인공지능: 통신 산업의 변혁을 위한 가속기

수많은 발전을 통해 통신 사업자는 이제 일반 인공 지능을 활용하여 비즈니스 요구 사항을 충족하고 무제한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

데이터의 폭발적인 성장과 컴퓨팅 성능 및 복잡한 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 인공 지능(AI)은 소매, 금융, 의료, 운송 등 다양한 산업 분야에서 혁신의 선두에 섰습니다. 이러한 산업의 얼리 어답터들은 AI를 성공적으로 활용하여 산업을 재정의하고 운영 환경을 변화시켰습니다. 그러나 최근까지 통신 사업자는 자체 AI 여정을 시작하는 데 시간이 오래 걸렸습니다.

통신 사업자는 이제 AI의 엄청난 잠재력을 깨닫고 AI의 혁신적인 힘을 수용하기 시작했습니다. 방대한 네트워크와 방대한 양의 데이터를 보유한 통신산업은 전 세계 사람과 기업을 연결하는 핵심 역할을 담당하고 있으며, 인공지능의 통합으로 인해 큰 혜택을 누릴 것입니다. 통신 회사는 AI의 힘을 활용하여 새로운 기회를 열고 운영에 있어 근본적인 변화를 주도할 수 있습니다. AI는 네트워크 성능을 최적화하고, 서비스 품질을 개선하고, 프로세스를 간소화하고, 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI 기반 자동화는 효율성을 향상하고 비용을 절감하며 사업자가 기존 연결을 뛰어넘는 혁신적인 디지털 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

통신 사업자는 다양한 영역에서 AI를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 네트워크 관리를 통해 예측 유지 관리, 지능형 리소스 할당 및 동적 네트워크 최적화가 가능합니다. 인공 지능 알고리즘은 실시간으로 데이터를 분석하여 네트워크 운영을 더욱 효율적이고 대응 가능하게 만듭니다. 또한 AI는 서비스를 개인화하고 고객 요구 사항을 예측하며 사전에 문제를 해결함으로써 고객 경험을 혁신할 수 있습니다. 인공 지능으로 구동되는 가상 비서와 챗봇은 연중무휴 24시간 지원을 제공하고, 셀프 서비스 옵션을 향상시키며, 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다.

또한 인공지능은 통신사의 비즈니스 모델과 수익원을 변화시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. AI는 대량의 데이터를 분석하여 새로운 시장 기회를 식별하고 가격 전략을 최적화하며 부가가치 서비스 개발을 지원할 수 있습니다. 통신 사업자는 스마트 시티, 의료, 엔터테인먼트 등 다른 산업과 파트너십을 맺어 포괄적인 솔루션을 제공하고 새로운 수익원을 얻을 수 있습니다.

통신 사업자가 AI 여정을 시작하면 산업을 재정의하고 연결 및 연결의 미래를 형성할 수 있는 잠재력을 갖게 됩니다. 연락. AI 기술을 채택함으로써 데이터에서 전례 없는 통찰력을 얻고, 운영 효율성을 개선하며, 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 통신산업은 인공지능의 힘으로 수혜를 입을 것으로 예상됩니다.

신기술이 통신을 인공지능으로 이끌고 있습니다.

5G 네트워크의 융합, 사물인터넷(IoT), 늘어나는 빅데이터가 통신을 만들고 있습니다. 서비스 제공업체(CSP)는 인공 지능 지능형 운전자로 전환합니다. 세계 통신시장의 인공지능 시장 규모는 2022년부터 연평균 41.4% 성장해 2031년에는 388억 달러에 이를 것으로 예상된다. 전례 없는 연결성과 데이터 볼륨의 시대에 효과적으로 대처하기 위해 통신 기업은 인공 지능을 혁신, 운영 효율성 및 향상된 고객 경험의 핵심 원동력으로 수용하고 있습니다.

고급 알고리즘, 머신 러닝(ML) 및 심층 신경망(DNN)을 결합하여 ), 대규모 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별하며 지능적인 예측을 할 수 있는 인공지능 기술입니다. 5G가 출시되면서 많은 통신사업자들이 이 조합으로 5G를 접목하기 시작했습니다

어떤 사람들은 5G가 인공지능에 강력한 힘을 제공한다고 말합니다. 통신과 인공 지능이 통합되면 통신 서비스 제공업체는 다음과 같은 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.

안정적인 고속 네트워크 인프라: AI 기반 장치 및 애플리케이션은 실시간으로 데이터에 액세스하고 처리할 수 있어 성능이 향상됩니다. 반응성과 확장성.

가상 네트워크 관리: 아직 완전히 배포되지는 않았지만 5G 출시가 빠르게 주류가 되고 있습니다. 5G는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 및 네트워크 기능 가상화(NFV)의 도입과 결합되어 인공 지능이 가상화 네트워크 관리에 핵심적인 역할을 할 수 있게 해줍니다. 인공 지능 알고리즘은 리소스 할당을 최적화하고, 가상 네트워크 기능을 조정하고, 네트워크 구성 및 확장을 자동화할 수 있습니다. 이는 보다 유연하고 효율적이며 민첩한 네트워크 관리를 가능하게 함으로써 통신 서비스 제공업체에 이점을 제공합니다.

