智能通信与数据服务的技术演进及行业趋势研究 —— 基于通信服务领域的实践分析

客户世界 | 2025年12月25日 | 客世原创 | 评论已关闭 | 318

摘要

本文聚焦智能通信与数据服务领域，结合通信服务企业在号码识别、数据运营、防骚扰治理等领域的十年实践，系统梳理技术演进路径，深入分析行业发展趋势。通过探讨全流程外呼管理、跨平台号码认证、数据要素流通等关键技术的应用逻辑，揭示通信服务从单一功能服务向智能化、生态化转型的内在规律，为行业规范化发展与技术创新提供理论参考与实践借鉴。

一、智能通信技术的初始探索：从号码识别到用户意愿管理

（一）号码智能标记技术的底层逻辑

在移动互联网早期阶段（2010-2015 年），陌生号码带来的信息不对称问题成为通信领域的核心痛点。为解决用户对陌生号码性质的判断需求，行业率先开发号码智能标记技术，其本质是构建 “号码 – 标签” 映射的数据库系统。通过采集企业黄页、用户举报、行业分类等多源数据，建立全国性号码标签库，定义 “快递”“骚扰”“诈骗” 等基础标签维度。

以 2013 年推出的号码标记服务为例，该技术通过在手机终端嵌入轻量化数据库，实现陌生号码来电时实时匹配标签并展示。这一技术的创新点在于将离散的号码数据结构化，降低用户决策成本。数据显示，该服务推出后，用户对标记为 “快递” 的号码接听率提升 47%，对标记为 “骚扰” 的号码拒接率达 92%，初步体现了数据赋能通信效率的价值。

（二）用户意愿登记平台的扩展应用

随着号码标记技术的普及，行业进一步发现用户对通信的需求具有动态性特征。基于此，研发用户意愿登记平台，其技术逻辑是通过 C 端用户主动输入（如 “允许某类号码在特定时段呼叫”），构建用户通信偏好模型。平台通过 API 接口与企业外呼系统对接，实现外呼前的 “意愿 – 号码” 匹配校验。

实践表明，当企业外呼号码与用户登记的意愿标签匹配时，接通率提升 35%，投诉率下降 68%。该技术突破了传统防骚扰的被动拦截模式，转向 “用户需求驱动通信” 的主动服务模式，标志着智能通信从 “信息过滤” 向 “精准服务” 的理念升级。

二、数据服务体系的构建：从合规运营到要素流通

（一）公共数据授权运营的技术框架

数据服务的早期探索始于 2014 年，行业尝试将通信数据进行脱敏、聚合处理，形成标准化数据产品。2017 年后，随着数据合规政策的完善，逐步建立公共数据授权运营体系，其核心包括：

1.数据治理技术：采用联邦学习、差分隐私等技术实现数据“可用不可见”，解决数据共享与隐私保护的矛盾。例如，在金融风控场景中，通过联邦学习联合建模，在不泄露原始用户数据的前提下，提升风控模型准确率 22%。

2.合规认证体系：建立数据产品全生命周期管理系统，涵盖数据采集、加工、交易的合规性校验。某数据交易平台的实践显示，通过该体系，数据产品上架审核周期从 15 天缩短至 3 天，合规性通过率提升至 98%。

（二）数据要素流通的行业实践

在数据要素市场化进程中，通信数据的价值逐渐凸显。行业通过构建“数据采集 – 清洗 – 建模 – 应用” 链条，将通信行为数据转化为信用评估、用户分群等增值服务。例如，在金融行业，基于通话频次、号码类型等特征构建的风控模型，可将欺诈识别率提升 30%，同时将误拒率降低 18%。

值得关注的是，行业在数据交易标准化方面的探索。通过制定《公共数据运营技术标准》，规范数据接口格式、质量指标、安全要求等，推动跨机构数据流通效率提升。截至 2023 年，某数据交易所通信类数据产品年交易量突破 5 亿元，年复合增长率达 45%，显示出数据要素市场的强劲活力。

三、防骚扰治理的技术迭代：从单一拦截到全流程管理

（一）骚扰电话定义的动态演变

早期行业对骚扰电话的界定以“频次”“内容” 为核心指标（如单日呼叫超 3 次视为骚扰）。随着用户体验需求的提升，政策层面逐步转向 “用户主观感受” 导向，2022 年相关平台将 “非应邀商业电话” 纳入治理范畴，强调通信行为与用户需求的匹配度。

这一转变推动技术升级：传统基于规则的拦截系统（如关键词过滤、频次限制）难以适应动态需求，行业开始引入机器学习模型，通过分析用户历史接听记录、通话时段、号码标签等多维特征，预测用户对特定外呼的接受概率。实验数据显示，某智能拦截模型的准确率达 89%，较规则引擎提升 27%。

（二）全流程外呼管理体系的构建

为破解“高呼叫 – 高骚扰 – 高拒接” 的恶性循环，行业构建覆盖外呼前、中、后的全流程管理体系：

1.外呼前策略优化：基于行业特征库（如金融、电商等不同行业的外呼频次阈值）、线路质量数据、线索来源可信度，通过智能算法生成个性化外呼计划。某电商企业的实践显示，优化后外呼有效触达率提升 28%，用户投诉率下降 51%。

2.外呼中实时调控：利用实时数据采集技术，获取用户当前时段已接外呼数量、行业分布等信息，通过预测模型动态调整外呼时机。例如，当检测到用户 1 小时内已接 3 个同类外呼时，系统自动延迟本次外呼并标记为 “高干扰风险”。

