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通信資訊

為電信工作帶來更高的效率

預見性維護

人工智能驅動的預測分析通過利用數據、復雜的算法和機器學習技術來基于歷史數據預測未來的結果,幫助電信服務商提供更好的服務。這意味著電信服務商可以使用數據驅動的方法來監(jiān)控設備的狀態(tài),基于模式預測故障,并主動地修復通信硬件的問題,例如蜂窩塔、電力線、數據中心服務器,以及客戶家中的機頂盒。在短期內,網絡自動化和智能化能夠從根源上提供更好地問題分析和問題預測。從長遠看,這些技術將支持更多的戰(zhàn)略目標,如創(chuàng)造新的客戶體驗和有效地處理業(yè)務需求。預見性維護不僅對網絡有效,對客戶也有效。荷蘭電信KPN通過分析其呼叫中心代理生成的注釋,并使用分析結果對交互式語音響應(IVR)系統進行更改。KPN 還在客戶的許可下跟蹤和分析家庭內部的客戶行為,例如交換調制解調器上的頻道,這可能意味著Wi-Fi問題。一旦確定,KPN就積極跟進,推動技術團隊取得更大的成功。 

人工智能對于幫助CSP建立自優(yōu)化網絡(SON)很重要。在自優(yōu)化網絡中,運營商有能力根據區(qū)域和時區(qū)的流量信息自動優(yōu)化網絡質量。通信中的人工智能使用先進的算法來查找數據中存在的模式,使電信網絡能夠檢測和預測網絡異常,從而讓運營商在客戶受到負面影響之前主動地解決問題。據了解,63.5%的電信公司正在投資 AI 系統以改善其基礎設施建設。一些流行的電信 AI 解決方案是 ZeroStack 的 ZBrain 云管理(Cloud Management),它通過分析私人云的遙測存儲和使用來改進容量規(guī)劃、升級和通用管理。Aria Networks,一個基于 AI 的網絡優(yōu)化解決方案,越來越多的一級制造供應商正成為它的客戶。 

電信公司通過利用多年來從龐大的客戶群中收集的大量數據來抓住機遇,這些數據是從設備、網絡、移動應用程序、地理位置、詳細的客戶簡介、服務使用情況和計費數據中挑選出來的。電信公司正在利用人工智能的力量來處理和分析這些海量數據,以便從中提取有效的信息,以提供更好的客戶體驗,改善操作,并通過新產品和服務來增加收入。有前瞻性的通信服務提供商(CSP)將精力集中在四個主要領域:網絡優(yōu)化、預見性維護、虛擬助理和機器處理自動化(RPA)。AI已經在這些領域取得了重大進展。 

為電信工作帶來更高的效率

電信行業(yè)不再局限于提供基本的電話和互聯網服務,而是在物聯網(IoT)時代,域名購買 directadmin購買,以移動和寬帶服務為首,成為技術發(fā)展的集中地,這種增長趨勢還將持續(xù)。通信服務提供商(CSP)面臨著日益增長的客戶需求,要求更高質量的服務和更好的客戶體驗。

虛擬助理

總之,電信行業(yè)中的人工智能應用不僅幫助了CSP的管理、優(yōu)化和維護基礎設施,免備案空間 香港服務器,而且還幫助了客戶服務。技術已經是電信行業(yè)的重要組成部分,隨著大數據工具和應用變得更易獲取、更加成熟,可以預測人工智能電信行業(yè)將繼續(xù)發(fā)展。

虛擬助手也稱為會話式人工智能平臺,已經學會了如何有效地自動一對一會話和擴展一對一會話,預計在未來五年內它們可以削減高達80億美元的商業(yè)開支。電信業(yè)也已開始啟用虛擬助理,以幫助應對大量的安裝、設置、故障排除和維護支持請求,這些請求常常會讓客戶支持中心忙得不可開交。使用人工智能電信商可以實現自助服務,指導客戶如何安裝和操作他們自己的設備。沃達豐推出了新的聊天機器人TOBi 來處理一系列客戶服務的問題。聊天機器人對簡單的客戶查詢進行分級響應,從而滿足客戶的速度需求。諾基亞的虛擬助手MIKA 提出了解決網絡問題的方案,使首次解決率從20%提高到40%。 

網絡優(yōu)化

服務商都有大量的客戶和無窮無盡的日常事務,而每個事務都容易出現人為錯誤。機器處理自動化(RPA)是一種基于AI的業(yè)務處理自動化技術。RPA讓電信商可以更容易地管理其后臺操作和大量重復的、基于規(guī)則的處理任務,為電信工作帶來更高的效率。通過將復雜、勞動密集和耗時的任務簡化執(zhí)行,如計費、數據錄入、勞動力管理和履行訂單。RPA使CSP員工從這些簡單的工作中解放出來,去完成附加值更高的工作。據調查,40%的電信商、媒體和技術高管表示,他們從認知技術中獲得了“實質性”的好處,25%的人已經在這項技術上投資了1000萬美元甚至更多。

機器處理自動化(RPA)

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