通信网运营管理工单智能化处理技术要求

■制定 □修订

□IDT □MOD □NEQ

□FTP

33.030

中国电信集团有限公司

亚信科技（中国）有限公司,北京邮电大学,中兴通讯股份有限公司,中国信息通信研究院

随着网络的不断演进和5G时代的到来，运营商的网络更加复杂，业务需求更加多样化，电信运营管理更加复杂。为了加强电信运营管理系统的智能化和自动化，有必要引入人工智能技术。 引入人工智能技术将对现有的运营管理体系结构产生重大影响。需要引入一些与人工智能相关的新功能，如人工智能模型管理、数据采集、数据管理、策略等。基于增强型体系结构，设计电信运营管理的闭环流程，对如何利用人工智能进行电信运营管理有充分的指导意义。 传统的运营管理系统在处理工单过程中，大多依赖于维护人员和网络管理员人工分析工单内容，并手动将工单转发给下一处理人。随着网络规模的不断发展，网络设备的种类和数量急剧增加，对这些设备的运营和维护也愈加困难，如果依靠传统方法处理工单，会耗费大量的人力以及时间。为解决这一问题，引入人工智能技术实现工单内容分析的智能化处理，从而实现电信运营管理系统中工单自动化流转，提升网络管理效率。

本标准规定了如何运用AI技术，实现网络管理系统中工单自动化处理以及流转的过程。通过NLP、OCR等技术，解析各个管理系统的工单内容，根据解析结果处理工单，如将相似工单进行归类，实现智能推荐等功能，辅助故障处理人员处理相似工单。预计研究内容主要包括但不限于： 1) 参考信息通信网智能化运营管理系统功能架构，设计基于AI的通信网运营管理工单处理功能框图 2) 基于AI的通信网运营管理工单功能需求 数据获取：通过各个管理系统的接口获得各个系统的工单数据； 数据存储：将收集到的工单数据存储起来，以备数据处理； 数据处理：将收集到工单进行预处理，如数据清洗、去除停用词等，并对收集到工单进行标注； AI模型训练：将通过预处理的工单根据不同需求，训练不同的AI模型，如传输网、移动网、数据网的分类模型、信息处理模型等； AI模型库：将训练好的AI模型存储在AI模型库中，当系统中产生新的工单后，调用对应的AI模型，处理工单； 3) 网络管理员处理工单要求 为了更好的实现工单AI模型训练以及工单内容识别，工单申请或处理人员需要对问题的描述具备专业性、准确性、可理解性；工单标注人员具有丰富的运营网络管理系统的经验，能将各类场景进行准确的划分，且能设定专业的反馈工单。 4) 基于AI的通信网运营管理工单处理场景分类 回单规范性校验模型：应用在工单质检智能化应用中，对现场回单的内容进行规范化检查，检查现场回单的内容和其回单的定位是否一致； 故障工单智能转派模型：对回单内容的下一步处理动作进行意图识别后，通过建模实现对故障工单后续转派事件实体的识别； 故障工单智能概率推送模型：通过定期更新的标注样本数据，对模型进行迭代训练，预测新的回单样本类别，并对不同的客户发生故障的原因分组统计，计算故障单之间的相似度，最相关的TopN故障单进行智能推送，辅助人工判别决策。 5) 基于AI的通信网运营管理工单处理用例

1. 国内外对该技术研究情况简要说明： 传统的运营管理系统在处理工单过程中，大多依赖于维护人员和网络管理员人工分析工单内容，并手动将工单转发给下一处理人。随着网络规模的不断发展，网络设备的种类和数量急剧增加，对这些设备的运营和维护也愈加困难，如果依靠传统方法处理工单，会耗费大量的人力以及时间。为解决这一问题，引入人工智能技术实现工单内容分析的智能化处理，从而实现电信运营管理系统中工单自动化流转，提升网络管理效率。本标准在制定时也会借鉴参考ITU-T中的相关标准，保持一致。 2. 项目与国际标准或国外先进标准采用程度的考虑： 该标准的立项申请牵头单位已经于2020年在ITU-T立项，目前正在推进中。该项目将在满足通信运营管理需求前提下，参考国际标准ITU-T的最新进展，制定出基于AI的通信网运营管理工单处理的行业标准。 3. 与国内相关标准间的关系： 无。 4. 指出是否发现有知识产权的问题；无。