Организуя процессы поддержки своих бизнес-моделей операторы мобильной связи все в большей степени полагаются на использование искусственного интеллекта (ИИ). Умные алгоритмы ИИ способны проектировать сети, повышать уровень обслуживания клиентов, упорядочивать и автоматизировать бизнес-процессы, а также оптимизировать сетевую инфраструктуру.
Приложения на базе искусственного интеллекта становятся ключевым фактором роста инноваций в телекоммуникационной отрасли, в особенности по мере ее перехода к виртуализированным сетям 5G. Наряду с оптоволоконной инфраструктурой, 5G призвана ускорить оцифровку промышленных услуг и процессов, обеспечивая быстрое распространение Интернет-систем управления приборами (IoT).
По сведениям Международного центра данных, 63,5% телекоммуникационных компаний активно внедряют ИИ с мыслью о повышении качества сетевых операций. Более того, помогая операторам оптимизировать и определять сетевой трафик, алгоритмы ИИ могут способствовать усилению кибербезопасности. Использование ИИ в системах мониторинга обеспечивает автоматическое перенаправление трафика.
Кроме того, возможность прогнозирования отклонений в сети позволяет оперативным группам выполнять диагностическое обслуживание, решая проблемы до их возникновения. Приложения ИИ помогают предотвращать сбои отдельных устройств и систем, моделируя будущее на основании исторических данных. Инвестирование в решения на базе ИИ, обеспечивающие мониторинг износа и прогнозирование потенциальных точек, отказа дает очевидные финансовые преимущества.
ИИ и НЛП (нейро-лингвистическое программирование) также могут применяться для анализа сообщений, отправленных клиентами в информационно-справочные службы, и отметок, внесенных агентами таких служб, тем самым способствуя повышению качества обслуживания клиентов.
Рост энергоэффективности сети – еще одно преимущество применения ИИ. Согласно исследованию, проведенному Nokia и GSMA Intelligence, подавляющее большинство телекомов рассматривают эффективность энергопользования в качестве ключевой движущей силы сетевой трансформации. При этом, по словам респондентов, они все еще находятся на ранней стадии планирования и тестирования ИИ в области рационального энергопользования. В то же время около половины участников опроса заявили, что в ближайшие два года, когда энергетические решения на базе ИИ станут более доступными, ожидаемая экономия энергии может достигнуть 10-20%.
Краткий обзор потенциала приложений ИИ в телекоммуникациях
- предотвращение сбоев устройств и систем (диагностическое обслуживание)
- оптимизация проектирования и эксплуатации сетей
- персонализированное цифровое взаимодействие с клиентом
- разработка услуг
- виртуальные помощники и чат-боты
- аналитика мобильных данных
- совершенствование биллинговых систем
- повышение эффективности распределения ресурсов
- оптимизация продаж в режиме взаимодействия с корпоративными клиентами
- повышение кибербезопасности, включая обнаружение и предотвращение кибермошенничества
- повышение энергоэффективности
- автоматизация бизнес-процессов
- роботизированная автоматизация процессов.
Непростое плавание
Внедрение ИИ в телекоммуникационных компаниях не обходится без проблем, к которым можно отнести недостаточную структурированность и неполноту данных или потребность в дополнительных технических знаниях и найме специалистов по искусственному интеллекту. Еще одна трудность связана с технической интеграцией проектов ИИ.
Существуют и определенные риски. Системы искусственного интеллекта опираются на большие объемы данных, зачастую касающихся частных лиц, что связано с необходимостью обеспечения ответственного применения алгоритмов ИИ и защиты основных прав человека.
Принимая во внимание вышесказанное, группа операторов мобильной связи во взаимодействии с Ассоциацией GSMA разработала Кодекс этики искусственного интеллекта, определяющий принципы этичного использования ИИ. Кроме того, GSMA и Европейская ассоциация операторов телекоммуникационных сетей (ETNO) одобрили инициативу Европейской комиссии по вопросу регулирования ИИ.
Стремительное развитие ИИ на телекоммуникационном рынке отражает растущее значение этой технологии для отрасли в целом. Операторы сетей, которые откажутся от использования механизмов искусственного интеллекта, могут столкнуться с проблемами обеспечения эффективной обработки информации и анализа данных в режиме реального времени, а также принятия масштабных деловых и технических решений в виртуализированных цифровых сетях нового поколения.