ИИ имеет миллион применений в каждом секторе, и сектор телекоммуникаций не исключение. Благодаря ИИ телекоммуникационный сектор полностью изменился с точки зрения получения доходов, лучшего обслуживания клиентов, лучшего качества сети и бесперебойного предоставления услуг благодаря надлежащему обслуживанию. Существует множество способов реализации ИИ в телекоммуникационном секторе; вот некоторые из самых популярных реализаций ИИ.

Автоматизация обслуживания клиентов с помощью виртуальных помощников

Каждый клиент в восторге от быстрого предоставления услуг или ответов на их вопросы. Чат-боты на основе искусственного интеллекта помогают вам донести решение запроса до клиентов, обеспечивая при этом максимальную удовлетворенность клиентов. Чат-боты с возможностями НЛП могут интерпретировать реальный смысл слов, выбранных клиентом. Самое приятное то, что эти чат-боты поддаются обучению и могут быть обучены в соответствии с этикой вашего бизнеса.

Обученный чат-бот может легко определить тон голоса или выбор слов клиента и предоставить соответствующие решения. Используя алгоритмы машинного обучения и НЛП, современные чат-роботы могут анализировать историческую информацию, данные тикетов сервера и сетевые журналы, а также входные данные клиентов в режиме реального времени, чтобы обеспечить приятное обслуживание клиентов и решить проблемы клиентов. Чат-роботы также играют важную роль в улучшении обслуживания на месте, сокращении визитов технических специалистов и достижении значительной экономии средств для компании. Различные телекоммуникационные компании также используют виртуальных помощников, которые помогают клиентам с их запросами, рекомендациями, устранением неполадок и т. д.

Профилактическое обслуживание

Любой клиент будет благодарен компании, если она предотвратит неисправность до ее появления, предварительно проведя техническое обслуживание. Искусственный интеллект в телекоммуникационном секторе играет важную роль в поддержании бесперебойного предоставления услуг клиентам и обеспечивает высокий уровень лояльности клиентов. Машинное обучение и искусственный интеллект поддерживают контроль компании за оборудованием, которое может быть проактивным и предотвращать различные сбои. Все эти процессы могут быть реализованы с помощью программного обеспечения прогнозной аналитики. Клиенты остаются довольными благодаря профилактическому обслуживанию, которое позволяет сосредоточиться на других формах обслуживания клиентов. С использованием сложных алгоритмов коллективные данные обрабатываются и сравниваются с исторической информацией для прогнозирования будущих результатов и проведения профилактического обслуживания. Эти методы могут быть применены к различным видам телекоммуникационного оборудования, например центрам обработки данных, мобильным вышкам.

Оптимизация и автоматизация сети

Различные коммуникационные сети, доступные на рынке, сложны и сложны в управлении, что затрудняет развертывание общих технологий. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют сетевым операторам использовать расширенную автоматизацию в сетевых операциях, чтобы оптимизировать сетевую архитектуру и улучшить управление и администрирование.

Однако вы можете использовать данные сети и устройств для прогнозирования и упреждающего выявления потенциальных проблем, связанных с сетью, а также для реализации различных улучшений для повышения надежности. Кроме того, количественные и качественные данные, связанные с различными взаимодействиями с клиентами, запросами, жалобами, журналами обслуживания и межканальными порталами, можно анализировать с помощью ИИ, машинного обучения, НЛП и углубленного обучения для выявления тенденций и проблем с производительностью в зависимости от демографических данных и устройств. зоны и локации. Прежде всего, клиенты лояльны к компаниям, которые обеспечивают им ценность за их деньги. Благодаря более качественным услугам ваша компания может расширить свою пользовательскую базу.

ИИ в телекоммуникациях: возможности

Когда мы говорим о телекоммуникационном секторе, существует ряд доступных возможностей. Благодаря эффективному внедрению ИИ вы сможете воспользоваться этими возможностями и предоставлять эффективные услуги клиентам. Сектор телекоммуникаций обрабатывает более 6 миллиардов звонков в день, и эти цифры продолжают расти. Управлять различными параметрами идеального предоставления услуг вручную может быть сложно. ИИ определенно может помочь в улучшении существующих стандартов. Вот некоторые из возможностей в телекоммуникационном секторе.

Улучшенное качество обслуживания

Благодаря системам машинного обучения и искусственного интеллекта телекоммуникационный сектор может мгновенно просматривать десятки миллионов записей CDR, выявлять шаблоны, которые могут указывать на проблемы, создавать масштабируемые визуализации данных и использовать методы профилактического обслуживания для сокращения количества потерянных вызовов, низкого качества звука и многого другого. Эти методы можно использовать для преодоления других подобных проблем, которые могут привести к снижению уровня удовлетворенности клиентов.

Повышение удовлетворенности клиентов

Помимо эффективных услуг и круглосуточной доступности, поддержание оптимального уровня удовлетворенности клиентов является сложной задачей для различных телекоммуникационных компаний по всему миру. В телекоммуникационном секторе существуют различные возможности искусственного интеллекта, которые могут помочь в поддержании оптимального уровня удовлетворенности клиентов и, в конечном итоге, увеличить уровень получения прибыли. Главной добавленной стоимостью телекоммуникационных сетей является сокращение сервисных вызовов, что означает высокие затраты для операторов и отвлекает техников от их работы. Анализируя огромные объемы данных с помощью массивных методов обучения, команды могут выявлять необоснованные обращения в службу поддержки и оценивать данные о производительности техников для дальнейшего улучшения обслуживания клиентов.

