全球智能手机用户数量在过去十年猛增，未来很可能会如此。此外，大多数业务功能现在都可以在移动设备上执行。但尽管移动业务激增，全球电信公司仍然无利可图，平均净利润率徘徊在17%左右。利润率低的主要原因是服务于同一客户群的大量市场竞争者以及与该行业相关的高管理成本。通信服务提供商(CSP)需要变得更加数据驱动，以降低此类成本并自动提高利润率。将人工智能更多地融入电信运营将使电信公司能够从僵化的、基础设施驱动的运营模式无缝转变为数据驱动的运营模式。将人工智能融入电信功能领域，将在多方面影响通信服务提供商的盈利水平，企业可以为此使用机器学习和人工智能的各种技术和应用。人工智能和预测分析：优化全球电信网络移动互联网是不断扩大的互联网领域的主要组成部分之一。如前所述，大量的互联网用户和商业运营已经开始移动，加上5G和边缘应用的出现，以及即将到来的元宇宙，将增加对高性能电信网络的需求。标准的自动化技术和相关人员可能会被高速互联网连接和手机的无情压力所淹没。在电信运营中采用AI可以将性能不佳的移动网络转变为自我优化网络(SON)。电信公司可以通过AI驱动的预测分析来监控网络设备并预测设备故障。此外，AI工具允许CSP通过监控关键性能指标（例如区域到区域流量）来保持一致的网络质量。除了监控设备的性能水平外，机器学习算法还可以在扫描网络数据以检测异常的同时持续运行模式识别。此外，基于人工智能的系统可以执行补救措施或向网络管理员和工程师发出有关检测到的异常区域的通知，这将使电信公司能够在网络问题对客户造成不利影响之前从源头上解决它们。网络安全是电信运营商关注的另一个领域。近来，电信网络中日益严重的安全问题已成为全球通信服务提供商关注的问题。基于人工智能的数据安全工具，使电信公司能够持续监控其网络的健康状况。机器学习算法分析全球数据网络和历史安全事件，对现有网络漏洞做出关键预测。换句话说，基于人工智能的网络安全工具使电信公司能够提前预防未来的安全问题，并主动采取预防措施来解决这些问题。最终，人工智能将以多种方式改善电信网络。机器学习算法通过提高通信服务提供商网络的性能、异常检测和安全性，帮助电信客户增强用户体验。从长远来看，这将推动此类公司客户群的增长，进而提高利润。在线行为监控：简化欺诈管理欧洲刑警组织将电信行业归类为特别容易遭受欺诈的行业。电信欺诈涉及犯罪分子滥用电信系统（例如手机和平板电脑）从通信服务提供商处窃取资金。根据最近的一项研究，电信欺诈造成的损失为401亿美元，约占电信运营商总收入的1.88%。一种常见的电汇欺诈类型是国际收益分享欺诈(IRSF)。这种类型的欺诈涉及犯罪分子联系国际高级号码(IPRN)提供商，使用机器人拨打大量长期国际电话以从电信公司非法获取资金，而且此类电话很难追踪。此外，电信公司无法为此类付费电话向客户收费，因为连接是欺诈性的。因此，此类通话的损失最终由电信运营商承担。IPRN和犯罪分子分享利润。除此之外还有网络钓鱼（语音呼叫和网络钓鱼攻击的结合），恶意实体欺骗电信客户撤回资金和数据的做法。在电信运营中采用人工智能技术将使通信服务提供商能够检测并消除此类欺诈活动。机器学习算法帮助电信网络工程师检测非法访问、伪造的呼叫者配置文件和克隆实例。为实现这一目标，算法会监控通信服务提供商的全球电信网络的行为，并密切监控流经这些网络的流量。人工智能算法的模式识别能力再次发挥作用，让网络管理员能够识别可疑场景，例如多次拨打欺诈号码，或重复拨打可疑来源的空号码（网络钓鱼的常见指标）。电信公司使用数据分析进行欺诈检测和预防的一个更突出的例子是沃达丰与数据公司ArgyleData的合作伙伴关系，以分析电信巨头的网络流量以实现智能的、数据驱动的欺诈管理。检测和消除电信欺诈是提高通信服务提供商利润率的一项重大举措，正如您所见，人工智能在电信运营中的作用对于实现这一目标非常重要。机器人流程自动化：用于改进后台流程为了向数百万客户提供可靠的服务，电信公司需要大量的劳动力来有效地处理日常后台操作。处理如此大量的客户可能会引入一些人为错误。电信公司可以使用认知计算——一个涉及自然语言处理(NLP)、机器人流程自动化(RPA)和规则引擎的机器人领域——来自动化基于规则的流程，例如发送营销电子邮件、自动填写电子表格、记录数据、执行某些可以复制人类行为的任务。在电信运营中采用人工智能可以提高后台运营的准确性。根据德勤进行的一项研究，电信、媒体和技术行业的高管认为，将认知计算用于后端运营为其企业带来了“实质性”和“变革性”的好处。聊天机器人、虚拟助手、情绪分析：提高客户服务质量客户情绪分析包括为了解客户而执行的一系列数据分类和数据分析任务，这使电信公司可以根据原始情绪评估客户是否喜欢他们提供的服务。营销人员可以使用自然语言处理和人工智能从客户的文本、电子邮件或带有电信公司名称的社交媒体帖子中感知客户的“情绪”。确切的服务区域。例如，如果客户对他们的电话不断掉线感到不安，并向电信公司的客户服务团队写了一封冗长且语无伦次的电子邮件，用于情绪分析的机器学习算法仍然可以自动确定他们的情绪（愤怒）和问题（掉线率）。除了情绪分析，电信公司还受益于聊天机器人和虚拟助手的兴起，通过基于机器学习的工具和应用程序来解决网络设置、安装、故障排除和维护问题的服务请求。虚拟助手使电信公司的CRM团队能够轻松管理大量客户，通信服务提供商可以通过这种方式成功管理客户服务和情绪分析。一般来说，用户普遍认为他们的电信客户服务质量不尽如人意。电信用户通常对客服等待时间长、投诉电子邮件无人回复以及CSP投诉处理不力感到恼火。糟糕的CRM对电信公司来说不是好兆头，因为它会损害电信公司的声誉并削弱股东的信心。电信公司可以通过在其CRM上实施机器学习技术来有效解决这些问题。与任何其他行业的任何企业一样，电信公司需要提高利润以实现长期生存和业务多元化。如开头所述，许多因素阻碍了他们产生利润的机会。走数据科学路线是克服这些挑战的新方法之一。通过在电信业务的运营中引入人工智能，通信服务提供商可以更好地管理他们的数据并利用资源来实现收入最大化。虽然人工智能可以带来各种积极的影响，但采用人工智能技术实现利润最大化的电信企业比例仍然非常有限，未来这一比例有望逐步提高。
