


Bagaimana industri telekomunikasi menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah terbesarnya
Memandangkan industri menjadi semakin kompleks dan tidak menentu, industri telekomunikasi mesti menerima kecerdasan buatan sebagai alat strategik untuk menangani cabaran, menambah baik pembuatan keputusan dan mengubah perniagaan.
Industri telekomunikasi sedang menghadapi cabaran besar. Selain keadaan makroekonomi yang sukar, mereka menghadapi persaingan sengit daripada pendatang baharu, peningkatan kos akibat inflasi, dan persaingan untuk mencari aliran hasil baharu dalam pasaran yang sesak.
Industri telekom menggunakan AI dengan pantas untuk mengatasi halangan dan mengubah cara perniagaan dijalankan. Malah, satu tinjauan mendapati bahawa 95% daripada industri telekomunikasi menggunakan AI, dan 65% responden percaya AI adalah penting untuk kejayaan industri.
Dengan menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam operasi harian, industri telekomunikasi mempunyai peluang untuk menonjol dalam pasaran yang sangat kompetitif. Ini akan membolehkan mereka menyelaraskan proses, memperuntukkan sumber dengan lebih cekap dan menyampaikan pengalaman yang lebih baik, menghasilkan peningkatan hasil, kesetiaan pelanggan dan penjimatan kos.
Peranan kecerdasan buatan dalam memacu hasil perniagaan
Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam meningkatkan kecekapan dan aspek operasi industri telekomunikasi, termasuk operasi dalaman dan interaksi yang dihadapi pelanggan.
Dari perspektif dalaman, AI menyelaraskan proses kerja pekerja, membebaskan masa yang dihabiskan untuk tugas harian untuk menumpukan pada kerja peringkat lebih tinggi, meningkatkan kepuasan kerja secara keseluruhan dan memperkasakan pekerja untuk menyediakan perkhidmatan yang luar biasa. Sebagai contoh, AI boleh mengautomasikan tugasan berulang, seperti mengurus pertanyaan pelanggan menggunakan chatbots yang boleh bertindak balas dengan cekap kepada pelanggan berdasarkan interaksi lalu, atau memantau operasi rangkaian dengan membetulkan isu perkhidmatan secara proaktif. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, industri telekomunikasi boleh mengautomasikan proses ini, mengurangkan kos perkhidmatan sambil meningkatkan produktiviti pasukan.
Selain itu, kecerdasan buatan boleh memberikan pandangan yang berharga untuk memaklumkan kecekapan membuat keputusan dan operasi. Dengan menganalisis pelbagai data termasuk gelagat pelanggan, metrik prestasi rangkaian, arah aliran pasaran dan aktiviti pesaing, AI boleh membantu mengenal pasti corak, meramalkan arah aliran dan memberikan cadangan yang boleh diambil tindakan. Contohnya, dengan memeriksa data seperti volum panggilan, penggunaan internet dan pilihan pelan perkhidmatan, AI boleh mengenal pasti arah aliran permintaan yang semakin meningkat untuk internet berkelajuan tinggi di kawasan geografi tertentu. Trend ini memerlukan pelaburan yang semakin meningkat.
Berdasarkan pandangan ini, industri telekom boleh membuat keputusan untuk melabur dalam menaik taraf infrastruktur rangkaian di rantau ini bagi memenuhi permintaan yang dijangkakan. Ini membolehkan industri telekomunikasi membuat keputusan termaklum dengan cepat, mengoptimumkan peruntukan aset dan menyesuaikan diri dengan dinamik pasaran yang berubah-ubah, menjadikannya organisasi yang lebih tangkas dan dipacu data.
