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%。对改善客户体验的需求不断增长，以及资本支出合理化的需要，将推动人工智能采用的快速加速。
在这种情况下，更有可能成为领导者的全球电信领域将是能够从高层推动价值转型的运营商。这需要电信CXO的积极支持，以在整个组织内实现以人工智能为中心的战略变革管理之旅。
为了了解采用人工智能日益增长的需求，让我们看一下一些最新的市场实例。英国一家电信巨头最近宣布到2030年，人工智能将能够取代其运营中的10,000个角色。日本电信服务提供商(TSP)宣布，通过人工智能，他们已经能够将RAN能耗降低一半。一家美国电信企业利用人工智能将客户呼叫放弃率降低了62%，从而改变了现有的客户服务体验。
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。但还有一个问题。
AI是唯一的英雄吗？
AI和ML模型仅占解决方案的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。电信服务提供商当今面临的主要问题之一是对网络、连接设备、社交媒体、通话记录、计费信息等产生的大量数据的整合和解释。
揭示这些高维数据空间之间的相关性并创建可操作的见解是最令数据工程团队兴奋的挑战。
TSP如何利用人工智能呢？
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，正在推动电信领域人工智能的发展。客户服务和网络维护是人工智能应用的两个关键领域。
AI/ML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帮助解决的网络维护相关用例包括：
● 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
全球的CSP和TSP正在部署5G，为推动下一代网络连接做好准备。未来的网络将变得更加复杂，越来越多的连接和智能设备会产生大量数据。我们还需要为零接触操作做好准备，以便能够应对这种数据过剩场景中所需的规模、复杂性和缩短的决策准备时间。
因此，移动网络中的人工智能系统必须公平、负责、可靠、安全和透明。这些要素对于确保人类能够理解人工智能算法如何以及为何做出特定决策并能够建立对人工智能系统的信任至关重要。
