随着网络规模持续增长、网络结构愈发复杂、客户需求逐渐多样，传统依赖人工维护+系统辅助的运维模式存在分析效率低和准确率低的问题，无法满足网络质量和客户感知的需求，急需引入AI新技术解决。项目充分利用AI技术优势，着力推进无线网络优化实现从“以性能为中心”到“以感知为中心”、从“聚焦网络”到“聚焦客户与业务”、从“单问题站点处理”到“重点区域、重点场景、重点客户整体解决”的三项转变。
随着5G网络的快速演进，友商共建共享带来的竞争压力日渐突出，用户感知的提升，成为运营竞争的关键，其中用户满意度是用户最真实的感知表达，也是赢取人心红利的“重要抓手”，但目前满意度提升工作仍面临着“外部环境压力及内部运营挑战”的问题。实现投诉压降和满意度提升。以AI算法为驱动，强化客户真实体验向网络运营的有效传导，保持移动网络质量领先优势为目标，实现问题发现、分析定位、闭环解决三阶段的无缝衔接并针对性解决，这是本课题要解决的核心问题。
项目以AI算法为驱动强化客户真实体验向网络运营的有效传导，保持移动网络质量领先优势为目标，实现问题发现、分析定位、闭环解决三阶段的无缝衔接。
在问题发现阶段，实现“用户级”“业务级”的精准业务画像和质差用户预测。在分析定位阶段，基于AI算法进行业务及用户级的质差根因定位分析，在问题解决阶段，基于AI实现自动开站、覆盖补偿、容量自动均衡、干扰自动定位等工作，并结合业务的精准实时识别进行重点业务保障。
最近该项目在中国、泰国、沙特、印尼进行了试点. 在中国北京，我们选择了高校，地铁、中关村商圈，五棵松场馆等场景。
在问题发现阶段，构建客户体验指数CEI用户感知主动管理系统，实现差感知用户预测，在问题定位阶段，首先基于智能板实现用户具体质差问题定位。然后根据AI算法进行业务级质差问题定位，最后通过NGI定位模块实现问题栅格级精准定位，支撑问题优化。在优化阶段，通过智能融合版实现软参自动调整，通过毫秒级优先调度，解决高清游戏卡顿问题。通过无线运维工作台实现容量自动均衡、天馈自动调整。最后基于立体覆盖仿真评估调整效果。
对部署区域连续两个季度用户满意度进度调研评估，网络投诉量和用户满意度持续改善，达成目标。
