Aplikasi kecerdasan buatan dalam industri telekomunikasi dan perubahan dalam landskap global

Dijangka nilai kecerdasan buatan pasaran telekomunikasi akan mencecah AS$38.8 bilion menjelang 2031, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 41.4% antara 2022 dan 2031. Dengan permintaan yang semakin meningkat untuk penambahbaikan pengalaman pelanggan dan keperluan untuk merasionalisasikan perbelanjaan modal, penggunaan kecerdasan buatan akan dipercepatkan dengan pantas

Dalam senario ini, pengendali yang boleh memacu transformasi nilai dari atasan berkemungkinan besar untuk menjadi peneraju sektor telekomunikasi global. Untuk mencapai perjalanan pengurusan perubahan strategik yang tertumpu AI, sokongan aktif daripada CXO telekom diperlukan, merangkumi seluruh organisasi

Untuk memahami permintaan yang semakin meningkat untuk AI, mari lihat beberapa contoh pasaran terkini. Baru-baru ini, gergasi telekomunikasi Britain mengumumkan bahawa kecerdasan buatan akan dapat menggantikan 10,000 pekerjaan dalam operasinya menjelang 2030. Penyedia perkhidmatan telekomunikasi Jepun telah mengumumkan bahawa mereka telah berjaya mengurangkan penggunaan tenaga rangkaian capaian radio (RAN) mereka sebanyak separuh melalui penggunaan kecerdasan buatan. Sebuah syarikat telekomunikasi AS berjaya mengurangkan kadar pengabaian panggilan pelanggan sebanyak 62% menggunakan kecerdasan buatan, dengan itu mengubah pengalaman perkhidmatan pelanggan sedia ada

Walaupun terdapat contoh seperti ini yang menggambarkan bagaimana kecerdasan buatan membentuk semula landskap telekomunikasi global, terdapat masih Satu soalan

Adakah AI satu-satunya wira

Model AI dan ML hanya 40% daripada penyelesaian, data adalah kuncinya. Adalah penting untuk menilai sama ada data berada dalam keadaan yang betul dan seni bina serta tadbir urus yang berkesan telah tersedia. Salah satu masalah utama yang dihadapi oleh penyedia perkhidmatan telekom pada masa ini ialah menyepadukan dan mentafsir sejumlah besar data daripada rangkaian, peranti yang disambungkan, media sosial, rekod panggilan, maklumat pengebilan, dll.

Mendedahkan korelasi antara ruang data berdimensi tinggi dan mencipta cerapan yang boleh diambil tindakan. Cabaran terbesar yang menggembirakan pasukan kejuruteraan data

Bagaimana TSP boleh memanfaatkan AI

Dengan pertumbuhan kuasa pengkomputeran, aliran data berbilang lapisan, dan kemajuan algoritma yang boleh menangkap soalan dan tandatangan yang lebih kompleks, aplikasi AI dalam telekomunikasi? mendapat dorongan. Dalam perkembangan ini, perkhidmatan pelanggan dan penyelenggaraan rangkaian telah muncul sebagai dua bidang utama

Kes penggunaan berkaitan perkhidmatan pelanggan yang sedang ditangani oleh AI/ML termasuk:

• Ramalkan kemungkinan masalah perkhidmatan dan selesaikan sebelum pelanggan menyedarinya
• Optimumkan operasi perkhidmatan seperti pengalaman pelanggan dalam kedai, kempen pemasaran tersuai dan penempatan kakitangan di lapangan, kedai dan pusat panggilan
• Permudahkan layan diri pelanggan dengan GenAI untuk interaksi manusia
• Kesan dan cegah penipuan dalam pengurusan pengguna, pengebilan dan banyak lagi , dan memanfaatkan algoritma kecerdasan buatan untuk melindungi data dan rangkaian pelanggan secara proaktif.

Kes penggunaan yang boleh ditangani AI/ML dalam penyelenggaraan rangkaian termasuk:

• Kesan dan cegah aktiviti penipuan pada rangkaian dan dalam akaun pelanggan
• Kurangkan bilangan penghantaran ke lapangan
• Hapuskan sistem AI-drive yang boleh dirobohkan
Keupayaan untuk memulakan semula menara sel secara automatik semasa sebarang gangguan rangkaian, atau isu prestasi
• Optimumkan gelagat rangkaian dengan data cuaca masa nyata, kelajuan angin, dsb.

Bayangkan masa depan

CSP dan TSP memacu penggunaan 5G secara global untuk bersedia menghadapi masa depan keperluan sambungan rangkaian. Rangkaian masa hadapan akan menjadi lebih kompleks, dan apabila sambungan dan peranti pintar meningkat, sejumlah besar data akan dijana. Untuk menyesuaikan diri dengan lebihan data ini, kita perlu bersedia untuk operasi sifar sentuhan untuk menghadapi skala, kerumitan dan pengurangan masa utama membuat keputusan

Dalam rangkaian mudah alih, sistem AI mestilah adil, bertanggungjawab, boleh dipercayai dan selamat dan kualiti yang telus. Elemen ini penting untuk memastikan manusia dapat memahami cara dan sebab algoritma AI membuat keputusan tertentu, dan dapat membina kepercayaan dalam sistem AI

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi kecerdasan buatan dalam industri telekomunikasi dan perubahan dalam landskap global. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!