人工智能的业务潜力

了解人工智能在电信运营中的价值 前言 人工智能（AI）将为各个行业带来价值，其中就包括电信行业。对于运营商（CSP）而言，人工智能将提供优化网络运营、改善客户体验、降低成本、促进可持续性、实现新收入流等各种机会。 消费者观点 01电信运营正变得越来越复杂02人工智能为运营商整个组织带来好处03衡量人工智能对业务价值的影响04结语 然而，人工智能的实施不仅仅是技术的升级。它还实现了一种更高效的工作方式，将自动化提升到了一个新的水平。尽管如此，识别并传达它的价值并不容易，因为它的作用往往是间接的。为了帮助运营商了解人工智能的价值创造，我们访问了诸多业内专业人士，了解人工智能在他们的组织中发挥的作用，并制定了一个行业特定的标准化衡量框架，以帮助衡量人工智能的价值。 电信运营正变得越来越复杂 01 未来的网络运营将异常复杂，与目前的复杂程度不可同日而语，只有那些在运营方面表现出色的运营商才有可能成功应对。 在这个方面，人工智能能够更有效地处理客户查询并改善网络。其次，有63%的人使用人工智能优化网络运营。在网络运营方面，人工智能的主要好处在于异常检测和管理。许多运营商已经实现了部分运营的自动化以应对日益增加的复杂性。为了将自动化提升到一个新的水平，他们需要人工智能，因为人工智能可以产生洞察力，发现以前可能不知道的事情，并使其管理自动化。 未来的电信运营 •安全问题‒随着更多用例连接入网且任务日趋关键，对安全的需求将急剧上升。 电信运营非常复杂，需要跨越各个业务部门，实现同时、协调和动态的工作。电信产品组合和跨业务运营的复杂性将运营商（CSP）的成本提高了20%至50%。因此，在运营方面表现出色的运营商通常更为成功。展望未来，我们看到多种趋势推动着复杂性的提升： •持续提升的客户体验需求‒网络不仅需要处理各种用例，还需要能够为每个用例提供出色的体验。 •新的收入机会‒企业市场迫切需要新的相关服务来加快数字化进程。运营商需要以更 快的速度将新服务推向市场，以满足这些需求。 •更多用例‒相比以往只需支持语音、数据和文本等简单的用例，如今网络不得不处理数十种不同的用例，而所有服务都必须同时交付。 “我们取得了极好的结果。（使用人工智能）效果显著。”Frank van der Rijst，德意志电信，NOC产品经理，欧洲 人工智能的作用 •数据增长‒许多用例将依赖于高容量需求。例如远程控制矿井中的车，在多个8K摄像头的帮助下进行导航，或者将实时AR数据流传输到移动头戴设备。 对于那些有能力应对复杂性的运营商来说，将会有一系列好处等待着他们。在与电信战略咨询公司Arthur D. Little共同开展的一项研究中，71%的人提到，改善客户体验是在运营中实施人工智能技术的主要好处之一。 运营商使用人工智能的情况 对于大多数运营商来说，利用人工智能技术是一个新现象。 •更多设备‒随着物联网（IoT）的发展，将有数量更多且种类更丰富的设备连接到网络。 数据隐私问题源于对数据的授权的（但可能是不愿意的）访问。组织的一方可能不愿意与另一方共享其数据。还有一个重大挑战是人工智能的集成。 一家领先运营商面向整个组织大力宣传人工智能的好处，并取得了成功。这家运营 商 表 示 ， 他 们 面 临 着 另 一 个 挑 战⸺在公司的管理中采用数据分析工具。业务决策，例如销售目标，是基于欠佳的数据做出的，在一定程度上依赖于猜测。目前，该公司正致力于通过将精细人工智能预测技术构建到这些类型的指导决策中以优化最终决定，提高其准确性。 在接受调研的专业人士中，约50%的人提到在过去三年中实施了人工智能，部分原因是由于新冠疫情，人们越来越重视网络运行效率。 大多数接受调研的运营商确实准备或已经在进行某种形式的人工智能部署。对于那些已经部署了人工智能的运营商来说，他们利用人工智能能力的主要业务领域是客户和服务体验、安全和IT运营。 