人工智慧：電信產業轉型的加速器

透過眾多的進步，電信業者現在能夠利用通用人工智慧來滿足業務需求，並創造出無限的應用

隨著資料的爆炸性成長以及運算能力和複雜運算架構的進步，人工智慧（AI）已經進入了零售、金融、醫療保健和運輸等不同行業的創新前沿。這些行業的早期採用者已經成功地利用人工智慧，重新定義了自己的行業並改變了營運格局。然而，直到最近，電信業者在啟動自己的人工智慧之旅方面進展緩慢

電信業者現在意識到人工智慧的巨大潛力，並開始 embrace 其變革力量。電信業擁有龐大的網路和大量的數據，在連接全球人員和企業方面發揮關鍵作用，將從人工智慧整合中獲益匪淺。透過利用人工智慧的能力，電信企業可以釋放新的機會並推動營運發生深刻的變化。人工智慧可以幫助他們優化網路效能、提高服務品質、簡化流程並提供個人化的客戶體驗。此外，人工智慧驅動的自動化可以提高效率、降低成本，並使營運商能夠提供超越傳統連接的創新數位服務

電信營運商可以在各個領域利用人工智慧。例如，人工智慧驅動的網路管理可以實現預測性維護、智慧資源分配和動態網路優化。人工智慧演算法可以即時分析數據，使網路營運更有效率、反應更快。此外，人工智慧還可以透過個人化服務、預測客戶需求以及主動解決問題來徹底改變客戶體驗。由人工智慧支援的虛擬助理和聊天機器人可以提供24/7支持，增強自助服務選項，並對客戶查詢提供即時回應。

此外，人工智慧在改變電信企業的業務模式和收入來源方面扮演關鍵角色。透過分析大量數據，人工智慧可以識別新的市場機會，優化定價策略，並支持創造增值服務的發展。電信企業可以與智慧城市、醫療保健和娛樂等其他產業建立合作夥伴關係，提供全面的解決方案，並獲得新的收入來源

隨著電信業者踏上人工智慧之旅，他們有可能重新定義產業並塑造連接和通訊的未來。透過採用人工智慧技術，他們可以從數據中獲得前所未有的見解，提高營運效率並提供卓越的客戶體驗。電信業有望受益於人工智慧的力量，

新技術正在推動電信走向人工智慧

5G網路、物聯網(IoT)的融合以及大數據量的不斷增加，成為通信服務提供者(CSP)轉向人工智慧的驅動因素。預計到2031年，全球電信市場中的人工智慧市場規模將達到388億美元，從2022年開始，年複合成長率為41.4%。為了有效應對這個連接性和數據量空前的時代，電信企業正在將人工智慧作為創新、營運效率和增強客戶體驗的關鍵推動者

透過結合先進的演算法、機器學習（ML）和深度神經網路（DNN），人工智慧技術能夠分析大量的資料集，識別模式並做出智慧預測。隨著5G的推出，許多電信業者已經開始將5G與這一組合融合在一起

有人說，5G為人工智慧提供了強勁動力。當電信和人工智慧整合時，通訊服務供應商可以獲得巨大的好處，包括：

可靠、高速的網路基礎設施：人工智慧驅動的設備和應用能夠即時存取和處理數據，從而提高效能、響應能力和可擴展性。

虛擬網路管理：雖然尚未完全部署，但5G的推出正迅速成為主流。 5G結合軟體定義網路(SDN)和網路功能虛擬化(NFV)的引入，使人工智慧在管理虛擬化網路方面發揮關鍵作用。人工智慧演算法可以優化資源分配、編排虛擬網路功能以及自動化網路配置和擴展。這透過實現更靈活、高效和敏捷的網路管理而使通訊服務提供者受益。

收入保障：人工智慧透過偵測和防止收入洩漏和計費錯誤來幫助保障收入。機器學習演算法可以分析計費資料、識別差異並自動執行對帳過程。這使營運商能夠提供準確的計費、最大限度地減少收入損失並提高財務績效。

詐騙偵測與安全性：人工智慧驅動的安全系統可以保護網路免受網路威脅，包括惡意軟體、分散式阻斷服務(DDoS)攻擊和網路入侵。此外，人工智慧在檢測和預防電信詐欺方面發揮著至關重要的作用。機器學習演算法被用來分析網路流量模式並識別可疑活動，例如SIM卡克隆、訂閱詐欺或未經授權的存取嘗試。

預測分析：人工智慧和機器學習演算法使電信企業能夠利用大量客戶資料進行預測分析。透過分析歷史數據，營運商可以預測需求、預測客戶流失並識別潛在的收入機會。這些資訊有助於為網路規劃、行銷活動和服務提供做出智慧、數據驅動的決策。

網路最佳化：AI演算法可以根據即時需求動態調整容量、路由和配置，優化網路資源。這有助於最大限度地提高網路效率、降低營運成本並提高客戶的服務品質(QoS)。人工智慧驅動的最佳化技術也促進了5G和邊緣運算等新興技術的部署和管理。

在全球範圍內，電信企業仍在努力推出5G網絡，現在正是營運商利用人工智慧力量的最佳時機。這樣做不僅能夠為客戶提供更多價值，還能夠開發創新的解決方案和新的收入來源，充分利用目前以TB級產生的大數據

電信企業利用人工智慧不僅可以獲得內部利益，也能夠成為其他領域的推動者。透過將人工智慧與5G技術結合，通訊服務供應商能夠擴大其影響力，並成為其他產業和領域組織的重要合作夥伴，例如：

• 智慧城市和基礎設施管理
• 醫療保健與遠距醫療
• 產業轉型4.0
• 農業產業
• 數位治理
##AR/VR產業與遊戲產業

總結

儘管人工智慧的歷史可以追溯到20世紀40年代，但直到最近，人工智慧才從狹義的弱人工智慧發展到通用人工智慧（AGI）時代，機器才具備了理解和學習各種人工智慧任務的能力，也與人類一樣具備了學習的能力。近年來，我們看到人工智慧社群開發了各種通用解決方案，例如大型語言模型（LLM）、生成對抗網絡（GAN）等

透過創建無限的網絡，電信營運商能夠響應業務需求，這些進步使得應用於AGI之上的通用模型的訓練變得相對容易且採用率很高。儘管訓練這些模型是一個昂貴的過程，需要投入基礎設施、專業人力資源和技術，但使用這些模型相對容易且採用率很高

如今，市場提供了眾多的無程式碼平台，使人工智慧轉型比以往任何時候都更容易。想要為其業務開發客製化解決方案的電信業者可以使用人工智慧無程式碼平台，可用於客製化滿足其業務的預先建置模型需求，或透過簡單的配置開發新的需求。很多時候，提供這些平台或解決方案的組織會提供整合的AI套件，讓CSP不僅可以建立ML模型，還可以管理AI/ML模型的完整生命週期。

儘管人工智慧變得更加簡單，但它仍然是一門藝術，需要透過精心設計正確的成功指標，並將其與整個決策過程中每個節點保存的正確數據結合起來來掌握。大多數電信業者在這個過程中面臨的挑戰是沒有適當的流程來儲存數據，這將是決定其人工智慧轉型成功的關鍵因素。為了取得成功，通訊服務供應商在人工智慧之旅的開始階段需要圍繞他們試圖解決的問題仔細設計資料管道

以上是人工智慧：電信產業轉型的加速器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！