통신산업의 인공지능 적용과 글로벌 지형의 변화

통신 시장의 인공지능 가치는 2022년부터 2031년까지 연평균 성장률 41.4%로 2031년까지 388억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 고객 경험 개선에 대한 요구가 증가하고 자본 지출을 합리화해야 하는 필요성으로 인해 인공 지능의 채택이 빠르게 가속화될 것입니다.

이 시나리오에서 위에서부터 가치 변화를 주도할 수 있는 사업자는 글로벌 통신 부문의 리더가 될 가능성이 더 높습니다. . AI 중심의 전략적 변화 관리 여정을 달성하려면 조직 전체에 걸쳐 통신 CXO의 적극적인 지원이 필요합니다.

AI에 대한 수요 증가를 이해하기 위해 몇 가지 최신 시장 사례를 살펴보겠습니다. 최근 영국의 한 거대 통신업체는 2030년까지 인공지능이 자사 운영에서 1만 개의 일자리를 대체할 수 있을 것이라고 발표했습니다. 일본 통신사업자들이 인공지능(AI)을 활용해 무선접속망(RAN)의 에너지 소비를 절반으로 줄이는 데 성공했다고 발표했다. 미국의 한 통신회사는 인공지능을 사용하여 고객 통화 포기율을 62%까지 줄이는 데 성공하여 기존 고객 서비스 경험을 혁신했습니다

인공지능이 글로벌 통신 환경을 어떻게 재편하고 있는지 보여주는 이와 같은 사례가 있지만, 그래도 질문 하나

AI가 유일한 영웅인가요?

AI와 ML 모델은 솔루션의 40%에 불과하며 데이터가 핵심입니다. 데이터가 올바른 상태인지, 효과적인 아키텍처와 거버넌스가 마련되어 있는지 평가하는 것이 중요합니다. 현재 통신 서비스 제공업체가 직면한 주요 문제 중 하나는 네트워크, 연결된 장치, 소셜 미디어, 통화 기록, 청구 정보 등의 대량 데이터를 통합하고 해석하는 것입니다.

고차원 데이터 공간 간의 상관 관계를 밝히고 실행 가능한 통찰력을 창출합니다. 데이터 엔지니어링 팀을 흥분시키는 가장 큰 과제

TSP가 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?

컴퓨팅 성능의 성장, 다층 데이터 흐름, 더 복잡한 질문과 서명을 캡처할 수 있는 알고리즘의 발전으로 통신 분야의 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다. 푸시를 받고. 이번 개발에서 고객 서비스와 네트워크 유지 관리는 두 가지 핵심 영역으로 나타났습니다.

현재 AI/ML에서 다루고 있는 고객 서비스 관련 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 가능한 서비스 문제를 예측하고 고객이 인지하기 전에 해결합니다.
• 서비스 운영 최적화 매장 내 고객 경험, 맞춤형 마케팅 캠페인, 현장, 매장, 콜센터 직원 배치 등
• 인간 상호 작용을 위한 GenAI로 고객 셀프 서비스를 단순화
• 사용자 관리, 청구서 등에서 사기 탐지 및 방지 , 인공 지능 알고리즘을 활용하여 고객 데이터와 네트워크를 사전에 보호합니다.

AI/ML이 네트워크 유지 관리에서 해결할 수 있는 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 네트워크 및 고객 계정 내에서 사기 활동을 감지 및 방지
• 현장 파견 횟수 감소
• 로보콜 제거
• AI 기반 시스템 활성화 네트워크 중단 또는 성능 문제가 발생하는 동안 셀 타워를 자동으로 다시 시작하는 기능
• 실시간 기상 데이터, 풍속 등을 통해 네트워크 동작을 최적화합니다.

미래를 상상해 보세요.

CSP와 TSP는 미래에 대비하기 위해 전 세계적으로 5G 구축을 주도하고 있습니다. 네트워크 연결 요구의 미래. 미래의 네트워크는 더욱 복잡해지고 연결과 스마트 기기가 늘어나면서 엄청난 양의 데이터가 생성될 것입니다. 이러한 데이터 과잉에 적응하려면 규모, 복잡성 및 의사 결정 리드 타임 감소에 대처할 수 있는 제로 터치 작업을 준비해야 합니다.

모바일 네트워크에서 AI 시스템은 공정하고 책임감 있고 신뢰할 수 있으며 안전해야 합니다. 그리고 투명한 특성. 이러한 요소는 인간이 AI 알고리즘이 특정 결정을 내리는 방법과 이유를 이해하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축할 수 있도록 하는 데 중요합니다

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