2019 年即將改變電信行業的 4 種 AI 趨勢
AI 前線導讀：
人工智慧應用正在革新電信行業的運營、優化和提供服務的方式。網路優化、預見性維護、虛擬助理和機器處理自動化都是 AI 對電信業產生影響、增強客戶體驗以及為企業整體增值的示例。
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電信行業不再侷限於提供基本的電話和網際網路服務，而是在物聯網（IoT）時代，以移動和寬頻服務為首，成為技術發展的集中地。這種增長趨勢還將持續。Technavio 預計，到 2020 年，全球電信物聯網市場的年複合增長率（CAGR）將達到 42%。是什麼驅動著這一增長趨勢？人工智慧（AI）。
人工智慧應用正在革新電信行業的運營、優化和提供服務的方式
今天，通訊服務提供商（CSP）面臨著日益增長的客戶需求，要求更高質量的服務和更好的客戶體驗。電信公司通過利用多年來從龐大的客戶群中收集的大量資料來抓住機遇。這些資料是從裝置、網路、移動應用程式、地理位置、詳細的客戶簡介、服務使用情況和計費資料中挑選出來的。
電信公司正在利用人工智慧的力量來處理和分析這些海量資料，以便從中提取有效的資訊，以提供更好的客戶體驗，改善操作，並通過新產品和服務來增加收入。
Gartner 報道，到 2020 年，全世界範圍內將有 2004 億裝置互相連線，越來越多的 CSP 正在追趕這股熱潮，認識到了人工智慧在電信行業的應用價值。
有前瞻性的服務商（CSP）將精力集中在四個主要領域：網路優化、預見性維護、虛擬助理和機器處理自動化（RPA）。AI 已經在這些領域取得了重大進展。
網路優化
人工智慧對於幫助 CSP 建立自優化網路（SON）是很重要的。在自優化網路中，運營商有能力根據區域和時區的流量資訊自動優化網路質量。通訊中的人工智慧使用先進的演算法來查詢資料中存在的模式，使電信網路能夠檢測和預測網路異常，從而讓運營商在客戶受到負面影響之前主動地解決問題。
IDC 表示，63.5% 的電信公司正在投資 AI 系統以改善其基礎設施建設。一些流行的電信 AI 解決方案是 ZeroStack 的 ZBrain 雲管理（Cloud Management），它通過分析私人云的遙測儲存和使用來改進容量規劃、升級和通用管理。Aria Networks，一個基於 AI 的網路優化解決方案，越來越多的一級製造供應商正成為它的客戶。以及 Sedona Systems 的 NetFusion，它優化了支援 5G 服務（AR、VR）的流量路由和速度交付。諾基亞推出了自己的基於機器學習的 AVA 平臺，一個基於雲的網路管理解決方案，以更好地管理容量規劃，並可以提前 7 天預測蜂窩站點的服務退化現象。
預見性維護
人工智慧驅動的預測分析通過利用資料、複雜的演算法和機器學習技術來基於歷史資料預測未來的結果，幫助電信服務商提供更好的服務。這意味著電信服務商可以使用資料驅動的方法來監控裝置的狀態，基於模式預測故障，並主動地修復通訊硬體的問題，例如蜂窩塔、電力線、資料中心伺服器，甚至客戶家中的機頂盒。
在短期內，網路自動化和智慧化能夠從根源上提供更好地問題分析和問題預測。從長遠來看，這些技術將支援更多的戰略目標，如創造新的客戶體驗和有效地處理業務需求。AT&T 的一個創新解決方案是使用人工智慧來支援其維護過程：該公司正在測試用無人機擴充套件其 LTE 網路覆蓋範圍，並通過分析無人機捕獲的視訊資料，為蜂窩塔和基礎設施維護提供技術支援。
預見性維護不僅對網路有效，對客戶也是有效的。荷蘭電信 KPN 通過分析其呼叫中心代理生成的註釋，並使用分析結果對互動式語音響應（IVR）系統進行更改。KPN 還在客戶的許可下跟蹤和分析家庭內部的客戶行為，例如交換調變解調器上的頻道，這可能意味著 Wi-Fi 問題。一旦確定，KPN 就積極跟進，推動技術團隊取得更大的成功。
虛擬助手
會話式人工智慧平臺（也稱為虛擬助手）已經學會了如何有效地自動和擴充套件一對一會話，預計在未來五年內它們可以削減高達 80 億美元的商業開支。電信業也已開始啟用虛擬助理，以幫助應對大量的安裝、設定、故障排除和維護支援請求，這些請求常常會讓客戶支援中心忙的不可開交。使用人工智慧，電信商可以實現自助服務，指導客戶如何安裝和操作他們自己的裝置。
沃達豐推出了新的聊天機器人 TOBi 來處理一系列客戶服務的問題。聊天機器人對簡單的客戶查詢進行分級響應，從而滿足客戶的速度需求。諾基亞的虛擬助手 MIKA 提出瞭解決網路問題的方案，使首次解決率從 20% 提高到 40%。
語音助理，例如 Telefónica 的 Aura，它被設計用來降低電話查詢產生的客戶服務成本。Comcast 還引入了一種語音遙控器，讓客戶可以通過自然語言與 Comcast 系統互動。類似地，DISH 網路與亞馬遜的 Alexa 合作，允許客戶通過聲音而不是遙控來搜尋或購買媒體內容。在 IVR 中整合的視覺支援進一步提供了對時間的有效利用：減少平均處理時間（AHT）和客戶等待時間，並最終帶來更好的客戶體驗。
機器處理自動化（RPA）
服務商都有大量的客戶和無窮無盡的日常事務，而每個事務都容易出現人為錯誤。機器處理自動化（RPA）是一種基於 AI 的業務處理自動化技術。RPA 讓電信商可以更容易地管理其後臺操作和大量重複的、基於規則的處理任務，為電信工作帶來更高的效率。通過將複雜、勞動密集和耗時的任務簡化執行，如計費、資料錄入、勞動力管理和履行訂單。RPA 使 CSP 員工從這些簡單的工作中解放出來，去完成附加值更高的工作。
根據 Deloitte 的一項調查，40% 的電信商、媒體和技術高管表示，他們從認知技術中獲得了“實質性”的好處，25% 的人已經在這項技術上投資了 1000 萬美元甚至更多。超過四分之三的人預計認知計算將在未來三年內“實質性地改變”他們的公司。
Celaton 幫助電信業精簡入站資料，如電子郵件、網路表單和帖子，從信件中提取關鍵資料，驗證它，並向客戶服務代表提出對應的建議，客戶服務代表隨後在回覆客戶之前修改訊息。Kryon 協助電信部門確定自動化的關鍵流程，以支援智慧和人工客服實現最佳處理效率。
總結
電信業中的人工智慧應用不僅幫助了 CSP 的管理、優化和維護基礎設施，而且還幫助了客戶服務。網路優化、預測性維護、虛擬助理和 RPA 是 AI 對電信行業產生影響、增強客戶體驗以及為企業整體增值的示例。技術已經是電信行業的重要組成部分，隨著大資料工具和應用變得更好獲得、更成熟，可以預期人工智慧在這個領域將繼續發展。
檢視英文原文：
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