Телекоммуналка

Телеком застыл в ожиданИИ рывка.

Вопрос не только в нашей стране, которая с одной стороны только делает железо, а другая сторона его неистово ждет. В целом, большинство компаний на уровне управления отрицают саму суть прогресса, считая, что телекоммуникации, это что-то про антенны и кабели. Но, все уже давно не просто так. ИИ стремительно меняет облик различных отраслей, и телекоммуникации не являются исключением.

Наиболее значимое применение ИИ - оптимизация сетевой инфраструктуры. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных о трафике, загруженности сети и поведении пользователей. Это позволяет операторам прогнозировать нагрузки: предсказывать пиковые нагрузки на сети, автоматически настраивать параметры сети, да и в целом - управлять ресурсами: системы на основе ИИ могут автоматически перераспределять ресурсы в зависимости от текущих потребностей, что позволяет минимизировать затраты.

Да, большинство этих задач решается при помощи автоматизации и предиктивного обслуживания, но в этих процессах участвует слишком много ручного труда, который тормозит развитие.

ИИ также значительно улучшает взаимодействие с клиентами. Чат-боты и виртуальные помощники становятся стандартом в обслуживании клиентов, позволяя быстро и эффективно решать их проблемы. Например, это может быть автоматизация обработки запросов, персонализация услуг на базе больших данных, и предсказание потребностей абонентов: системы ИИ могут предсказывать, когда клиенту может понадобиться дополнительный сервис или услуга, что позволяет оператору заранее предложить соответствующие решения.

Насущная тема – мошенничество. ИИ может помочь в обнаружении подозрительной активности и предотвращении мошеннических действий. Кстати говоря, именно в сфере абонентской безопасности, компании не брезгуют ИИ и активно его используют, например, для анализа паттернов поведения: выявлять аномалии в поведении пользователей, которые могут свидетельствовать о мошенничестве.

Есть и стратегическое значение искусственного интеллекта. ИИ может значительно улучшить процесс принятия решений, обеспечивая аналитические инструменты для руководства. Интеграция ИИ в бизнес-процессы становится не просто трендом, а необходимостью для достижения конкурентных преимуществ в будущем.

С каждым годом технологии будут развиваться, и компании, которые смогут успешно внедрить ИИ, будут в авангарде отрасли. Только, есть нюанс. Выиграют те, кто смог «приручить ИИ», а не «позаимствовал» его. Обучение моделей – важнейшая составляющая, которая может как сделать из вашего ИИ суперполезный инструмент, так и убить ваш бизнес, потому что выводы делаются не на тех библиотеках и данных.

www.group-telegram.com/fr/telecommunal.com/6221

15.9K viewsDec 23 at 09:28

Телеком застыл в ожиданИИ рывка.

Вопрос не только в нашей стране, которая с одной стороны только делает железо, а другая сторона его неистово ждет. В целом, большинство компаний на уровне управления отрицают саму суть прогресса, считая, что телекоммуникации, это что-то про антенны и кабели. Но, все уже давно не просто так. ИИ стремительно меняет облик различных отраслей, и телекоммуникации не являются исключением.

Наиболее значимое применение ИИ - оптимизация сетевой инфраструктуры. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных о трафике, загруженности сети и поведении пользователей. Это позволяет операторам прогнозировать нагрузки: предсказывать пиковые нагрузки на сети, автоматически настраивать параметры сети, да и в целом - управлять ресурсами: системы на основе ИИ могут автоматически перераспределять ресурсы в зависимости от текущих потребностей, что позволяет минимизировать затраты.

Да, большинство этих задач решается при помощи автоматизации и предиктивного обслуживания, но в этих процессах участвует слишком много ручного труда, который тормозит развитие.

ИИ также значительно улучшает взаимодействие с клиентами. Чат-боты и виртуальные помощники становятся стандартом в обслуживании клиентов, позволяя быстро и эффективно решать их проблемы. Например, это может быть автоматизация обработки запросов, персонализация услуг на базе больших данных, и предсказание потребностей абонентов: системы ИИ могут предсказывать, когда клиенту может понадобиться дополнительный сервис или услуга, что позволяет оператору заранее предложить соответствующие решения.

Насущная тема – мошенничество. ИИ может помочь в обнаружении подозрительной активности и предотвращении мошеннических действий. Кстати говоря, именно в сфере абонентской безопасности, компании не брезгуют ИИ и активно его используют, например, для анализа паттернов поведения: выявлять аномалии в поведении пользователей, которые могут свидетельствовать о мошенничестве.

Есть и стратегическое значение искусственного интеллекта. ИИ может значительно улучшить процесс принятия решений, обеспечивая аналитические инструменты для руководства. Интеграция ИИ в бизнес-процессы становится не просто трендом, а необходимостью для достижения конкурентных преимуществ в будущем.

С каждым годом технологии будут развиваться, и компании, которые смогут успешно внедрить ИИ, будут в авангарде отрасли. Только, есть нюанс. Выиграют те, кто смог «приручить ИИ», а не «позаимствовал» его. Обучение моделей – важнейшая составляющая, которая может как сделать из вашего ИИ суперполезный инструмент, так и убить ваш бизнес, потому что выводы делаются не на тех библиотеках и данных.

BY Телекоммуналка