Anwendung künstlicher Intelligenz in der Telekommunikationsbranche und Veränderungen in der globalen Landschaft

Es wird erwartet, dass der Wert der künstlichen Intelligenz im Telekommunikationsmarkt bis 2031 38,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 41,4 % zwischen 2022 und 2031. Mit der wachsenden Nachfrage nach Verbesserungen des Kundenerlebnisses und der Notwendigkeit, die Investitionsausgaben zu rationalisieren, wird sich die Einführung künstlicher Intelligenz rasch beschleunigen . Um eine KI-zentrierte strategische Change-Management-Reise zu erreichen, ist aktive Unterstützung durch CXOs der Telekommunikation im gesamten Unternehmen erforderlich.

Um die wachsende Nachfrage nach KI zu verstehen, schauen wir uns einige aktuelle Marktbeispiele an. Kürzlich gab ein britischer Telekommunikationsriese bekannt, dass künstliche Intelligenz bis 2030 in seinen Betrieben 10.000 Arbeitsplätze ersetzen kann. Japanische Telekommunikationsanbieter haben bekannt gegeben, dass sie den Energieverbrauch ihrer Funkzugangsnetze (RAN) durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erfolgreich um die Hälfte reduziert haben. Einem US-amerikanischen Telekommunikationsunternehmen gelang es, mithilfe künstlicher Intelligenz die Anrufabbruchraten von Kunden um 62 % zu senken und so das bestehende Kundenserviceerlebnis zu verändern

Während es Beispiele wie dieses gibt, die veranschaulichen, wie künstliche Intelligenz die globale Telekommunikationslandschaft umgestaltet, gibt es solche Noch eine Frage

Ist KI der einzige Held?

KI- und ML-Modelle machen nur 40 % der Lösung aus, Daten sind der Schlüssel. Es ist wichtig zu beurteilen, ob sich die Daten im richtigen Zustand befinden und eine wirksame Architektur und Governance vorhanden sind. Eines der größten Probleme, mit denen Telekommunikationsdienstleister derzeit konfrontiert sind, ist die Integration und Interpretation großer Datenmengen aus Netzwerken, verbundenen Geräten, sozialen Medien, Anrufaufzeichnungen, Rechnungsinformationen usw.

Aufdecken von Korrelationen zwischen hochdimensionalen Datenräumen und Erstellen umsetzbarer Erkenntnisse Die größte Herausforderung, die Data-Engineering-Teams begeistert.

Wie nutzt TSP KI?

Mit dem Wachstum der Rechenleistung, mehrschichtigen Datenflüssen und Fortschritten bei Algorithmen, die komplexere Fragen und Signaturen erfassen können, werden KI-Anwendungen in der Telekommunikation immer beliebter ein Stoß. In dieser Entwicklung haben sich Kundenservice und Netzwerkwartung als zwei Schlüsselbereiche herausgestellt.

Zu den kundendienstbezogenen Anwendungsfällen, die derzeit von KI/ML adressiert werden, gehören:

Mögliche Serviceprobleme vorhersagen und lösen, bevor Kunden sie bemerken.

• Serviceabläufe optimieren B. Kundenerlebnisse im Geschäft, maßgeschneiderte Marketingkampagnen und Personaleinsatz im Außendienst, in Filialen und in Callcentern.
• Vereinfachen Sie den Kunden-Self-Service mit GenAI für menschliche Interaktionen.
• Erkennen und verhindern Sie Betrug bei der Benutzerverwaltung, Abrechnung und mehr und nutzen Sie Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Kundendaten und Netzwerke proaktiv zu schützen.
• Zu den Anwendungsfällen, die KI/ML bei der Netzwerkwartung angehen kann, gehören:

Erkennen und verhindern Sie betrügerische Aktivitäten im Netzwerk und innerhalb von Kundenkonten

• Reduzieren Sie die Anzahl der Feldeinsätze
• Eliminieren Sie Robocalls
• Aktivieren Sie KI-gesteuerte Systeme Möglichkeit, Mobilfunkmasten bei Netzwerkausfällen oder Leistungsproblemen automatisch neu zu starten
• Optimieren Sie das Netzwerkverhalten mit Echtzeit-Wetterdaten, Windgeschwindigkeiten und mehr
• Stellen Sie sich die Zukunft vor

CSPs und TSPs treiben die 5G-Implementierung weltweit voran, um sich darauf vorzubereiten die Zukunft der Netzwerkkonnektivitätsanforderungen. Zukünftige Netzwerke werden immer komplexer und mit zunehmender Vernetzung und zunehmender Anzahl intelligenter Geräte werden große Datenmengen generiert. Um uns an diese Datenflut anzupassen, müssen wir auf Zero-Touch-Operationen vorbereitet sein, um den Umfang, die Komplexität und die Verkürzung der Entscheidungsvorlaufzeiten zu bewältigen.

In Mobilfunknetzen müssen KI-Systeme fair, rechenschaftspflichtig, zuverlässig und sicher sein und transparente Qualitäten. Diese Elemente sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Menschen verstehen können, wie und warum KI-Algorithmen bestimmte Entscheidungen treffen, und um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung künstlicher Intelligenz in der Telekommunikationsbranche und Veränderungen in der globalen Landschaft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!