수익 보호: 인공 지능은 수익 누출과 청구 오류를 감지하고 예방하여 소득을 보호하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습 알고리즘은 청구 데이터를 분석하고 불일치를 식별하며 조정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 정확한 청구를 제공하고 수익 손실을 최소화하며 재무 성과를 향상시킬 수 있습니다.

사기 탐지 및 보안: AI 기반 보안 시스템은 맬웨어, DDoS(분산 서비스 거부) 공격, 네트워크 침입 등의 사이버 위협으로부터 네트워크를 보호합니다. 또한 AI는 통신 사기를 탐지하고 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 기계 학습 알고리즘은 네트워크 트래픽 패턴을 분석하고 SIM 카드 복제, 구독 사기 또는 무단 액세스 시도와 같은 의심스러운 활동을 식별하는 데 사용됩니다.

예측 분석: 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 통해 통신 회사는 예측 분석을 위해 대량의 고객 데이터를 활용할 수 있습니다. 운영자는 과거 데이터를 분석하여 수요를 예측하고 고객 이탈을 예측하며 잠재적인 수익 기회를 식별할 수 있습니다. 이 정보는 네트워크 계획, 마케팅 캠페인 및 서비스 제공에 대한 지능적인 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

네트워크 최적화: AI 알고리즘은 실시간 요구 사항에 따라 용량, 라우팅 및 구성을 동적으로 조정하여 네트워크 리소스를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 효율성을 극대화하고 운영 비용을 절감하며 고객의 서비스 품질(QoS)을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 최적화 기술은 또한 5G 및 엣지 컴퓨팅과 같은 최신 기술의 배포 및 관리를 용이하게 합니다.

전 세계적으로 통신 회사들은 여전히 ​​5G 네트워크 출시를 위해 열심히 노력하고 있으며, 지금은 통신 사업자가 인공 지능의 힘을 활용할 수 있는 완벽한 시기입니다. 그렇게 하면 고객에게 더 많은 가치를 제공할 뿐만 아니라, 현재 생성되고 있는 테라바이트급 빅데이터를 최대한 활용하여 혁신적인 솔루션과 새로운 수익원을 개발할 수 있습니다.

인공지능을 사용하는 통신 회사는 내부 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 다른 분야의 이동자. 인공 지능과 5G 기술을 결합함으로써 통신 서비스 제공업체는 범위를 확장하고 다음과 같은 다른 산업 및 분야 조직의 중요한 파트너가 될 수 있습니다.

• 스마트 도시 및 인프라 관리
• 의료 및 원격 의료
• 산업 혁신 4.0
• 농업
• 디지털 거버넌스
• AR/VR 산업과 게임 산업

요약

인공지능의 역사는 1940년대로 거슬러 올라갈 수 있지만, 인공지능이 좁은 범위로 정의된 것은 최근의 일이다. 약한 인공지능이 일반 인공지능(AGI) 시대로 발전하면서 기계는 다양한 인공지능 작업을 이해하고 학습할 수 있는 능력을 갖게 되었으며, 인간과 동일한 학습 능력을 가지게 되었다. 최근에는 AI 커뮤니티에서 LLM(Large Language Models), GAN(Generative Adversarial Networks) 등 다양한 범용 솔루션이 개발되는 것을 볼 수 있습니다.

무제한 네트워크를 생성함으로써 통신 사업자는 이에 대응할 수 있습니다. 이러한 발전으로 인해 AGI에 적용되는 일반 모델의 학습이 상대적으로 쉬워지고 채택률도 높아졌습니다. 이러한 모델을 교육하는 것은 인프라, 전문 인력 및 기술에 대한 투자가 필요한 비용이 많이 드는 프로세스이지만 이러한 모델을 사용하는 것은 상대적으로 쉽고 채택률도 높습니다

오늘날 시장에서는 AI 변환을 더 빠르게 만드는 수많은 코드 없는 플랫폼을 제공합니다. 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 비즈니스에 맞는 맞춤형 솔루션을 개발하려는 통신 사업자는 AI 코딩된 노코드 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 비즈니스 요구 사항에 맞게 사전 구축된 모델을 사용자 정의하거나 간단한 구성을 통해 새로운 요구 사항을 개발할 수 있습니다. 이러한 플랫폼이나 솔루션을 제공하는 조직은 CSP가 ML 모델을 생성할 뿐만 아니라 AI/ML 모델의 전체 수명주기를 관리할 수 있도록 하는 통합 AI 제품군을 제공하는 경우가 많습니다.

AI는 더욱 단순해졌지만, 올바른 성공 지표를 만들고 이를 의사 결정 과정 전반에 걸쳐 모든 노드에 저장된 올바른 데이터와 결합하여 여전히 숙달해야 하는 기술입니다. 이 과정에서 대부분의 통신 사업자가 직면하는 문제는 데이터를 저장하는 프로세스가 없다는 점입니다. 이는 AI 혁신의 성공을 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다. 성공하려면 AI 여정 초기에 CSP가 해결하려는 문제를 중심으로 데이터 파이프라인을 신중하게 설계해야 합니다

위 내용은 인공지능: 통신 산업의 변혁을 위한 가속기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!