预计到2031年，电信市场的人工智能价值将达到388亿美元，2022年至2031年间的复合年增长率为41.4%。随着对客户体验改善的需求不断增长，以及对资本支出合理化的需求，人工智能的采用将迅速加速
在这种情况下，能够从高层推动价值转型的运营商更有可能成为全球电信领域的领导者。为了实现以人工智能为中心的战略变革管理之旅，需要电信CXO的积极支持，涵盖整个组织
为了了解人工智能需求不断增长的情况，让我们看一些最新的市场实例。最近，一家英国电信巨头宣布，到2030年，人工智能将能够替代其运营中的10,000个职位。日本的电信服务提供商宣布，通过使用人工智能，他们已经成功将无线接入网（RAN）的能耗降低了一半。一家美国电信企业利用人工智能成功降低了客户呼叫放弃率62%，从而改变了现有的客户服务体验
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尽管有诸如此类的实例表明人工智能正在如何重塑全球电信格局，但仍然存在一个问题
AI是唯一的英雄吗?
AI和ML模型只是解决方案的40%，而数据才是关键。评估数据是否处于正确状态以及有效的架构和治理是否到位非常重要。电信服务提供商目前面临的主要问题之一是整合和解释网络、连接设备、社交媒体、通话记录、计费信息等大量数据
揭示高维数据空间之间的相关性并创造可操作的洞见是让数据工程团队兴奋的最大挑战
TSP如何利用人工智能呢?
随着计算能力的增长、多层数据流以及能够捕获更复杂问题和签名的算法的进步，电信领域的人工智能应用正在得到推动。在这一发展中，客户服务和网络维护成为了两个关键领域
系统功能强大、操作便捷并具有高度延续开发的内容与知识管理系统，并可集合系统强大的新闻、产品、下载、投票、人才、留言、在线订购、搜索引擎优化、等功能模块，为企业部门提供一个简单、易用、开放、可扩展的企业信息门户平台或电子商务运行平台。开发人员为脆弱页面专门设计了防刷新系统，自动阻止恶意访问和攻击；安全检查应用于每一处代码中，每个提交到系统查询语句中的变量都经过过滤，可自动屏蔽恶意攻击代码，从而全面防
AI/ML目前正在解决的客户服务相关用例包括：
- 预测可能的服务问题并在客户注意到之前解决它们
- 优化服务运营，例如店内客户体验、定制营销活动以及现场、商店和呼叫中心的员工部署
- 使用GenAI简化客户自助服务，实现人性化交互
- 检测和防止用户管理、计费等领域的欺诈行为，并利用人工智能算法积极主动地保护客户数据和网络。
AI/ML在网络维护中能够解决的用例包括：
- 检测并防止网络上和客户帐户内的欺诈活动
- 减少外地派遣次数
- 消除机器人电话
- 使人工智能驱动的系统能够在任何网络故障，或性能问题期间自动重新启动蜂窝塔
- 优化实时天气数据、风速等的网络行为
描绘未来
CSP和TSP正在全球范围内推动5G部署，以应对未来网络连接的需求。未来的网络将变得更加复杂，随着连接和智能设备的增多，将产生大量的数据。为了适应这种数据过剩的情况，我们需要做好零接触操作的准备，以应对规模、复杂性和决策准备时间的缩短
在移动网络中，人工智能系统必须具备公平、负责、可靠、安全和透明的特质。这些要素对于确保人类能够理解人工智能算法是如何以及为何做出特定决策，并且能够建立对人工智能系统的信任至关重要
