人工智能与数据的同频共振，正在重塑通信行业的发展格局。
近日，华为联合中国信通院、中国移动河南公司、福建公司重磅发布《通信行业人工智能数据治理实践指南2025》，紧扣“Data for AI”与“AI for Data”双轮驱动核心，为通信运营商数智化转型提供了从理论到实操的全流程指南。
从“双轨并行”到“数智交织”，一场不可逆的产业变革
回溯近百年发展历程，人工智能与数据的关系经历了从“并行”到“交织”的蜕变。
人工智能三起两落，从符号主义的“逻辑机器”，到联结主义的“数据驱动”，再到大模型时代的“智能涌现”，完成了从专用到通用的跨越。数据技术也同步升级，从DT1.0“存得住、查得到”，到DT2.0“存得多、算得快”，再到DT3.0“供得出、流得动、用得好”，正式迈入要素价值释放的新阶段。
如今，两者深度融合，形成“数据训练AI、AI优化数据”的螺旋式发展格局。这不仅是技术的迭代，更是通信行业从“连接提供商”向“智能信息服务商”转型的核心驱动力。
高质量数据集：AI时代通信业的“核心燃料”
大模型时代，数据质量直接决定AI应用效果。通信运营商要打赢数智化转型战，高质量数据集建设是必答题。
1. 通信业的“数据刚需”：这些场景急需高质量数据支撑
人工智能正深度渗透通信运营全流程：
企业办公：AI助手搞定公文撰写、政策查询，效率翻倍；
市场营销：精准画客、智能荐品，实现“一客一策”；
客户服务：智能客服7×24小时响应，首呼解决率超70%；
网络运维：故障预测、自动修复，将告警量减少80%。
这些场景，都需要主题明确、质量达标、规模充足的数据集作为支撑。
2. 高质量数据集怎么建？三步走策略
建设高质量数据集，不是简单的数据堆砌，而是一套“管理+技术+评测”的闭环体系：
管理层面：设立数据治理办公室，明确数据责任人，覆盖从采集到退役的全生命周期管理；
技术层面：用Flume、Kafka实现实时采集，用AI算法自动清洗去重，用半自动化工具提升标注效率；
评测层面：从完整性、准确性、时效性等多维度评估，形成“建设-使用-反馈-优化”的良性循环。
智能化数据治理：让数据“活起来、用得好”
传统数据治理靠人工，费时费力还易出错。人工智能的加入，让数据治理迈入“智能密集”新阶段。
1. 五大核心领域，AI重塑治理模式
数据标准管理：AI自动识别字段含义、生成标准文档，效率提升60%；
数据质量管理：从“事后抽查”到“实时监控”，AI自动识别异常数据，错误率从5%降至2%；
数据安全管理：动态识别异常访问行为，智能脱敏敏感信息，筑牢安全防线；
元数据管理：AI自动生成元数据字典，河南移动单表整理耗时从天级缩短至秒级；
数据资产管理：自动分类敏感数据、评估数据价值，让数据从“成本”变成“资产”。
2. 标杆实践：看河南、福建移动如何落地见效
纸上谈兵不如实战见真章，两大移动公司的实践给出了标准答案。
河南移动：打造“数据治理助手”大模型，7万+张数据表字典信息完整率从40%提升至100%，节省3000人天工作量；构建企业级数据地图，数据查找成功率从30%跃升至85%。
福建移动：围绕“画客-挖需-问策”全流程，构建六大AI能力，AI用户画像精准度达90%，营销剧本转化率提升至8.4%，实现从“经验驱动”到“数据+智能驱动”的跨越。
三大趋势前瞻：通信数智化转型的未来方向
指南前瞻性指出，通信行业数据智能将朝着三大方向演进：
数智一体化：打通数据采集、模型开发、应用运维全链路，实现端到端工程化落地；
人机协同：数字员工承接重复性工作，人类聚焦复杂决策，形成“人类优化模型、模型提升效率”的协同生态；
内生安全：将安全理念融入数据全生命周期，构建“事前预防、事中管控、事后追溯”的安全体系，守住合规底线。
数据智能浪潮已至，通信行业的数智化转型不是选择题，而是生存题。
这份指南的发布，为运营商提供了清晰的行动路线图。唯有以高质量数据为基，以智能化治理为翼，才能在新质生产力的赛道上抢占先机，筑牢核心竞争力！