Кибербезопасность

Обычные технологии безопасности полагаются на правила и сигнатуры для обнаружения угроз, но эта информация может скоро устареть. Тактика противника быстро развивается, а количество сложных и неизвестных угроз для сетей операторов связи продолжает расти. Алгоритмы искусственного интеллекта/МО можно научить адаптироваться к меняющемуся ландшафту угроз, принимая независимые решения о том, является ли аномалия злонамеренной, или предоставляя контекст для помощи экспертам-людям. Методы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и машинное обучение, уже много лет используются для улучшения обнаружения вредоносного кода и других угроз в телекоммуникациях. Искусственный интеллект может пойти дальше, например, автоматически предпринимать корректирующие действия или предоставлять аналитику по безопасности людей нужную информацию для соответствующих действий.

Предотвратить мошенничество

Возможно, вы получили анонимный телефонный звонок или электронное письмо, в котором говорилось о мошенничестве. Тем не менее, эти методы мошенничества не представляют прямой угрозы для телекоммуникационных компаний, но они могут снизить удовлетворенность клиентов в долгосрочной перспективе. Внедряя ИИ в телекоммуникации, эти компании могут легко выявлять подозрительную речь или поведение клиентов и предотвращать потенциальное мошенничество. Тем быстрее они смогут бороться с мошенничеством. Стратегии и методы искусственного интеллекта, такие как расширенное обнаружение аномалий, облегчают телекоммуникационным компаниям обнаружение фактического мошенничества. Телекоммуникационным компаниям было бы полезно знать, как отличить законные нарушения от мошенничества, поскольку они смогут сосредоточить свои усилия на услугах, которые увеличат их базу пользователей и, в конечном счете, доходы.

ИИ в телекоммуникациях: вызовы

Внедрение ИИ-решений для решения различных задач не является чем-то новым; распространены такие приложения, как чат-боты и виртуальные помощники. Реальная проблема заключается во внедрении искусственного интеллекта в сеть. Однако при внедрении ИИ в телекоммуникационном секторе возникают различные проблемы. Например, проблемы с конфиденциальностью, проблемы с сетью и многое другое. Давайте посмотрим на самые распространенные лица ИИ в телекоммуникационном секторе.

Нехватка ресурсов

Сетевые инженеры в телекоммуникационной отрасли не имеют знаний, необходимых для математической подготовки и опыта, необходимых для машинного обучения. Сетевые инженеры обычно не имеют опыта, необходимого для математической подготовки и опыта, необходимого в области машинного обучения, например, для моделирования и оценки данных, разработки программного обеспечения и проектирования систем, алгоритмов машинного обучения и библиотек. Результатом является серьезная нехватка навыков. Платформы с открытым исходным кодом, такие как Acumos, решают эту проблему. Однако широкое внедрение ML по-прежнему требует глубокого понимания математики, что сегодня является дефицитным ресурсом среди CSP. Однако внедрение искусственного интеллекта должно изменить набор навыков сотрудников в большинстве организаций, а не только в сфере телекоммуникаций. В целом, у людей есть разные мнения, поскольку они обеспокоены тем, что внедрение ИИ в телекоммуникации может отнять у них работу, а с другой стороны, они рады узнать что-то новое.

Отсутствие инструментов

Проблемы с внедрением ИИ возникают во многих формах. Одной из серьезных проблем при внедрении ИИ является отсутствие инструментов в телекоммуникационном секторе. Это правда, что требовательные приложения являются мотивацией для новых инструментов. Есть два способа решить проблему нехватки инструментов в эпоху больших данных; мы можем улучшить функциональность наших существующих инструментов для решения новых проблем. Вполне естественно, что мы расширяем существующие инструменты, чтобы получить новые возможности для решения беспрецедентных задач. С другой стороны, мы можем изобрести какие-то новые инструменты. Эти новые инструменты можно изобрести, учитывая тот факт, что мы добились значительного прогресса в понимании основ приложений ИИ.

Управление сетью

Искусственный интеллект может быть полезен для улучшения каждого этапа работы сети. Искусственный интеллект может учиться быстрее, чем люди, поэтому с огромным объемом данных, производимых этими сетями, решения искусственного интеллекта могут выявлять закономерности и потенциальные сетевые проблемы еще до того, как они будут прерваны, и даже находить и реализовывать решение. Управление сложностью этой огромной сети непосильно для сетевых специалистов и заставляет поставщиков услуг оставаться в тени, не реагируя активно на свою сеть. Внедрение ИИ в сети дает прекрасную возможность решить проблемы с обслуживанием, сократить количество ручных операций и повысить эффективность, что в конечном итоге позволяет сосредоточить ресурсы на создании лучшего и более индивидуального, а также успокаивающего обслуживания клиентов. Это конечная цель адаптивной сети на основе искусственного интеллекта.

Суть

Искусственный интеллект и машинное обучение во многом повлияли на телекоммуникационный сектор. ИИ в телекоммуникациях позволяет быстро анализировать большие наборы данных, выявлять проблемы и эффективно управлять данными. ИИ не только экономит вам много денег и времени, но и дает вам конкурентное преимущество перед конкурентами. Будущее ИИ открывает многочисленные возможности для телекоммуникационного сектора.

Мателлио может помочь вам во внедрении ИИ-решений для телекоммуникаций со своей командой высококвалифицированных и обученных инженеров. Мы преуспеваем в предоставлении таких услуг, как решения для виртуальных помощников, роботизированная автоматизация процессов (RPA), программное обеспечение для мониторинга сети и многое другое. Наша команда инженеров и экспертов может разработать индивидуальное решение, которое будет идеально соответствовать потребностям вашего бизнеса. Для получения дополнительной информации закажите 30-минутный бесплатный консультационный звонок!

Первоначально опубликовано на https://www.matellio.com/ 16 июля 2021 г.