通信業界における人工知能の応用と世界情勢の変化

電気通信市場における人工知能の価値は、2031 年までに 388 億米ドルに達し、2022 年から 2031 年までの年間平均成長率は 41.4% になると予想されています。顧客エクスペリエンス向上への需要の高まりと設備投資の合理化の必要性により、人工知能の導入は急速に加速するでしょう

この場合、トップから価値変革を推進できる事業者がグローバル企業になる可能性が高くなります。電気通信のリーダー。 AI 中心の戦略的変更管理の取り組みを実現するには、組織全体にわたる通信会社の最高責任者からの積極的なサポートが必要です。

AI に対する需要の高まりを理解するために、最新の市場例をいくつか見てみましょう。最近、英国の通信大手は、2030 年までに自社の業務において 10,000 人の雇用を人工知能に置き換えることができると発表しました。日本の通信サービスプロバイダーは、人工知能の利用により無線アクセスネットワーク（RAN）のエネルギー消費量を半分に削減することに成功したと発表した。米国の電気通信会社は、人工知能を使用して顧客の通話放棄率を 62% 削減することに成功し、それによって既存の顧客サービス エクスペリエンスを変えることに成功しました。

このような例は、次のことを示しています。人工知能は世界の通信環境をどう再構築するか、しかし疑問は残る

AI だけが主役ですか?

AI と ML モデルはソリューションの 40% にすぎず、鍵となるのはデータです。データが正しい状態にあり、効果的なアーキテクチャとガバナンスが整備されているかどうかを評価することが重要です。通信サービス プロバイダーが現在直面している大きな問題の 1 つは、ネットワーク、接続されたデバイス、ソーシャル メディア、通話記録、請求情報などからの大量のデータを統合して解釈することです。

高次元データ空間間の相関関係を明らかにする最大の課題 興奮するデータ エンジニアリング チーム 署名アルゴリズムの進歩に伴い、電気通信分野での人工知能の応用が推進されています。この開発では、カスタマー サービスとネットワーク メンテナンスが 2 つの重要な分野として浮上しました。

AI/ML によって現在対処されているカスタマー サービス関連のユースケースには次のようなものがあります。

• GenAI で顧客のセルフサービスを合理化します、ヒューマン インタラクションを可能にする
• ユーザー管理や請求などの分野での不正行為を検出して防止し、人工知能アルゴリズムを活用して顧客データとネットワークをプロアクティブに保護します。
• AI/ML がネットワーク メンテナンスで対処できるユース ケースは次のとおりです。

• ロボコールの排除
• ネットワーク停止やパフォーマンスの問題時に、AI 駆動システムが携帯電話基地局を自動的に再起動できるようにします
• リアルタイムの気象データ、ネットワークを最適化します。風速など​​の動作
• 将来について説明
• CSP と TSP は、将来のネットワーク接続のニーズに対応するために、5G の導入を世界的に推進しています。将来のネットワークはより複雑になり、接続とスマートデバイスが増加するにつれて、大量のデータが生成されるようになります。このデータ過剰に適応するには、規模、複雑さ、意思決定の準備時間の短縮に対処するゼロタッチ操作の準備をする必要があります。

モバイル ネットワークでは、AI システムは公平で、責任があり、信頼性が高くなければなりません。 、セキュリティと透明性。これらの要素は、AI アルゴリズムが特定の決定を下す方法と理由を人間が確実に理解し、AI システムに対する信頼を構築できるようにするために重要です。

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