3.外呼后质检与反馈：集成反欺诈、防骚扰模型，对通话内容进行语义分析，识别违规营销、虚假宣传等行为。某通信服务平台的数据显示，通过智能质检，违规外呼识别效率提升 70%，人工质检成本降低 45%。

四、跨平台可信认证技术：大模型时代的通信基础设施

（一）号码展示碎片化问题的技术成因

在多终端通信环境下，同一号码在不同手机品牌、操作系统、互联网平台的展示信息存在显著差异。例如某些政务号码有呼入也有呼出服务，其在小米终端显示为“政务服务”，在 OPPO 终端被标记为 “骚扰”，在华为终端仅显示号码本身。这种碎片化源于：

数据来源多样性：各平台数据采集渠道不同（如厂商自建数据库、第三方数据接口、用户举报），导致标签不一致；
算法差异：不同平台的标记算法权重不同（如有的侧重用户举报频次，有的侧重通话时长），引发结论偏差。

（二）跨平台可信认证的技术路径

为解决上述问题，行业推出跨平台号码认证技术，其核心架构包括：

1.企业直连备案系统：建立企业与认证平台的直连通道，企业提交营业执照、号码使用证明、服务范围等权威数据，平台通过区块链技术实现数据存证，确保源头可信。

2.多平台数据协同机制：通过 API 接口实现手机厂商、互联网搜索引擎、大模型平台的数据同步，建立 “一数一源” 的可信数据源。例如，某认证平台与 12 家手机厂商、8 家互联网企业达成数据互通，使同一号码在不同终端的展示一致性提升至 95%。

3.大模型时代的升级应用：在生成式 AI 普及的背景下，可信认证数据成为大模型回答号码相关问题的可靠来源。实验显示，当大模型调用经过认证的号码数据时，回答准确率达 98%，而使用非认证数据的准确率仅为 63%，凸显了可信数据在 AI 时代的基础价值。

五、全球化布局与技术创新：新兴市场的机遇与挑战

（一）新兴市场的通信技术适配

在印度、东南亚等新兴市场，通信基础设施与国内存在差异，行业需针对性进行技术适配：

低功耗技术：针对当地网络覆盖不稳定、手机型号复杂的特点，优化终端SDK（软件开发工具包），将内存占用降低 40%，确保在低端机型上稳定运行；
本地化标签体系：结合当地文化、商业习惯，新增“宗教服务”“农业推广” 等特色标签，提升标记准确率。在印度市场的调研显示，本地化标签使用户对陌生号码的理解准确率从 62% 提升至 81%。

（二）AI 技术的深度融合

2023 年以来，行业加速 AI 技术应用，杭州研发中心的实践具有代表性：

智能外呼机器人：基于语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）技术，开发多场景外呼机器人，实现营销话术动态生成、用户意图实时分析。测试数据显示，机器人外呼的有效沟通率达 73%，接近人工水平（78%），但成本仅为人工的 1/5；
大模型智能体合作：与主流大模型厂商联合开发通信垂类模型，例如将号码认证数据、防骚扰规则注入大模型，使其能根据用户查询context（上下文），提供精准的号码归属、风险等级等信息，推动通信服务从 “工具型” 向 “智能决策型” 升级。

六、行业趋势展望：从功能服务到生态构建

（一）技术融合加速智能化进程

未来，5G 消息、AI、区块链等技术将深度融合，推动通信服务向 “感知 – 决策 – 执行” 一体化演进。例如，5G 消息可承载富媒体内容，结合 AI 实时分析用户浏览行为，动态调整外呼策略；区块链技术可用于构建去中心化的号码认证网络，提升数据共享的安全性与效率。

（二）数据要素流通的规范化与规模化

随着数据要素市场政策的完善，通信数据的流通将呈现两大趋势：

合规化加速：隐私计算、数据沙箱等技术的普及，将破解数据“不敢共享” 的难题；行业标准的细化（如数据分类分级、定价机制），将解决 “不会共享” 的问题；
应用场景深化：除金融、电商外，通信数据将在智慧城市、医疗健康等领域探索新应用。例如，通过分析老年人的通话模式，可提前预警健康风险，拓展数据服务的社会价值。

（三）用户体验导向的服务重构

行业将从“企业中心” 转向 “用户中心”，构建以用户需求为核心的通信生态。例如，开发 “用户通信门户”，允许用户自定义号码白名单、免打扰时段、信息接收偏好等，实现 “我的通信我做主”。同时，通过积分激励等机制，引导用户主动参与数据共建（如标记陌生号码），形成 “用户 – 企业 – 平台” 的良性互动。

七、结论

智能通信与数据服务行业历经十年发展，已从单一的号码标记工具，发展成为融合技术创新、数据运营、生态构建的复杂体系。当前，行业正处于从“功能服务” 向 “价值创造” 转型的关键期，需以技术融合为驱动，以数据要素为核心，以用户体验为根本，持续探索规范化、智能化、全球化的发展路径。未来，随着 AI、5G 等技术的深化应用，行业有望在构建可信通信生态、推动社会数字化转型中发挥更重要的作用，实现从 “通信服务提供者” 向 “数字信任构建者” 的跃迁。

（本文是于2025年4月15日在山东高邮举行的首席客户官百人会2025春季会的宋卿演讲录音整理。）

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2025年祝融辑（总第238期），作者：宋卿羽乐科技副总裁；联络编辑：edit@ccmw.net