以下是对您提供内容的改写，同时保持了原文的风格和意思，并对正文进行了适当的排版调整，以方便读者阅读： **摘要**： 当前，基础电信运营企业在服务运营中面临客户感知预判难、满意服务运营效率低、客户口碑不清晰等问题。为解决这些痛点，本项目深度融合AI+大数据与客户服务运营，探索了具有原创性的“AI+感知运营”方法。我们首创了用户级的“AI早选”和“数智协同”能力，构建了满意服务数智运营的新模式和新路径。这一创新模式推动了满意度提升工作向AI+数字化方向发展，为企业打造了持续推动客户满意度提升的新动力。 **关键词**： AI早选、人工智能（AI）、大数据、满意度、感知运营数据 **引言** 2024年政府工作报告强调了深化大数据、人工智能（AI）等研发应用的重要性，提出打造具有国际竞争力的数字产业集群。客户满意度直接影响客户忠诚度和口碑，进而影响企业的市场份额和品牌形象。然而，实际运营中仍存在一些困难，如客户感知无法提前预判等。因此，本项目通过“AI早选”和“数智协同”能力，打造满意服务数智运营新模式，以持续提升客户满意度。 **一、项目概述及创新点** 本项目将AI+大数据与客户感知运营深度融合，探索了“AI+感知运营”的原创方法。我们首创了用户级的“AI早选”和“数智协同”能力，构建了清晰、深入、实用的满意服务数智运营模式。从技术底层到精准服务及运营保障，本项目具有四大创新点： 1. 自研AI模型为基础，实现客户感知主动预判； 2. 工单驱动任务运营，协同打造满意服务； 3. 统一客户感知视图，赋能服务营销一体化； 4. 确保数据安全交付。 **二、具体做法** **（一）解决“看的清”难题** 基于AI自研基础模型及大数据，我们首创了“AI早选”能力，为每位用户生成AI早选值，实现对全量客户的感知画像。具体步骤包括： 1. 全量预判，选取相关指标，构建AI早选模型； 2. 定性分类，将用户分为非常满意、满意、一般、不满意四大类。 **（二）解决“穿的透”难题** 通过工单驱动实施主动运营，包括： 1. 分层分级，实现千人千面策略； 2. 工单驱动，实现运营工作闭环。 **（三）解决“摸的着”难题** 我们构建了多维展现的客户感知视图，助力服维营一体化，包括： 1. 通过客户感知视图，实现多维度全量数据展现； 2. 客户感知提醒，赋能价值与感知运营协同； 3. 锐化专项活动作用，增加客户触达能力和规模。 **（四）解决“保安全”难题** 依托数据中台，实现数据安全交付，全面保障常态化运营的数据安全。 **三、项目成效** 1. 数智化实现客户感知预判新飞跃； 2. 体系化构建满意服务运营新模式； 3. 显性化助力满意度忠诚度新增长。实践证明，本项目不仅提升了客户满意度，还促进了企业客户忠诚度的改善，有效助力企业高质量发展。