Lợi ích của Trí tuệ Nhân tạo đối với lĩnh vực truyền thông

Trí tuệ nhân tạo (AI), cùng với các công nghệ liên quan như Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) đã và đang biến đổi mọi lĩnh vực và ngành truyền thông cũng không là ngoại lệ. Mặc dù những công nghệ này đã xuất hiện từ khá lâu nhưng ngày nay chúng ta vẫn cảm nhận được sự hiện diện mạnh mẽ của chúng, đang đổ bộ vào mọi ngành công nghiệp lớn. Chúng thậm chí đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta sử dụng để giao tiếp từ nhiều năm trước. Một Chatbot hỗ trợ bởi AI tương tác với bạn như một con người. Việc sử dụng AI trong các ứng dụng và công cụ máy tính như thiết kế logo, cổng mua sắm, cùng với những thứ khác, đã được sử dụng rộng rãi và chúng hoàn toàn có lý do thích đáng.

Theo báo cáo Transparency Market Research (TMR) gần đây, thị trường toàn cầu cho AI dự kiến ​​sẽ phát triển theo cấp số nhân trong những năm tới. Phân tích dự đoán thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu sẽ đạt 3.061,35 tỷ USD vào năm 2024 .

Khi nói đến viễn thông, đây là một trong những ngành phát triển mạnh nhất trên thế giới và đã áp dụng trí tuệ nhân tạo, Machine Learning và Internet of Things (IoT) để cải thiện trải nghiệm dịch vụ khách hàng của họ. Tất cả các công ty viễn thông lớn như AT&T, Spectrum, Verizon và Century Link đang dẫn đường cho các công nghệ tiên tiến này để tạo ra ưu thế vượt trội trong các dịch vụ của họ.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về 5 cách mà AI đang tác động đến ngành viễn thông, truyền thông.

Tối ưu hóa Mạng và Cơ sở hạ tầng

Trí tuệ nhân tạo cho phép bạn tối ưu hóa hệ thống mạng và cơ sở hạ tầng. Theo báo cáo của TechSee, khoảng 63% nhà khai thác viễn thông đã đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và Machine Learning để cải thiện và tối ưu hóa hệ thống mạng và cơ sở hạ tầng của họ. Giải pháp tối ưu hóa có thể phân tích, khắc phục và sửa chữa các trục trặc kỹ thuật trong thời gian thực và làm cho các dịch vụ không bị gián đoạn, tăng tính sẵn sàng so với mức mà bên thứ ba có thể cung cấp. Quy trình này tạo ra một Self-Organizing Network (SON); nghĩa là mạng có thể tự ấn định cấu hình, tự phục hồi và tự tối ưu hóa.

Ngay sau khi nguyên nhân gốc rễ của vấn đề kỹ thuật được giải quyết, một biện pháp khắc phục sẽ được thực hiện và Machine Learning cho phép áp dụng điều này trong các quy trình xử lý hàng ngày. Ngoài ra, điều này cho phép hệ thống dự đoán khi nào sự cố tương tự sẽ xảy ra và giải quyết nó theo cách ngăn ngừa trước, do đó cải thiện đáng kể hiệu suất.

Quyết định kinh doanh theo hướng dữ liệu

Lĩnh vực viễn thông tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Các nhà khai thác viễn thông, với việc sử dụng AI và Machine Learning, trích xuất dữ liệu có cấu trúc và có ý nghĩa để giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả và nhanh chóng theo hướng dữ liệu. Dữ liệu khổng lồ này hỗ trợ ngăn chặn khách hàng rời bỏ dịch vụ, xác định phân khúc khách hàng, dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng, phát triển sản phẩm, tối ưu hóa quy trình, cải thiện lợi nhuận, tối ưu hóa giá cả và rất nhiều thứ khác.

Bảo trì dự phòng trước

Trí tuệ nhân tạo giúp các nhà khai thác viễn thông tiến hành phân tích dự đoán và cung cấp dịch vụ tốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu, thuật toán phức tạp và kỹ thuật Machine Learning để dự đoán kết quả tương lai trên cơ sở dữ liệu lịch sử. Điều đó nghĩa là các công ty viễn thông có thể sử dụng thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu để theo dõi thiết bị, dự đoán lỗi và chủ động khắc phục các sự cố với thiết bị viễn thông như đường dây cáp, tháp di động, máy chủ trung tâm dữ liệu và thậm chí cả hộp giải mã tín hiệu của người tiêu dùng.

