人工智慧在電信產業的應用與全球格局變革

預計到2031年，電信市場的人工智慧價值將達到388億美元，2022年至2031年間的複合年增長率為41.4%。隨著對客戶體驗改善的需求不斷增長，以及對資本支出合理化的需求，人工智慧的採用將迅速加速

在這種情況下，能夠從高層推動價值轉型的營運商更有可能成為全球電信領域的領導者。為了實現以人工智慧為中心的策略變革管理之旅，需要電信CXO的積極支持，涵蓋整個組織

為了了解人工智慧需求不斷增長的情況，讓我們來看看一些最新的市場實例。最近，一家英國電信巨頭宣布，到2030年，人工智慧將能夠取代其營運中的10,000個職位。日本的電信服務供應商宣布，透過使用人工智慧，他們已經成功將無線接入網路（RAN）的能耗降低了一半。一家美國電信企業利用人工智慧成功降低了客戶呼叫放棄率62%，從而改變了現有的客戶服務體驗

儘管有諸如此類的實例表明人工智慧正在如何重塑全球電信格局，但仍存在一個問題

AI是唯一的英雄嗎?

AI和ML模型只是解決方案的40%，而數據才是關鍵。評估資料是否處於正確狀態以及有效的架構和治理是否到位非常重要。電信服務供應商目前面臨的主要問題之一是整合和解釋網路、連接設備、社交媒體、通話記錄、計費資訊等大量數據

揭示高維度資料空間之間的相關性並創造可操作的洞見是讓資料工程團隊興奮的最大挑戰

TSP如何利用人工智慧呢?

隨著運算能力的成長、多層資料流以及能夠捕捉更複雜問題和簽署的演算法的進步，電信領域的人工智慧應用正在被推動。在這一發展中，客戶服務和網路維護成為了兩個關鍵領域

AI/ML目前正在解決的客戶服務相關用例包括：

• 預測可能的服務問題並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、客製化行銷活動以及現場、商店和呼叫中心的員工部署
• 使用GenAI簡化客戶自助服務，實現人性化互動
• 偵測並防止用戶管理、計費等領域的詐欺行為，並利用人工智慧演算法積極主動地保護客戶資料和網路。

AI/ML在網路維護中能夠解決的用例包括：

• 檢測並防止網路上和客戶帳戶內的詐騙活動
• #減少外地派遣次數
• 消除機器人電話
• 使人工智慧驅動的系統能夠在任何網路故障，或效能問題期間自動重新啟動蜂窩塔
• 優化即時天氣資料、風速等的網路行為

描繪未來

CSP和TSP正在全球範圍內推動5G部署，以應對未來網路連接的需求。未來的網路將變得更加複雜，隨著連接和智慧型設備的增多，將產生大量的數據。為了適應這種資料過剩的情況，我們需要做好零接觸操作的準備，以應對規模、複雜性和決策準備時間的縮短

在行動網路中，人工智慧系統必須具備公平、負責、可靠、安全和透明的特質。這些要素對於確保人類能夠理解人工智慧演算法是如何以及為何做出特定決策，並且能夠建立對人工智慧系統的信任至關重要

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