Компании в телекоммуникационной (телекоммуникационной) отрасли получают большую выгоду от искусственного интеллекта (Ai) и практического использования Ai посредством машинного обучения. Например, исследование Gartner показывает, что руководители продуктов должны понимать реалистичное внедрение и потенциальное влияние сильных технологий искусственного интеллекта в телекоммуникационной отрасли.

Каким образом Ai может помочь телекоммуникационной отрасли лучше всего? Давайте посмотрим на 5 основных способов использования и узнаем, как они могут помочь вашей компании добиться успеха.

Оптимизация сети

Оптимизация сети используется для повышения производительности сети. Глобальная балансировка нагрузки, минимизация задержки, мониторинг потери пакетов и управление полосой пропускания - все это часть оптимизации сети для обеспечения высочайшего уровня обслуживания пользователей.

Как методы машинного обучения могут помочь в оптимизации сети? С помощью базовой модели рабочего процесса. Принимая формулировку задачи для определения ключевых параметров проблемы и определения данных, необходимых для запуска модели, затем устанавливается канал для сбора данных (например, шаблонов трафика, журналов производительности и т. Д.) И их обработки путем извлечения признаков и фильтрация данных.

После анализа точек данных модель обучается и явно программируется на данных, чтобы предоставить готовые к использованию выходные данные, которые используются для начала оптимизации сети. Попутно модель настраивается путем сравнения производительности сети с прогнозом модели на предыдущих этапах. Затем данные обучения оптимизируются, чтобы обеспечить наиболее точное распознавание образов.

Профилактическое обслуживание

Профилактическое обслуживание - это регулярное и плановое обслуживание сетей и оборудования для обеспечения их эффективной работы и предотвращения дорогостоящих внеплановых простоев из-за неожиданных сбоев.

Телекоммуникационные компании могут решить проблемы антикризисного управления, используя методы машинного обучения для извлечения практических идей. Эти идеи включают в себя изменения схем в использовании и ухудшении местоположения услуг, проверки сетевой инфраструктуры с использованием видеозаписей с дронов и компьютерного зрения, техническое обслуживание оптических коммутаторов и прогнозирование отказов узлов и многое другое.

Ai также может помочь вам найти точки останова и исправить поломки без вмешательства человека. Во время Подкаста Emerj Мазин Гилберт из AT&T назвал профилактическое обслуживание основной инициативой компании по поиску и ремонту сетевых точек останова.

Профилактическое обслуживание - отличный способ предотвратить отток клиентов, так как предотвращаются непредвиденные сбои. Если сбой все же произойдет, машинное обучение может быстро решить проблему или направить ремонтников к точному месту сбоя.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) использует сочетание интеграции, передовых технологий и когнитивных процессов для автоматизации конкретных задач. Телекоммуникационные компании могут извлечь выгоду из RPA, потому что ручные, повторяющиеся и основанные на правилах процессы, от которых в настоящее время страдает отрасль, можно превратить в быстрые и действенные процессы.

RPA может помочь телекоммуникационным компаниям снизить количество ошибок, улучшить качество данных, повысить удовлетворенность клиентов, повысить эффективность операций и сократить расходы. RPA не хватает интеллектуальных качеств, которые помогают ему учиться и совершенствоваться со временем. Следовательно, RPA в сочетании с машинным обучением - отличное вложение с высокой рентабельностью инвестиций.

Модели машинного обучения можно вставлять в рабочие процессы RPA для выполнения задач машинного восприятия, таких как распознавание изображений с помощью компьютерного зрения. Иногда это называют гиперавтоматизацией - инфраструктурой передовых технологий, используемой для масштабирования возможностей автоматизации в организации.

Служба поддержки клиентов и виртуальные помощники

Отличное обслуживание клиентов имеет решающее значение для удержания клиентов. Частью тенденции к улучшению качества обслуживания клиентов является включение виртуальных помощников. Эти виртуальные помощники могут быть размещены на веб-сайте компании или по телефону, чтобы отвечать на вопросы.

Маркетинговые усилия можно улучшить с помощью машинного обучения с помощью персонализированных кампаний. Этот увеличенный поток трафика на веб-сайт может повлиять на обслуживание клиентов из-за того, что вопросы не решаются быстро. Виртуальные помощники могут помочь привлечь клиентов, управляя растущим потоком трафика. Это приводит к повышению коэффициента конверсии, что помогает увеличить доход компании.

Виртуальные помощники также могут помочь сократить отток, поддерживая высокий уровень обслуживания клиентов с круглосуточной поддержкой первой линии, которая охватывает начальный этап устранения неполадок. Клиенты быстро направляются к нужным им ответам или в нужный отдел для решения оставшихся проблем.

Персонализированный клиентский опыт

Персонализация клиентского опыта - еще один способ обеспечить отличное обслуживание клиентов. Персонализация - это процесс, с помощью которого данные профиля и поведенческие данные используются для создания релевантного и настраиваемого опыта для потенциальных клиентов и клиентов по нескольким каналам.

Создавая индивидуальный подход к работе с клиентами, вы можете строить и укреплять отношения с клиентами, которые стимулируют вовлеченность, рост продаж и, как следствие, больший доход. Предвидя и доставляя продукты или услуги потенциальным клиентам без каких-либо усилий, у вас будет более высокий уровень успеха, потому что тогда у клиента будет беспроблемный опыт.

Машинное обучение - это интеллектуальная система, которая может помочь компаниям организовать персонализированное путешествие с конкретными предложениями на основе того, что, скорее всего, будет интересовать клиента. AI может представлять реальные предложения на основе пути и поведения клиента, тем самым улучшая конверсию и порядок ценить.

Чем может помочь ElectrifAi

Знания ElectrifAi в предметной области и обширная библиотека готовых моделей машинного обучения могут помочь телекоммуникационным компаниям в их цифровой трансформации. Снижая накладные расходы, связанные с построением собственных моделей машинного обучения, и время, необходимое для создания (без гарантии успеха), ElectrifAi предлагает готовые бизнес-решения.

Готовы ли вы присоединиться к миру искусственного интеллекта и машинного обучения? Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить индивидуальную демонстрацию!