預計到2031年，電信市場的人工智能價值將達到388億美元，2022年至2031年間的復合年增長率為41.4%。對改善客戶體驗的需求不斷增長，以及資本支出合理化的需要，將推動人工智能采用的快速加速。

在這種情況下，更有可能成為領導者的全球電信領域將是能夠從高層推動價值轉型的運營商。這需要電信CXO的積極支持，以在整個組織內實現以人工智能為中心的戰略變革管理之旅。

為了了解采用人工智能日益增長的需求，讓我們看一下一些最新的市場實例。英國一家電信巨頭最近宣布到2030年，人工智能將能夠取代其運營中的10,000個角色。日本電信服務提供商(TSP)宣布，通過人工智能，他們已經能夠將RAN能耗降低一半。一家美國電信企業利用人工智能將客戶呼叫放棄率降低了62%，從而改變了現有的客戶服務體驗。

諸如此類的實例表明人工智能正在如何重塑全球電信格局。但還有一個問題。

AI是唯一的英雄嗎?

AI和ML模型僅占解決方案的40%，而數據才是關鍵。評估數據是否處于正確狀態以及有效的架構和治理是否到位非常重要。電信服務提供商當今面臨的主要問題之一是對網絡、連接設備、社交媒體、通話記錄、計費信息等產生的大量數據的整合和解釋。

揭示這些高維數據空間之間的相關性并創建可操作的見解是最令數據工程團隊興奮的挑戰。

TSP如何利用人工智能呢?

計算能力的增長、多層數據流以及能夠捕獲更復雜問題和簽名的算法的進步，正在推動電信領域人工智能的發展。客戶服務和網絡維護是人工智能應用的兩個關鍵領域。

AI/ML正在解決的客戶服務相關用例包括：

• 預測可能的服務問題并在客戶注意到之前解決它們
• 優化服務運營，例如店內客戶體驗、定制營銷活動以及現場、商店和呼叫中心的員工部署
• 使用GenAI簡化客戶自助服務，實現人性化交互
• 檢測和防止用戶管理、計費等領域的欺詐行為，并利用人工智能算法積極主動地保護客戶數據和網絡。

AI/ML幫助解決的網絡維護相關用例包括：

• 檢測并防止網絡上和客戶帳戶內的欺詐活動
• 減少外地派遣次數
• 消除機器人電話
• 使人工智能驅動的系統能夠在任何網絡故障，或性能問題期間自動重新啟動蜂窩塔
• 優化實時天氣數據、風速等的網絡行為

描繪未來

全球的CSP和TSP正在部署5G，為推動下一代網絡連接做好準備。未來的網絡將變得更加復雜，越來越多的連接和智能設備會產生大量數據。我們還需要為零接觸操作做好準備，以便能夠應對這種數據過剩場景中所需的規模、復雜性和縮短的決策準備時間。

因此，移動網絡中的人工智能系統必須公平、負責、可靠、安全和透明。這些要素對于確保人類能夠理解人工智能算法如何以及為何做出特定決策并能夠建立對人工智能系統的信任至關重要。