书从技术应用的角度对网络人工智能进行研究和思考，首次给出了网络人工智能的定义和内涵，总结了网络人工智能的11个典型应用场景，涉及多个专业网络的故障告警、性能优化、模式分析、编排管理等方面，并提出了未来网络人工智能应用框架，指明了人工智能技术在运营商网络中应用的驱动力、需求、愿景和方向，为后续面向应用场景的解决方案的研发奠定了基础。
在应用方面，中国移动推出装配有高清摄像头、红外热成像、光线传感器、激光扫描仪、身份证阅读器、超声波传感器、温湿度传感器等10余种传感器的巡检机器人。它能识别、读取各种设备仪表，巡检、核对仪表数据；还能辅助机房施工管理，对施工人员进行身份验证和人脸识别，验证通过后，机器人自动进入随工监督状态。
不能甄别优质、“立即购买”类的线索：众多渠道来的线索繁杂、但客户对于产品/服务的采购是有计划和时效性的，延误更佳接洽的时机。
缺乏科学、合理的销售资源分配：更优质的客户资源集中在少数大销售手里，不透明、不公平、缺乏监管，也造成了人均单产值低，销售机会未被充分挖掘；客户信息沉淀有限、无法进行机会再挖掘。
商机管理不到位：缺乏科学商机识别、评估、报备与审核机制；业绩考核是以结果导向，却没有精细和高效的跟进流程来规范销售团队；决策无“据”，不能科学分析销售行为，难以进行销售结果预测和风险管控；项目进展不了解，销售预测不准确，大项目和大客户需要多部门协同、却效率低下、客户满意度不高。
回款管理难：无科学、合理的回款计划，大量应收账款逾期，造成企业现金流出现困难；缺乏回款预警机制；无法有效评估销售业绩。

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