Vai trò của học máy trong ngành viễn thông


Phan Xuân Thái
1 năm trước
Hữu ích 5 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 3882

Machine Learning là từ thông dụng trên toàn thế giới và một số công nghệ như vậy đang phát triển nhanh chóng. Công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo có mặt trong mọi ngành công nghiệp và chúng đang làm tăng các biểu đồ tăng trưởng. Có một số cơ hội có thể biến đổi thế giới kỹ thuật số.

Xem xét ngành công nghiệp viễn thông, Machine Learning và Artificial Intelligence đang giúp xây dựng nhiều doanh thu hơn và mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn.

Sau một cuộc khảo sát được thực hiện tại Đại hội Thế giới Di động về ML và AI, người ta thấy rằng 93% người dân cho rằng những công nghệ này sẽ thay đổi mọi cách theo đuổi mọi thứ trong 3 năm tới. Do đó, có một cơ hội rất lớn rằng 76% mọi người sẽ tích hợp AI và ML vào các tổ chức của họ. Những người đi trước với số lượng 12%, đã đưa các công nghệ này vào văn hóa làm việc của họ, 62% vẫn đang trong giai đoạn thảo luận về cách áp dụng các công nghệ này.

Lý do cho các công ty viễn thông thích ứng ML và AI là gì?

Đầu tiên và quan trọng nhất là phân tích dữ liệu và xử lý của nó. Viễn thông có dữ liệu ngày càng phát triển, nhưng việc xử lý thông tin chậm là mối quan tâm chính. Nhưng, với ML và AI, viễn thông có thể phân tích dữ liệu khổng lồ và phức tạp trong khi cung cấp kết quả chính xác với tốc độ nhanh hơn. Thông qua thay đổi này, họ có thể tránh được những rủi ro chưa biết tiềm ẩn và tìm thấy những cơ hội tuyệt vời.

Các công nghệ ML và AI đang đi vào cốt lõi của kỷ nguyên chuyển đổi kỹ thuật số và nhiều viễn thông đang sống trong đó. Những công nghệ này tìm thấy một cách trong các chức năng khác nhau của công việc như quy trình kinh doanh, tự động hóa mạng, quan hệ khách hàng và các dịch vụ kỹ thuật số mới. Điều này, đến lượt nó, giúp xây dựng các mô hình kinh doanh mới và cải thiện chất lượng của các chức năng.

Ngày nay, 5G là tiếng vang sắp tới và do đó các công nghệ này đóng một vai trò thiết yếu thông qua quan điểm kết nối và mạng.

Những điều này có thể hữu ích trong việc tối ưu hóa các mối quan hệ khách hàng và giảm chi phí, điều này giúp nâng cao hơn nữa doanh nghiệp với hiệu quả cao hơn.

Có một số viễn thông cấp 1 như NTT, Vodafone, Telefonica, AT & T, SK Telecom và Orange đã biết sức mạnh của các công nghệ này. Những thứ này hoặc đã được khởi chạy hoặc muốn khởi chạy nền tảng AI của họ.

Kiểm tra một vài ứng dụng tiềm năng thông qua đó các viễn thông có thể giải phóng sức mạnh của ML và AI.

Cải thiện lợi nhuận kinh doanh

Các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông (CSP) đang chuyển trọng tâm của họ từ chỉ tăng trưởng doanh thu sang tăng cường lợi nhuận. Theo tỷ suất lợi nhuận, chúng tôi không chỉ có nghĩa là lợi nhuận của công ty mà còn liên quan đến khách hàng. Dữ liệu khách hàng nằm rải rác giữa các nguồn khác nhau và do đó điều này đưa ra một thách thức đối với tất cả các CSP.

Với AI và ML, các viễn thông có thể tận dụng dữ liệu hiện tại và lịch sử của khách hàng, các liên kết xã hội và mô hình mua hàng. Họ có thể kết hợp Dữ liệu lớn này với các hệ thống khác như hệ thống ERP, OSS và BSS để xây dựng những hiểu biết chi tiết và đa chiều về lợi nhuận của người tiêu dùng tiềm năng. Họ có thể sử dụng thuật toán ML cho các nhiệm vụ khác nhau như đề xuất các cách và lập kế hoạch hành động riêng lẻ để tối ưu hóa lợi nhuận với sự hài lòng của khách hàng. Các kế hoạch như vậy cũng có thể được kết hợp với các hệ thống CRM để nhân viên bán hàng có thể đưa ra các hệ thống đó như là sự lựa chọn cho khách hàng.

Duy trì chức năng tháp di động

Bảo trì tháp di động là một nhiệm vụ đầy thách thức đối với các CSP vì họ cần kiểm tra tại chỗ định kỳ để kiểm tra tất cả các cơ sở hạ tầng và thiết bị đang hoạt động tốt. Nhiệm vụ này tiêu tốn rất nhiều thời gian. Hơn nữa, cũng có cơ hội trộm cắp, nơi các thiết bị có giá trị có thể bị đánh cắp từ tháp.

Để giải quyết những vấn đề này, CSP có thể sử dụng phân tích video được trao quyền AI thông qua các camera giám sát được trồng trên các tòa tháp. AI có một số cách sử dụng như để phát hiện các sự kiện không thể thích, ví dụ như hỏa hoạn, xâm nhập, v.v. sớm và để đưa ra cảnh báo trong thời gian thực. Các thuật toán ML kết hợp với các cảm biến IoT tại các tòa tháp có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các camera giám sát và có thể đưa ra phân tích giám sát 360 độ. Dữ liệu này cũng hữu ích trong các hệ thống triển khai lực lượng lao động để tìm ra khi nào cần thay thế phụ tùng, vật liệu, kiểm tra hoặc bảo trì. Để tối đa hóa việc sử dụng mạng và tăng cường phạm vi bảo hiểm, hệ thống quản lý tài sản có thể kiểm tra chéo thông tin mô hình mạng đang hoạt động.

Dịch vụ khách hàng tốt hơn

Cuối cùng, hãy xem ML và AI có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 tốt hơn thông qua tự động hóa.

Thông thường, viễn thông nhận được khiếu nại từ khách hàng về khả năng kết nối của thiết bị như hộp Truyền hình Giao thức Internet (IPTV) hoặc modem. Không thể cử các kỹ thuật viên ở mọi nơi và mọi lúc và đôi khi các vấn đề có thể được giải quyết chỉ với một lần đặt lại.

Nếu các công ty đặt chatbot 24/7, khách hàng có thể nhận được phản hồi nhanh và giải quyết nhiều vấn đề với sự trợ giúp của hệ thống bán vé có công nghệ ML. Các thuật toán của họ có thể xác định các lỗi với bối cảnh thông tin lịch sử, dữ liệu vé máy chủ và nhật ký mạng. Chatbot đủ thông minh để tìm giải pháp giải quyết các truy vấn của khách hàng, các vấn đề kết nối, v.v. Họ cũng có thể tìm ra truy vấn nào cần kỹ thuật viên và không nên truy vấn. Sự kết hợp các hệ thống OSS của họ có thể giúp ích nhiều hơn trong việc tránh bảo trì tại chỗ, giảm các chuyến thăm kỹ thuật viên cá nhân và thay đổi nguyên liệu. Như vậy, kinh doanh sẽ có rất nhiều tiết kiệm.

Những kịch bản này đang xảy ra trong hiện tại và không chỉ là dự đoán về những gì có thể ở phía trước. Vì vậy, rõ ràng là Machine Learning và Artificial Intelligence đang đóng một vai trò quan trọng trong ngành viễn thông và nó sẽ tăng cường hơn nữa.

Hữu ích 5 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 3882