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科技行者报道 来源：ET Telecom 编译：科技行者 人工智能是实现电信网络优化和自动化的关键吗？来自国际数据公司IDC，市场研究公司Counterpoint，战略管理咨询公司CMR的分析师和Amdocs一起深入分析了这个问题。 电信公司正采用虚拟化、软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）、编排等技术，而AI将在整合这些技术和网络自动化方面扮演一个重要的角色。 市场研究公司Counterpoint解释道，移动网络中的人工智能应用围绕三个方面展开：
其中，自动优化网络将最早实现。依赖于各种机器学习算法，各地区和时区的交通信息，它可以帮助运营商实现其网络质量自动优化。 据IDC预测，31.5％的电信组织主要关注利用现有投资或基础设施，而其余63.5％则正投资于人工智能系统这一新技术。这是未来一段时间全球的趋势，包括印度方面同样也应看到人工智能的增长。这些由企业需求驱动的增长可推动切实可行的效率和消费者对情境化的需要。 另外，在订阅用户方面，人工智能和机器学习将帮助电信运营商描述、分析用户信息，提供转化率、分析内容使用趋势及网络活动等。Counterpoint的分析师坚信，这将有助于在合适的时间按照用户的需求量身定制优惠套餐。 借助人工智能和数据分析，运营商将在适当时间识别客户、向客户推送各种服务。例如，对于先试用后付费客户，运营商必须鼓励提供高速数据服务，在用户数据不足时向其提供量身定制的数据包。基于用户情况提供定制数据包的时机尤为重要。 最近，Airtel电信公司与韩国SK电信公司合作，实现了人工智能辅助网络。SK电信公司已部署了一个具有大数据分析和机器学习功能的人工智能辅助网络（称为TANGO），它通过自行检测移动网络，排除故障，实现优化来增强用户体验。 为什么需要AI服务电信网络？ “随着宽带越来越可靠实惠，带来了大量可以与电信网络合作共赢的机会，让网络层面的交汇融合成为可能。” 市场研究公司CyberMedia 首席分析师Faisal Kawoosa表示：“人工智能为系统增添了活力和智能性，提升了解决方案的直觉、主动和反应。”他补充说，这使电信网络将成为所有与数字相关事业的默认高速渠道，将在电信领域增加很多盈利机会。届时，人们可能不会以我们目前看待电信业的方式看待它——这将意味着有一系列不同的收入来源。 印度国际数据公司新兴技术部门副总监Arjun Vishwanathan说：“人工智能有望在多个领域产生影响，其中最重要的是流量分类、异常检测和预测、资源利用和网络优化以及网络协作等方面。此外，它还将通过虚拟助手和机器人为移动设备提供便利。” 按照朗新信息科技有限公司（印度）客户业务主管Pankaj Lamba的说法，人工智能将很大程度上解决与客户关怀、网络覆盖、计费、提供服务或产品等相关问题。个性化服务与客户关怀将见证人工智能服务的新基准。 人工智能将帮助电信公司建立警报机制，为用户提供最佳计划建议。这对为客户创建个性化旅行，增强旅行适应性至关重要。 AI在自动化网络中的作用 物联网和云技术等新兴技术正推动着网络处理更大量的数据，鉴于此，为促成更好的网络规划和连接，应用自动化技术将非常必要。Kawoosa解释道：“通常情况下，网络通过节点探测信息，然后通过控制器（通常为人）采取行动。有了人工智能，网络可以自行做决定，也可以通过各种硬件或软件来做决定，这本质上是物联网的解决方案。”将机器学习应用于网络，将不断增强网络智能性，网络获得的技能和知识也不断增多，网络能力会像人类一样不断增长。 Vishwanathan认为：“以人工智能为基础的智能网络应用，诸如精密算法，可以优化智能网络，提供智能网络运营解决方案，做到智能网络运营与维护。而且，人工智能还将带来网络自动化、网络自我优化及网络自我修复等技术的发展，并辅以高性能计算技术和数据分析等技术的发展”。 正如Lamba所解释的那样，像网络运营现有业务流程（包括规划和优化）一直以来都是手动执行，这样做会导致延迟，产生错误，对客户体验会产生负面影响。为了应对这些挑战，我们可以通过使用机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术来使CSP业务流程自动化。随着CSP网络从实物性向虚拟性的转变，以人工智能为驱动的自动化CSP运营需求量将会继续增长。软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）将依赖自动化流程来实现服务敏捷性，获得成本效益。自我诊断和自我优化等功能只有通过在质量数据分析中的智能洞察才能实现。 Lamba补充道：“应用人工智能的网络能够不受其相关编程的约束，提出以结果为导向的方案（即‘你可能预想到的结果’）。未来，人工智能将能够区分相关关系和因果关系，在用户注意到问题前能够能动地寻求人类编程范围外的结果选择（‘可以管好自己’）。” AI如何整合技术 根据Kawoosa的说法，所有软件/硬件工具都需要更加智能。这些将有助于在分散的体系结构中为网络建立感知系统，因为分散的体系结构对于解决方案来说至关重要。而且，通过SDx（软件定义一切），网络将灵活响应这些情况，而不等需要系统组件发生显著变化时才响应。 Vishwanathan说道：“SDN / NFV与人工智能的结合正成为进行有效评估和保护网络的有力工具。它可以帮助电信公司解决他们在分析海量信息时遇到的困难，从而检测消费者模式、异常情况和潜在的安全问题。”他进一步表示，从细化角度看，这可以进一步帮助他们优化由增强网络操作而产生的利润幅度，也能帮助他们重新配置网络以便发生网络安全攻击时，能够更好的恢复服务或缓解攻击带来的危害。 AI和新收入来源 正如Lamba所述，人工智能算法可以将历史模式和行为（加上“相似”的模式）与持续的实时参与相结合，以便在正确时间和恰当旅程情景中为客户提供最佳服务。消费者将会得到个性化、有针对性和相关的建议和提议。CSP的收入和每用户平均收入（ARPU）将会增加。 Vishwanathan表示：“电信公司可以部署人工智能来创造新收入来源，这一关键领域是‘智能订阅者’。从整体性与个性化的“向上销售”到创新的信用模式，电信运营商可以‘实时’为客户定制产品，提高定价转换率，从而增加消费者的收入。” Vishwanathan补充道。“不断进步的机器学习使报价变得更智能，也将改善客户购买行为。这将提升新型商业模式的转换率；这些都将由人工智能提供技术支持。” 未来将如何发展？ IDC表明：电信公司或媒体实现利用人工智能技术的首要目标，很大程度上由不断提高效率、减少人员相关费用和增加收入驱动。其他关键的驱动因素包括：不断改善客户支持、市场营销和参与度、运营洞察力、遵守法规、监测欺诈以及支持业务创新。 Vishwanathan说道：“如今，众多电信公司继续对人工智能发挥作用的领域进行实验，特别是在从结构化和非结构化数据中得出可行性情报的领域。他们与新兴供应商或创业公司合作应用人工智能。未来的12-18个月里，人工智能驱动的各种产品将浮出水面。” 目前，印度的人工智能技术已逐渐成熟。Kawoosa总结说，印度推行5G后，会有越来越多的电信运营商应用人工智能。 -END- |
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