根据运营商的说法，这些挑战指向了一个更大的问题⸺组织对人工智能解决方案的接受程度。对数据隐私、信息安全性和集成的担忧可能只是表面问题。然而，要使用人工智能构建创新项目，数据才是最重要的。那些在实施人工智能方面已经颇有成效的领先运营商选择正面解决这个问题。他们以用户为中心，推动人工智能的实施。从解决组织用户面临的共同挑战开始，他们强调人工智能的好处，表明其优势远高于潜在的担忧。此外，他们还面向整个组织举办了一些大型活动和培训，以构建组织用户的意识。 关于领先运营商如何应对这一挑战的更多信息，请阅读本报告另一部分：人工智能的业务潜力：释放电信运营中人工智能的价值（AI business potential:unleashing the value of AI for telecomoperations）。 人工智能技术采用的推动者 在实施人工智能解决方案时，运营商面临的主要挑战是信息安全和数据隐私。这些问题相互关联，但又有所不同。信息安全问题涉及未经授权访问数据，这是由于组织中分散的数据在汇集时缺乏控制所致。 66在接受调研的所有运营商中，约有66%已经在某种程度上实施了人工智能。 “这成为了一个非常热门的话题。特别是在新冠疫情期间和之后，由于劳动力短缺，我们更努力地将交易交给人工智能处理。” “用户的接受程度是一项挑战。当涉及到管理时，你要点明人工智能可以提供的价值，这样他们才会改变主意。”首席网络规划官，中东 Salam Ibrahim Al Khafaji，客户运营开发总监，DU，中东 （见图1）在人工智能领域内，下一代用例将依赖于从机器学习和深度学习到机器推理的过渡，这使机器能够根据所学数据敏捷地处理任务。在工具领域，为了推动下一代用例发展，很重要的一点是：向开发、执行和全生命周期管理人工智能解决方案和新连接技术的端到端的机器学习运营（MLOps）平台的过渡。这些技术驱动因素将使运营商从被动运营转向主动、更数据驱动化的服务交付。 人工智能在电信领域的未来 技术驱动因素 随着人工智能技术变得越来越先进，它给运营商带来的价值也在不断增加。当前支持网络运营并实现部分流程自动化的用例，未来将变得更加复杂，并朝着完全自主运行和全流程自动化的方向发展。这种向意图驱动的管理和零接触运营的演变将取决于几个关键技术。可以划分为三个领域：人工智能、工具和连接。 随 着 人 工 智 能 在 电 信 领 域 的 应 用 不 断增 加，大多数运营商将致力于改善客户和服务体验、安全和网络运营。 运营商着重投资未来发展潜力大的领域。对这种持续关注的一个可能的解释是，人工智能是最近才引入电信领域的，需要时间落地生根。 “为了更好的网络运营，我们需要更多实时数据，24/7全天候的收集数据，并且运营要更主动而非被动。随着数据变得越来越重要，我们面临的挑战将是如何让整个组织能够更好地以数据驱动的方式发展。” “闭环自动化中有大量用例。系统可以自动运行。从签约用户方面来看，我们也在努力应对客户流失问题。无论客户是否流失。零接触运营是目标。这就是我们要努力的方向。” “有一些国家正在与互联网巨头（hyperscalers）合作，因为他们有OTT数据。如果业界齐心协力，我们可以将这些数据关联起来，打造更好的客户体验。” Frank van der Rijst，NOC产品经理，德意志电信，欧洲 Ajay Jain，自动化和数字化主管，Airtel，南亚 Nabeel Alheider，高级分析总经理，STC，中东 02人工智能为运营商整个组织带来好处 人工智能可以改进运营商组织从客户和服务体验到网络优化的各个方面的流程。 对运营商来说，掌握这部分知识可能具有挑战性。为了指导运营商了解与其业务目标相关的人工智能用例，我们将数百个用例聚集到一个结论性框架中。该框架基于大家熟悉的TAM TMF框架，涉及运营商组织的各个部门。 人工智能用例的机会 例如，如果您希望改进网络运营，请查看此集群中的用例。