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AI,电信行业智能转型大突破 | 智周报告核心版

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随着机器学习,大数据和计算机视觉等技术的发展,人工智能正在逐步改变电信业的生态格局。新的商业模式,数字和智能运营以及基于技术的产品被用于主流电信,例如基站检查,网络优化,数据监控和预警,云存储和计算服务,数据挖掘和智能客户服务。

人工智能技术与电信行业的结合,在最大化电信行业数据价值的同时,通过机器学习不断优化其分析能力,最终利用具有电信行业特点的技术促进电信行业的转型升级。电信业,整体提升电信业。核心竞争力。

作者|李伟,田晨

一,电信业的市场规模

据Tractica称,到2025年,全球电信业将投资367亿美元用于人工智能软件,硬件和服务。其中,电信行业的整体人工智能市场将从复合年增长率48.8%从3.157亿美元增加到2025年的2013亿美元。预计从2016年到2025年,电信运营商将主要使用人工智能网络运营监控和管理,在此期间这笔支出将占电信行业人工智能支出的61%。与此同时,基于信息技术研究和咨询的公司Gartner预测,到2022年,50%的电信运营商将在多个领域使用人工智能。

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图1.电信业的全球市场规模

二,人工智能技术领域常用于电信行业

自然语言处理:在电信行业,自然语言处理中的语音识别技术已被广泛使用。语音识别通过分析用户的自然对话,实现自然语言用户与电信行业呼叫中心之间自助交互服务的功能。密钥语义,自动确定用户的需求,从而提供最合适的查询,处理,咨询服务。

机器学习:机器学习在电信行业中具有广泛的重要应用。通过机器学习,操作员可以快速分析大型复杂的用户数据,并根据结果改进服务。机器学习还使运营商能够开发高利润的业务模型,并通过大数据分析维护通信基础设施。

深度学习:深度学习是机器学习的一个分支。它是一种使用人工神经网络作为框架来表征和学习数据的算法。现有的深度学习框架包括深度神经网络,卷积神经网络,深度置信网络,递归神经网络等。

大数据技术:大数据技术是指从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术包括数据收集,数据访问,基础设施,数据处理,统计分析,数据挖掘和模型预测。

计算机视觉:计算机视觉中的人脸识别广泛应用于电信领域。人脸识别技术主要用于电信行业的终端客户服务,通过人脸识别和识别客户微观表达提供个性化服务。

沉浸式技术:沉浸式技术是指模糊物理世界和模拟世界之间界限以创造沉浸感的技术。在电信领域,沉浸式技术中的AR/VR技术将在内容,数据传输和屏幕显示方面为用户带来更多层次和更全面的体验。

人工智能基础设施:电信领域的人工智能基础设施涉及云计算等技术。云计算是指通过网络“云”将大量数据计算和处理程序分解为无数小程序。它是一种基于Internet的计算方法。以这种方式,可以根据需要向计算机上的各种终端和其他设备提供共享的硬件和软件资源和信息。

三,人工智能技术在电信行业的应用

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4.全球电信行业500强企业人工智能技术案例简介

AT& T基站检测无人机:无人机携带的高分辨率摄像机的内容,通过语义交互,图像识别等技术,允许异地工程师实时分析返回的视频和照片。 AT& T通过智能传感和避免技术,自动目标识别,鲁棒控制和路径规划等技术实现无人机自主基站的检测。康卡斯特无线网络优化服务平台:利用机器学习,大数据等技术拦截网络攻击,通知用户自己的无线网络和终端设备的健康状态,保护网络免受网络数据传输的影响,保护连接到无线网络。所有设备。中国联通IP RAN智能网预警系统:使用Prefix-Span时间序列模式挖掘算法来分析大量预警之间的关系,确定网络故障的根本原因。通过数据预处理,关联规则挖掘,关联规则确认,仓储和根本警告识别,形成了有效的网络预警机制。中国移动使用ACOS覆盖优化系统:使用人工智能自动输出定量解决方案并定量预测优化效果,方法是:构建覆盖评估矩阵,定性初始覆盖问题和优化目标;构建基于神经网络的无线覆盖模型。该模型用于实现弱覆盖和超覆盖优化指标的定量预测。中国电信的业务分析系统:包括交叉销售模型,决策树算法,数据挖掘平台和其他模型组件。该系统支持主题分析,统计报告和其他功能,提供预先集成的模型和流程,帮助中国电信增加收入,并为中国电信的预测制定未来的销售策略。沃达丰TOBi语音机器人:沃达丰通过语义理解,机器学习,语音识别,语音激活和其他技术为客户提供24/7即时对话智能客户服务。华为SoftCOM AI网络:华为SoftCOM AI在基于云的网络架构中引入了基于机器学习的人工智能技术。该架构由两个核心组成,一个是AI培训平台,包括数据培训,模型和算法输入;另一个是推理平台,包括基于模型或算法的网络动作的数据收集和推断。通过自动化服务的部署,智能自治网络将网络推向智能自我修复,自我优化和自我管理开发,构建“自动,自我优化,自我修复,自主”的自动化网络。

五,电信行业人工智能技术的发展趋势

无人值守服务:人工智能技术降低了电信行业运营和维护的时间成本,减少了对人工服务的需求,促进了未来无人值守服务的发展。

信息级联:使用人工智能相关算法可以将大量电信数据转换为便于网络优化操作的信息,并且信息是级联的。

数据共享:人工智能技术利用自身的数据优化和智能分析,使电信行业呈现出建立数据共享平台,形成数据共享的趋势。

6.电信行业智能化的局限和挑战

人工智能技术应用的滞后:人工智能技术的复杂性和电信技术的多样性,导致电信技术与人工智能的结合存在一定的滞后。

用户对新技术的适应性:客户与人工智能客户服务技术存在一定的不兼容性,而人工智能客户服务的技术缺陷也会使客户产生不信任感。

用户信息的安全性:人工智能技术的使用是对客户信息机密性的巨大挑战,大量用户信息面临着被非法解决的风险。

*本文是“致周”系列报道的“核心版本”。相应的“Deep Edition”发布计划将在稍后公布,敬请关注。对于“电信行业人工智能的应用现状和前景”这一主题,有哪些方向或主题,您希望在报告的深度版中阅读更详细的解释和分析,欢迎留言,这将是成为我们的报告深度版本的重要参考。