AI bukan sahaja penting untuk mengautomasikan proses dalaman tetapi juga meningkatkan pengalaman pelanggan secara eksponen dalam industri telekomunikasi. Melalui penyelesaian yang diperibadikan dan diperkemas, industri telekomunikasi boleh menyediakan pelanggan dengan masa tindak balas yang lebih pantas, penyelesaian masalah yang tepat dan penyesuaian perkhidmatan yang lebih baik. Sebagai contoh, pelanggan boleh menggunakan chatbots AI untuk menyelesaikan isu pengebilan dengan cepat. Melalui perbualan automatik yang cekap, pelanggan akan menerima penjelasan masa nyata dan juga membantu dengan pilihan pembayaran untuk menyelesaikan isu mereka dengan cepat.
Impak AI tidak terhenti di situ. Ia meliputi kitaran hayat perkhidmatan, termasuk bidang seperti perancangan rangkaian dan jaminan perkhidmatan. Dalam perancangan rangkaian, AI membantu mengoptimumkan infrastruktur, meningkatkan liputan dan meningkatkan prestasi rangkaian dengan meramalkan permintaan dan menyelesaikan masalah secara proaktif. Begitu juga, platform dipacu AI menyelaraskan proses jaminan perkhidmatan, memastikan penyampaian perkhidmatan yang konsisten dan meminimumkan masa henti. Ini meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangkan masa min untuk pembaikan (MTTR), dan meningkatkan kebolehpercayaan perkhidmatan telekomunikasi.
Untuk meningkatkan kecekapan dan menambah baik pengalaman pelanggan dan pekerja, serta memacu hasil perniagaan yang lebih baik, kepentingan memiliki portfolio bercakap untuk dirinya sendiri tidak boleh diabaikan, kerana orang yang kurang bijak boleh bermakna kesilapan dan kesilapan.
Industri Telekomunikasi Ingin Memanfaatkan Amalan Terbaik yang Berkembang Pantas dalam Kepintaran Buatan
Untuk berjaya sepenuhnya, industri telekomunikasi mesti mula menyediakan rangkaian, organisasi dan prosesnya untuk menyepadukan Kepintaran Buatan. Mulakan persediaan dengan kualiti data, keselamatan, tadbir urus, kemahiran dan budaya.
Kualiti Data: Industri telekom harus sentiasa menyemak ketepatan, kesempurnaan, ketekalan dan kaitan data untuk memastikan datanya boleh dipercayai dan boleh digunakan untuk kecerdasan buatan. Mereka boleh melakukan ini dengan mengesahkan data dengan teliti menggunakan alat dan platform kualiti data. Menetapkan piawaian yang jelas dan sentiasa memantau kualiti data adalah kunci.
Keselamatan: Industri telekom perlu melindungi data dan sistem AInya daripada akses dan penyalahgunaan yang tidak dibenarkan. Mereka boleh memastikan semuanya selamat dengan menggunakan penyulitan, pengesahan dan teknologi keselamatan lain serta menggunakan alatan keselamatan.
Tadbir urus: Industri telekom mesti mengurus data dan sistem AInya secara bertanggungjawab selaras dengan objektif perniagaan, piawaian etika dan keperluan undang-undangnya. Ini bermakna mewujudkan dasar yang jelas, menetapkan peranan dan menggunakan alatan untuk memastikan semuanya berjalan lancar. Ia juga penting untuk menubuhkan jawatankuasa tadbir urus dan sentiasa mengemas kini rangka kerja.
Latihan semula: Industri telekom harus melatih pekerja menggunakan kecerdasan buatan secara berkesan dengan menyediakan program pendidikan, latihan dan pensijilan. Mereka boleh menggunakan pelbagai alat dan platform pembelajaran untuk menyokong kerja ini dan mencipta laluan kerjaya serta insentif untuk menggalakkan pertumbuhan.
Budaya: Industri telekom perlu memupuk budaya yang menggalakkan inovasi dan kerjasama supaya mereka dapat memanfaatkan sepenuhnya data dan keupayaan AI mereka. Ini termasuk mempromosikan data dan eksperimen AI, mengalu-alukan maklum balas dan meraikan pembelajaran untuk mengekalkan momentum.
