联通申请大语言模型家庭宽带策略专利，运营全链路自动化

国家知识产权局信息显示，中国联合网络通信集团有限公司申请了一项名为“基于大语言模型的家庭宽带运营服务策略生成方法、装置及存储介质”的专利，公开号CN122928414A，申请日期为2026年7月。该专利涉及宽带运营服务技术领域，核心目标是通过多源数据融合与大语言模型推理，实现家庭宽带运营服务策略的全链路自动化生成。这一动作表明，基础电信运营商正在把大模型能力从客服问答、内容生成等外围场景，推进到家庭宽带精细化运营的核心决策环节。

专利技术路径：从多源数据到多视图特征向量

根据专利摘要，该方法首先采集以家庭为统一粒度的多源数据，并据此生成多视图特征向量。所谓“以家庭为统一粒度”，意味着数据组织不再停留在单个宽带账号或单部手机号码层面，而是把同一家庭下的宽带、移动、终端等多维信息归集到同一分析单元。多视图特征向量则从不同侧面刻画家庭用户的网络使用行为、业务办理习惯与潜在需求，为后续建模提供结构化输入。

在特征工程环节，专利提出融合特征域注意力、差异化正则化及双层特征选择机制，构建改进型LightGBM模型。特征域注意力用于区分不同数据域对预测目标的重要性，差异化正则化针对不同类型特征施加不同约束，双层特征选择则在模型训练前后两次筛选特征，以控制维度并提升泛化能力。这一组合说明联通在传统梯度提升树模型上做了面向宽带业务场景的定制优化，而非直接套用通用算法。

改进型LightGBM模型接收多视图特征向量后进行分阶段预测，输出核心指标评分、预测不确定性标识及SHAP归因信息。核心指标评分给出量化判断，预测不确定性标识提示结果的可信程度，SHAP归因信息则解释各特征对预测结果的贡献方向与幅度。三类输出共同构成含诱因、复核、价值、流失风险及升值潜力等级的综合评估数据集，使运营人员不仅知道“谁可能流失”，还能看到“为什么”以及“是否需要人工复核”。

语义客群标签与结构化输入数据集的生成

在综合评估数据集基础上，专利方法进一步进行聚类分群并融合标签，生成语义客群标签，从而得到结构化输入数据集。聚类分群把特征相近的家庭用户归入同一群体，标签融合则把模型输出的评分、等级与归因信息转化为可读的客群描述。相比传统的静态标签体系，语义客群标签更强调对用户状态与需求的动态刻画，为后续策略生成提供语义层面的中间层。

这一环节的价值在于把模型输出“翻译”成运营语言。核心指标评分、流失风险等级、升值潜力等级等字段本身是数值与枚举值，直接交给策略环节容易造成信息损耗；经过聚类与标签融合后，客群画像既保留了模型判断，又具备业务可解释性。结构化输入数据集由此成为连接预测模型与大语言模型的桥梁，也为策略生成阶段构造标准化提示词准备了素材。

从专利摘要看，客群标签与个性化策略之间存在明确的对应关系：不同语义客群对应不同的运营约束与策略方向。这意味着联通试图把“千人千面”的宽带运营从人工经验规则，转为由数据分群驱动、由模型生成策略的流程化能力，减少对个别运营人员经验的依赖。

大语言模型输出个性化运营服务策略

专利方法结合预设运营约束构造标准化提示词，输入经业务案例微调的大语言模型，最终输出个性化运营服务策略。预设运营约束可能包括资费边界、合约期限、权益范围等业务规则，标准化提示词则把结构化输入数据集与约束条件组织成模型可理解的指令。经业务案例微调意味着大语言模型在通用能力之外，还接受了宽带运营场景的样本训练，以提升策略的合规性与可执行性。

专利摘要明确写道，该方法“实现了全链路自动化的家庭宽带运营服务策略生成”。全链路覆盖从数据采集、特征构建、模型预测、客群分群到策略输出的完整环节，而非只做其中某一段的自动化。对家庭宽带业务而言，策略内容通常涉及续约提醒、速率升级推荐、融合套餐搭配、权益赠送等方向，自动化生成可以缩短从数据洞察到运营动作的周期。

值得注意的是，大语言模型在此处的角色不是直接面对用户，而是作为策略生成引擎，把结构化数据与业务约束转化为可执行的运营方案。这与当前运营商将大模型用于智能客服、营销文案生成的做法形成区别，指向的是运营决策链路上游的自动化。

精细化运营导向：留存与价值挖掘的双重目标

从专利设计的输出字段看，流失风险等级与升值潜力等级并列出现在综合评估数据集中，说明该方法同时服务于用户留存和价值挖掘两个目标。流失风险识别对应存量用户的保有，升值潜力等级则对应套餐升档、融合业务加装等增量空间。两者共用一套数据与模型底座，但策略方向不同，体现家庭宽带运营从“粗放拉新”向“存量精耕”的转变。

客群标签与个性化策略的组合，使运营动作可以按家庭单元差异化配置。例如，对高流失风险客群侧重合约到期提醒与权益延续，对高升值潜力客群侧重速率升级与融合套餐推荐。专利中的诱因信息与复核标识，还为人工介入保留了接口，避免自动化策略在异常场景下直接触达用户。

这一专利方向与宽带行业当前的竞争格局相关。家庭宽带渗透率趋于饱和后，运营商之间的比拼更多落在存量用户的体验维护与价值提升上，谁能更准确地识别用户状态并匹配策略，谁就更可能在用户留存与ARPU值上占据主动。大语言模型的引入，为策略生成的规模化与个性化提供了新的技术手段。

联通专利布局与行业智能化升级方向

天眼查资料显示，中国联合网络通信集团有限公司成立于1994年，位于北京市，是一家以从事电信、广播电视和卫星传输服务为主的企业，企业注册资本10570385.629549万人民币。通过天眼查大数据分析，该公司共对外投资了36家企业，参与招投标项目4055次，财产线索方面有商标信息3890条，专利信息21507条，此外企业还拥有行政许可12个。超过两万条专利信息，反映出联通在通信技术、网络运维与数字化服务等领域的持续投入。

此次公开的专利申请日期为2026年7月，公开号CN122928414A，属于家庭宽带运营服务策略生成方向。把大语言模型与改进型LightGBM结合使用，既发挥树模型在结构化数据预测上的稳定性，也利用大语言模型在语义理解与策略组织上的灵活性，这种混合架构在运营商内部系统中具备较强的工程可行性。

从行业视角看，该专利体现了运营商将大语言模型应用于家庭宽带精细化运营的趋势。通过客群标签与个性化策略提升用户留存和价值挖掘能力，代表宽带服务智能化升级的一个具体方向。随着此类专利从申请走向系统落地，家庭宽带运营有望从依赖人工规则的阶段，逐步过渡到数据驱动、模型生成、人工复核相结合的新流程。

数据来源:网易(原文)