大型电信企业采用人工智能和机器学习的五个常见场景

至顶网软件与服务频道消息： 人工智能（AI）和机器学习现在已经无处不在，没有哪个行业不想利用这些技术所带来的好处，其中电信业是增长最快的行业之一，也是在许多业务方面使用人工智能和机器学习的行业，从增强客户体验到预测性维护，再到提高网络可靠性。很多全球最大型的电信公司都在以各种方式采用人工智能和机器学习，下面就来看看这些最常见的应用场景：

客户服务和满意度

几乎所有电信公司都使用人工智能和机器学习通过借助虚拟助手和聊天机器人来改善客户服务水平。电信公司有大量的设置、安装、故障排除和维护相关的支持请求。虚拟助手可以自动化做出响应，从而大幅削减业务开支并提高客户满意度。举个例子，沃达丰在上线聊天机器人TOBi后，客户满意度提高了68％。

同时，聊天机器人也还对这些请求进行分析，学习如何在必要的时候升级客户查询请求，发现销售机会并提醒客户注意他们可能感兴趣的其他产品和服务，并在没有人为参与的情况下实现这些流程的自动化。AT＆T、Verizon、Comcast以及几乎所有大型电信公司都在使用人工智能来增强客户服务。

人工智能和机器学习使得通过聊天机器人等形式提供语音服务变成现实。这种能力不仅限于聊天机器人，还有Comcast的XI Talking Guide等服务产品，这些服务可以“说出”网络名称/时间段，显示标题并帮助客户浏览他们的电视选项。Comcast的语音遥控器对残疾人以及任何想要通过语音而不是遥控器按钮进行“搜索”的人来说是很有用处的。

人工智能可以帮助电信公司发现问题并对问题做出反应，在分析客户数据的基础上提供适合的服务。这种智能性、历史信息和个性化服务可以帮助企业开发出更好的产品和服务，以及相关的市场营销方式，以便在客户需要的时候提供他们想要的产品。

预测性维护和网络优化改善

能够随时满足客户的需求，最重要的方式之一就是防止宕机。尽管电信公司更多地是在后台使用人工智能和机器学习来改善客户满意度，但利用人工智能实现预测性维护也是必不可少的。数据驱动的洞察力可以帮助企业监控设备，从历史信息中学习，预测设备故障并主动修复设备。

人工智能带来的另一个好处是优化网络。由采用人工智能的Self Organizing Network (SON)可以帮助网络根据当前需求不断调整和重新配置，这在设计新网络时也很有用。由于支持人工智能的网络可以进行自我分析和自我优化，因此可以更有效地提供一致的服务。

机器人过程自动化（RPA）

考虑到电信公司拥有庞大的客户群，因此任何一家电信公司每天都要处理日常的、每一步操作涉及的互动，这个过程中可能存在各种人为的错误，而机器人流程自动化实现了业务流程的自动化，不仅可以更有效地执行重复性的、基于规则的操作，而且准确度更高。德勤进行的一项调查显示，电信业、科技业和媒体业的受访高管称他们对认知技术进行了重要投资，有40％的受访者称他们获得了“实质性”的好处，其中四分之三的受访者认为认知计算会“彻底改变”他们的公司。

欺诈识别

机器学习算法有助于检测欺诈行为，例如盗窃或伪造配置文件、非法访问等等。这些算法可以学习“正常”行为是什么样的，以远超过人类的速度发现大量数据集中存在的异常行为，，从而接近于实时地响应那些需要调查的行为和活动。

以数据为驱动的业务决策：预测分析

电信业拥有来自客户的大量数据。通过使用人工智能和机器学习，电信公司可以从这些数据中提取有意义的业务洞察，从而做出更快更好的业务决策。这种利用人工智能处理数据的方法有助于客户细分、防客户流失、客户生命周期价值预测、产品开发、利润提高、价格优化等。

最后，人工智能和机器学习让电信行业能够从庞大的数据集中提取洞察力，使其更轻松地解决问题，更有效地管理日常业务，提供更好的客户服务和满意度。电信行业是一个很好的范例，向我们展示了采用人工智能和机器学习不仅对业务有益，而且对于企业的生存和竞争力来说都是至关重要的。