（示例用例在下一页。）我们将用例总体归为10个类别，从客户和服务体验到电信企业管理。 人工智能为运营商整个组织带来好处，涉及数百个用例。其中大多数是针对电信的，需要深厚的电信领域专业知识和人工智能专业知识。 人工智能用例示例 为了举例说明人工智能如何为运营商组织带来价值，我们在此介绍来自三个集群的三个用例示例。这些集群对运营商来说很重要，并且采用人工智能技术的比率很高。选择这些用例是为了详细说明如何利用人工智能来改善运营商现在的整体运营。 来自网络优化集群的示例用例 小区故障根因归类更快地确定问题的根本原因。让运营商免除耗时较长的手动分析，并降低问题对客户满意度的影响。 LTE RET优化 容量规划 提前预测容量需求；根据服务类型及性能要求，使用小区级流量预测和自动配置，以最优的投资回报率（RoI）规划投资。 远程调整和优化天线的电下倾角。有助于解决覆盖区域和场密度问题，从而将移动覆盖空洞和干扰问题降至最低。 来自网络运营集群的示例用例 小区基站能源管理 流量平衡 NPS见解 通过预测高流量小区和将流量进行动态路由来优化网络小区的利用率。在人工智能的帮助下，网络性能得以提高，用户体验得以提升。 根据流量变化规律对无线单元进行自动软锁定和解锁。使运营商能够在不影响重要的用户体验和服务KPI的情况下，大幅节约能源，从而对运营成本和碳排放产生积极影响。 预测未来净推荐值（NPS），并建议如何改进。在人工智能的帮助下，可以更好地获取NPS见解，这对收入和流失率有积极影响，因为运营商可以更主动地管理网络体验。 来自云和基础设施运营集群的示例用例 使用电信云进行VNF服务降级校正更快地排除影响服务的故障。识别应用层中的问题，并将其与运营商云的其他层关联起来。这有助于提高服务稳定性，并优化导致服务降级的问题的平均识别时间和平均修复时间（MTTI和MTTR）。 针对多云基础设施的故障预测准确、自动的故障预测和数据漂移(datadrifts)。有助于减少QoS降级并提高效率，因为系统可兼容多种类型的故障并可重复使用。 电信cloud stack的容量预测建立NFVi使用和性能指标之间的相关性。在人工智能的帮助下，运营商可以更好地了解NFVi需求，并预测期望容量使用情况，从而更有效地进行资源规划。 如何实现 14%我们采访过的所有运营商都表示，在接下来的几年里，他们将增加人工智能预算。但要想使预算得到充分利用，获得良好的成效，还需要先具备某些能力。为了成功实施人工智能，需要具备三大能力，其中两个与此有关：即更好地认识到如何使用人工智能以及为何使用人工智能。运营商正在为此寻找明确的答案。此外，如果数据输入不好，那么输出就不好，这就是需要具备的第三大能力（数据管理的提升）的缘由。 20%“如果想扩展用例，就需要一个好的数据层。”Frank van der Rijst,德意志电信，NOC产品经理，欧洲 66%“从运营角度看，软件即服务是可扩展的。这很方便。但也视具体情况而定。也取决于流程。如果涉及的信息不重要，那么软件即服务就没问题。” 软件即服务的好处是可扩展性。然而，要使用此选项，运营商需要在本地存储数据。运营商购买人工智能解决方案时，供应商必须满足一系列安全要求。这样做是为了清洁数据，主要的问题在于本地数据存储。 为了帮助运营商达成目标，人工智能技术供应商可以为他们提供安全、易于集成、可扩展和灵活的解决方案。这就解释了为何许多运营商倾向于以软件即服务的方式购买其人工智能解决方案。 客户运营开发总监，中东 “实施人工智能会产生较大影响”可能是这个问题的一个可能的解释，即为什么运营商将人工智能的整体重要性评分打为4分，（按1-5分计，5分最高）。在所有用例集群中，运营商旨在借助人工智能改进很多的指标。运营效率被认为是最需要改进的指标，其次是投诉和安全指标。0% 10% 当实施人工智能时，大多数运营商认为人工智能可以降低IT和网络运营成本，其投资回报率在5%