Peranan AI generatif dalam penciptaan nilai dalam industri telekomunikasi
AI mempunyai nilai yang besar kepada industri telekomunikasi, dan penggunaan AI generatif yang meluas akan membawa perubahan yang lebih besar. AI Generatif boleh mencipta nilai tambahan untuk industri telekomunikasi dalam semua aspek perniagaan dengan menjana hasil yang baru dan pelbagai, seperti mencipta pengalaman pelanggan yang diperibadikan dan menarik, mereka bentuk dan mengoptimumkan seni bina dan konfigurasi rangkaian, serta menyelesaikan cabaran dan gangguan yang kompleks.
Generative AI sedang membantu industri telekom dengan cara berikut:
Pengurusan Rangkaian: Menggunakan AI generatif, industri telekom boleh melaraskan model dan tetapan rangkaian dalam masa nyata berdasarkan data dan maklum balas semasa. Pendekatan ini memastikan rangkaian berfungsi dengan baik, kekal berdaya tahan dan boleh berskala mengikut keperluan. Templat konfigurasi rangkaian berkuasa AI meningkatkan lagi keupayaan ini, memperkemas proses reka bentuk, mengurangkan ralat dan mempercepatkan masa ke pasaran.
Meningkatkan Kecekapan Pusat Hubungan: Generative AI membolehkan industri telekomunikasi menyelaraskan operasi pusat hubungan mereka dengan menggunakan chatbots dan pembantu suara untuk mengendalikan pertanyaan pelanggan. Saluran yang diselitkan AI ini menyampaikan respons yang diperibadikan dan semula jadi, ringkasan dan cadangan tindakan terbaik seterusnya yang meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pelanggan. Dengan mengautomasikan tugas rutin, industri telekomunikasi boleh meningkatkan kecekapan keseluruhan dan kualiti perkhidmatan dengan membenarkan ejen memberi tumpuan kepada isu pelanggan yang lebih kompleks.
Sediakan Sokongan Proaktif: Dengan bantuan AI generatif, industri telekom boleh mengenal pasti dan menyelesaikan isu pelanggan dengan cepat. Sebagai contoh, pengagregatan AI bagi data kejadian boleh mengurangkan masa min untuk pembaikan (MTTR) dan juga boleh membantu mengutamakan insiden berisiko tinggi. Dengan menyelesaikan isu perkhidmatan dengan segera, industri telekomunikasi boleh menyediakan sokongan yang lebih proaktif, sekali gus meningkatkan kepuasan pelanggan dan membina hubungan yang lebih kukuh.
Perkemas proses pemenuhan perkhidmatan: Menggunakan AI generatif, industri telekom boleh mencipta tugas pesanan secara dinamik untuk penyusunan pesanan, memendekkan masa untuk memasarkan sambil mengurangkan kerja manual yang mudah ralat. Dengan mengautomasikan dan mengoptimumkan proses pemenuhan perkhidmatan, industri telekomunikasi boleh meningkatkan ketepatan, mengurangkan kos dan mempercepatkan pemenuhan pesanan, akhirnya meningkatkan pengalaman pelanggan keseluruhan dan memacu pertumbuhan hasil.
Kepintaran buatan telah berubah daripada produk mewah kepada keperluan dalam hampir setiap industri. Memandangkan industri menjadi semakin kompleks dan tidak menentu, industri telekomunikasi mesti menerima AI sebagai alat strategik untuk menangani cabaran, menambah baik pembuatan keputusan dan mengubah perniagaan. Industri telekomunikasi yang menggunakan kecerdasan buatan akan mendapat kelebihan daya saing. Mereka akan dapat berinovasi dan menyampaikan nilai baharu kepada pelanggan, rakan kongsi dan pihak berkepentingan sambil mendedahkan model perniagaan baharu, memacu penjimatan kos dan mengubah perkhidmatan dan operasi pelanggan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana industri telekomunikasi menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah terbesarnya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