Nói một cách đơn giản, hệ thống mạng thông minh và tự động hóa, trong ngắn hạn, sẽ giúp các nhà khai thác phân tích và dự báo các vấn đề gốc rễ tốt hơn. Trong khi đó, về lâu dài, những công nghệ tiên tiến này sẽ hỗ trợ nhiều mục tiêu chiến lược hơn, như phát triển trải nghiệm khách hàng mới và giải quyết hiệu quả hơn với nhu cầu kinh doanh đang phát triển. Một giải pháp sáng tạo của gã khổng lồ viễn thông AT&T đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ các quy trình bảo trì – để mở rộng phạm vi phủ sóng mạng LTE, hãng cũng đang thử nghiệm một giải pháp máy bay không người lái. Không chỉ ở góc độ hệ thống mạng, mà bảo trì phòng ngừa có hiệu quả cả từ phía khách hàng.

Tự động hóa quy trình robot

Robotic Process Automation (RPA) thực chất là một dạng công nghệ tự động hóa quy trình kinh doanh dựa trên AI. Vì các thiết bị viễn thông xử lý dữ liệu khổng lồ hàng ngày, nên xác suất sai sót của con người luôn cao. Nhưng tự động hóa toàn bộ quy trình kinh doanh thông qua RPA, các hoạt động lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc được thực hiện hiệu quả hơn, chính xác hơn.

Theo một nghiên cứu được thực hiện bởi Deloitte, các giám đốc điều hành viễn thông, truyền thông và công nghệ cho biết rằng các công ty đang đầu tư một lượng lớn vào công nghệ nhận thức trong khi 40% trong số họ xác nhận rằng họ đã nhận được những lợi ích to lớn và 75% kỳ vọng rằng điện toán nhận thức sẽ thay đổi đáng kể công ty của họ ba năm tới.

Tự động hóa quy trình bằng robot giúp giải phóng nhân viên tại điểm dịch vụ khách hàng (CSP) giúp cho công việc gia tăng giá trị cao hơn bằng cách hợp lý hóa việc thực hiện các quy trình phức tạp, tốn nhiều thời gian và công sức như nhập dữ liệu, thanh toán, quản lý nguồn nhân lực và thực hiện đơn đặt hàng.

Phát hiện gian lận

Là một trong những lĩnh vực lớn nhất và không ngừng phát triển trên thế giới, ngành viễn thông rất dễ xảy ra các hoạt động gian lận. Các trường hợp gian lận lớn nhất mà ngành đã chứng kiến ​​là ủy quyền, truy cập bất hợp pháp, trộm cắp hoặc tạo hồ sơ giả mạo, hành vi gian lận, nhân bản, v.v. Hoạt động gian lận có thể phá vỡ danh tiếng của thương hiệu trên thị trường.

Điều này đòi hỏi doanh nghiệp viễn thông phải triển khai các hệ thống, công cụ và cơ chế phát hiện gian lận. Các thuật toán học máy rất hữu ích trong việc phát hiện gian lận. Các thuật toán này được áp dụng cho một số lượng lớn khách hàng và dữ liệu của nhà điều hành để xác định các đặc điểm của lưu lượng thông thường. Các thuật toán học máy xác định sự bất thường và sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, hiển thị chúng dưới dạng cảnh báo thời gian thực cho các nhà phân tích.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo đang tác động đến ngành công nghiệp viễn thông theo rất nhiều cách. Công nghệ đã cho phép ngành công nghiệp phân tích và trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa từ bộ dữ liệu khổng lồ của họ, giúp dễ dàng phát hiện các vấn đề và giải quyết chúng một cách hiệu quả, quản lý các hoạt động kinh doanh hàng ngày hiệu quả hơn và cung cấp dịch vụ khách hàng được cải thiện. Việc áp dụng AI và ML để tăng trưởng kinh doanh đã trở nên cấp thiết đối với các hãng viễn thông.

Liên hệ tác giả