AI,电信行业智能转型大突破 | 智周报告核心版

原标题:AI,电信行业智能转型大突破 | 智周报告核心版

随着机器学习、大数据、计算机视觉等技术的发展,人工智能正在逐步改变电信行业的生态格局。基于技术所带来的新型业务模式、数字化和智能化操作及产品在基站巡检、网络优化、数据监控预警、云储存与计算服务、数据挖掘、智能客服等主流电信领域皆有应用。

人工智能技术的与电信行业相结合,在实现电信行业数据价值最大化的同时,通过机器学习不断优化自身的分析能力,最终运用具备电信行业特色的技术推动电信行业转型升级,总体提升电信行业的核心竞争力。

作者 | 李泓熹、田辰

一、电信行业的市场规模

根据Tractica预测,到2025年,全球电信业对人工智能软件、硬件和服务的投资将达367亿美元。其中,电信业整体AI市场将以48.8%的年复合增长率从3.157亿美元到2025年增至113亿美元。预计在2016年至2025年,电信运营商主要将AI用于网络运营监控和管理,此期间这方面支出将占到电信业AI支出的61%。同时,根据信息技术研究和顾问的公司Gartner预计,到2022年,50%的电信运营商将在多个领域使用人工智能

图1. 电信行业全球市场规模

二、电信行业中常用人工智能技术领域

自然语言处理:在电信行业中,自然语言处理中的语音识别技术有着广泛的运用,语音识别在电信行业实现了用户以自然语言与呼叫中心进行自助交互服务的功能,通过分析用户自然对话中的关键语义,自动判断用户的需求,从而提供最合适的查询、办理、咨询服务。

机器学习:机器学习在电信业有着广泛而重要的应用。运营商通过机器学习得以快速分析庞大而复杂的用户数据,根据得出的结果完善自身的服务。机器学习还能通过大数据分析为运营商制定高利润的商业模型和维护通信基础设施。

深度学习:深度学习是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。现有深度学习的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,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测等。

计算机视觉:计算机视觉中的人脸识别在电信领域有着广泛应用,人脸识别技术在电信业主要运用在终端客户服务,通过人脸识别提供个性化服务、识别客户微表情。

沉浸式技术:沉浸式技术是指模糊了物理世界和模拟世界之间的界限,从而产生沉浸感的技术。在电信领域中,沉浸式技术中的AR/VR技术在内容、数据传输、画面显示效果上将会给用户带来更多层次、更丰满的体验。

AI基础设施:电信领域的AI基础设施涉及云计算等技术,云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

三、人工智能技术在电信行业中的应用分布

四、电信行业全球500强企业人工智能技术落地案例简述

  • AT&T 基站巡检无人机:无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容,通过语义交互、图像识别等技术,使得场外工程师可以实时分析传回的视频和照片。AT&T通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制、路径规划等技术,实现了无人机自主基站巡检。
  • Comcast 无线网络优化服务平台:使用机器学习、大数据等技术拦截网络攻击,知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况,从网络数据传播端对网络进行保护,同时保护连接上该无线网络的所有设备。
  • 中国联通IP RAN智能网络预警系统: 使用Prefix-Span时间序列模式挖掘算法,分析大量预警之间的样式关系,以确定网络故障的根因。通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别,形成了高效的网络预警机制。
  • 中国移动使用 ACOS覆盖优化系统:利用人工智能自动输出量化方案,并定量预测优化效果,实现了:通过构建覆盖评估矩阵,定性初判覆盖问题,及优化目标;以及基于神经网络,构建无线覆盖模型。利用该模型实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。
  • 中国电信经营分析系统:包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现专题分析、统计报表等功能,提供预先集成的模式和流程来帮助中国电信增加收入,并为中国电信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、语音激活等技术,为客户提供全天候即时对话式智能客服。
  • 华为SoftCOM AI网络:华为SoftCOM AI在全云化网络构架上,引入以机器学习为核心的人工智能技术。构架由两个核心组成,一是AI训练平台,包括数据训练和模型及算法输;另一个是推理平台,包括数据收集以及根据模型或算法推理网络动作等。该智能自治网络通过自动化业务部署,推动网络向智能化故障自愈,自我优化,自我管理方向发展,以建设“自动,自优,自愈,自治”永不故障的自动网络。

五、人工智能技术在电信行业的发展趋势

无人化服务:人工智能技术降低了电信行业运维的时间成本,降低了对人工服务的需求,推动未来向无人化服务发展。

信息串联:人工智能相关算法的使用,使海量电信数据得以转化为利于网络优化运营的信息,逐步实现信息串联。

数据共享:人工智能技术发挥自身数据优化、智能分析等优势,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。

六、电信行业智能化的局限与挑战

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

用户对新技术的适应性:客户对人工智能客服技术存在一定的不适应,另外人工智能客服存在的技术缺陷也让客户产生不信任感。

用户信息的安全性:人工智能技术的运用对客户信息保密性是巨大的挑战,大量用户信息面临被非法解析的风险。

* 本文为智周系列报告核心版,相应深度版的推出计划将在后续公布,敬请大家关注。针对「人工智能在电信行业的应用现状及展望」这一主题,有哪些方向或主题,你希望在报告深度版中读到更详细的阐述与分析,欢迎留言,这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

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