京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国移动的大数据探索:移娃背后的秘密
“移娃在此,有何吩咐?”在北京移动的客户端点开我的客服,机器人移娃就跳了出来,为客户提供“贴心在线服务”。客服机器人“移娃”是大数据应用的一个典型案例。在大数据的应用方面,电信运营商无疑具有领先的优势,这种优势来自大量的数据积累和在此基础上的行业技术分析。作为全球用户规模最大的电信运营商,中国移动在大数据应用方面已经走在了前面。
大数据提升服务效率
作为中国移动专注客户服务的公司,中移在线服务有限公司(简称中移在线)要为8.6亿用户提供客户服务,传统的电话热线服务早已不适应现实的需求,利用互联网提供在线服务成为必然选择,而大数据和人工智能则在提升用户服务水平方面成为一个亮点。“移娃”正是中移在线联合移动研究院,在智能化服务领域研发的最新产品,她的独特优势在于中国移动积累的海量用户数据,在31个省拥有超过5万服务坐席和10多年积累的行业运营与服务能力。
中国信通院3月份发布的《中国大数据发展调查报告》(2017)显示,企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策(55.8%)、提升运营效率(48.2%)和改善风险管理(25.7%)。利用大数据提升运营效率对运营商来说立竿见影。
中移在线相关负责人告诉记者,移娃可以应用于微信、网站等互联网渠道及短信、热线等传统渠道,与客户通过自然语言进行交流,满足客户问题咨询、投诉受理、信息查询、寒暄聊天等多种需求,实现“24 小时”在线、“全天候”服务。
据介绍,该机器人已在10086微信服务号等6个全国渠道、近60个省内渠道上线,月访问量超过5000万次。2016年节约人工成本超过1.2亿元,预计今年将至少超过3亿元。
图为“移娃”服务截屏。
“移娃”梳理入库了全国31省业务知识10万条、寒暄对话20万条,自然语言识别率达到93%、准确率达到80%。”该负责人告诉记者,在大数据和机器学习技术支撑下,该产品性能和运营能力均取得行业领先地位。
中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长何宝宏告诉记者,“电信公司在大数据方面的优势主要是数据量特别大,精确度特别高。因为它的数据都是基本实名的,来自网络的底层,所以它的数据量覆盖面广而准确。”
大数据服务精准扶贫
在大数据应用上小有斩获的中国移动并没有停止脚步。近来,中国移动正利用自身的优势将大数据运用到精准扶贫方面。
为积极响应国家精准扶贫号召,中国移动依托自身具备的信息技术优势和进村入户的服务保障体系,自主研发了精准扶贫系统,努力为农村贫困人口搭建脱贫致富的信息通路。
“精准扶贫系统于2015年底正式上线运营,经过2016年扎根国家级贫困地区、深耕系统优化建设的创业历程。目前,已在全国8个市、县落地实施,22个市、县进行部署试用,覆盖289万贫困人口,为8.5万余扶贫干部提供信息化服务。”中国移动相关工作人员告诉记者。
精准扶贫系统是集一个创新性、开放性、实效性为一体的政务信息平台,背后依靠的正是大数据分析技术。据了解,系统运行成效获得了各级领导、一线扶贫队伍和贫困群众的肯定。
该系统有两个特点:一是打造健康的扶贫数据生态,实时采集贫困动态数据,实现端到端地扁平化传递和标准化整合,助力政府不断提升扶贫工作决策水平;二是打造聚合的资源生态,搭建的开放资源平台,提供了政府、社会等各项扶贫资源、信息的统一入口,激发贫困户主动脱贫的内生动力,弥合贫困群众与互联网时代间的数字鸿沟。
中国移动相关负责人称,未来将继续加大资源投入,进一步提升针对农村地区群众的信息化服务水平,助力贫困落后地区搭上移动互联网快车,助推贫困群众享受到互联网时代发展的红利。
瞄准未来,大数据走向智能化
何宝宏认为,大数据还处于技术的早期阶段,还没有完全发展成熟。目前大数据应用的成功案例,还呈散发状,而不是大规模应用,“只有在一些典型场景,目前还是可以的”。而中国移动利用大数据提升客户服务和推进精准扶贫恰恰就是“典型场景”。
作为大数据的先行者之一,中国移动目前正利用大数据,提升用户对服务、业务、产品的体验。
对于未来大数据的发展规划,中国移动方面表示,一是服务个性化,强化大数据的个性化分析,围绕用户属性、偏好、服务场景,深入挖掘用户差异化服务诉求,结合用户的个性化服务特点,提供针对性的服务策略和服务交互内容。
二是服务一体化,依托大数据运营、分析能力,形成全网包括互联网、热线、营业厅等线上、线下渠道在内的服务一体化能力,确保用户在各个渠道一致性的体验感知,实现服务的体系化的高效协同。
三是服务智能化,通过服务大数据的挖掘与模型、算法设计,通过云计算、人工智能等先进技术引入,发挥大数据的智能服务价值,动态为客户开展智能化产品推荐、帮助客户围绕自身需求开展智能分析,通过智能服务的提供,持续为用户创造价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22