預(yù)計(jì)到2031年，電信市場(chǎng)的人工智能價(jià)值將達(dá)到388億美元，2022年至2031年間的復(fù)合年增長(zhǎng)率為41.4%。對(duì)改善客戶體驗(yàn)的需求不斷增長(zhǎng)，以及資本支出合理化的需要，將推動(dòng)人工智能采用的快速加速。

在這種情況下，更有可能成為領(lǐng)導(dǎo)者的全球電信領(lǐng)域?qū)⑹悄軌驈母邔油苿?dòng)價(jià)值轉(zhuǎn)型的運(yùn)營(yíng)商。這需要電信CXO的積極支持，以在整個(gè)組織內(nèi)實(shí)現(xiàn)以人工智能為中心的戰(zhàn)略變革管理之旅。

為了了解采用人工智能日益增長(zhǎng)的需求，讓我們看一下一些最新的市場(chǎng)實(shí)例。英國(guó)一家電信巨頭最近宣布到2030年，人工智能將能夠取代其運(yùn)營(yíng)中的10,000個(gè)角色。日本電信服務(wù)提供商（TSP）宣布，通過(guò)人工智能，他們已經(jīng)能夠?qū)AN能耗降低一半。一家美國(guó)電信企業(yè)利用人工智能將客戶呼叫放棄率降低了62%，從而改變了現(xiàn)有的客戶服務(wù)體驗(yàn)。

諸如此類的實(shí)例表明人工智能正在如何重塑全球電信格局。但還有一個(gè)問(wèn)題。

AI是唯一的英雄嗎？

AI和ML模型僅占解決方案的40%，而數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。評(píng)估數(shù)據(jù)是否處于正確狀態(tài)以及有效的架構(gòu)和治理是否到位非常重要。電信服務(wù)提供商當(dāng)今面臨的主要問(wèn)題之一是對(duì)網(wǎng)絡(luò)、連接設(shè)備、社交媒體、通話記錄、計(jì)費(fèi)信息等產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的整合和解釋。

揭示這些高維數(shù)據(jù)空間之間的相關(guān)性并創(chuàng)建可操作的見(jiàn)解是最令數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)興奮的挑戰(zhàn)。

TSP如何利用人工智能呢？

計(jì)算能力的增長(zhǎng)、多層數(shù)據(jù)流以及能夠捕獲更復(fù)雜問(wèn)題和簽名的算法的進(jìn)步，正在推動(dòng)電信領(lǐng)域人工智能的發(fā)展。客戶服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)維護(hù)是人工智能應(yīng)用的兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

AI/ML正在解決的客戶服務(wù)相關(guān)用例包括：

● 預(yù)測(cè)可能的服務(wù)問(wèn)題并在客戶注意到之前解決它們

● 優(yōu)化服務(wù)運(yùn)營(yíng)，例如店內(nèi)客戶體驗(yàn)、定制營(yíng)銷活動(dòng)以及現(xiàn)場(chǎng)、商店和呼叫中心的員工部署

● 使用GenAI簡(jiǎn)化客戶自助服務(wù)，實(shí)現(xiàn)人性化交互

● 檢測(cè)和防止用戶管理、計(jì)費(fèi)等領(lǐng)域的欺詐行為，并利用人工智能算法積極主動(dòng)地保護(hù)客戶數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)。

AI/ML幫助解決的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)相關(guān)用例包括：

● 檢測(cè)并防止網(wǎng)絡(luò)上和客戶帳戶內(nèi)的欺詐活動(dòng)

● 減少外地派遣次數(shù)

● 消除機(jī)器人電話

● 使人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)能夠在任何網(wǎng)絡(luò)故障，或性能問(wèn)題期間自動(dòng)重新啟動(dòng)蜂窩塔

● 優(yōu)化實(shí)時(shí)天氣數(shù)據(jù)、風(fēng)速等的網(wǎng)絡(luò)行為

描繪未來(lái)

全球的CSP和TSP正在部署5G，為推動(dòng)下一代網(wǎng)絡(luò)連接做好準(zhǔn)備。未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)將變得更加復(fù)雜，越來(lái)越多的連接和智能設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。我們還需要為零接觸操作做好準(zhǔn)備，以便能夠應(yīng)對(duì)這種數(shù)據(jù)過(guò)剩場(chǎng)景中所需的規(guī)模、復(fù)雜性和縮短的決策準(zhǔn)備時(shí)間。

因此，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的人工智能系統(tǒng)必須公平、負(fù)責(zé)、可靠、安全和透明。這些要素對(duì)于確保人類能夠理解人工智能算法如何以及為何做出特定決策并能夠建立對(duì)人工智能系統(tǒng)的信任至關(guān)重要。

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