新智元|电信中的人工智能报告：电信业AI领域年均投资将达367亿美元
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新智元报道
来源：businessinsider
编辑：科雨
【新智元导读】随着逐渐饱和的移动市场 ， 行业内逐渐激烈的竞争态势 ， 愈打愈响的恶性价格战 ， 越来越低的平均用户收益 ， 在人工智能这个风口 ， 未来几年 ， 电信企业该如何强势破局？
移动市场逐渐饱和 ， 运营商竞争激烈 ， 业务模式变革迫在眉睫
面对对数据的需求的不断增长 ， 移动市场的日益饱和 ， 一些掌握技术的后来者、初创公司和全球电信都纷纷陷入了争夺市场份额的斗争 。
这些市场压力 ， 导致了运营商在移动服务上展开了持续的恶性价格战 ， 结果让企业在每位用户中得到的平均收入（ARPU）有所下降 。
更糟糕的是 ， 近些年 ， 基础设施和技术的改进 ， 使得不同电信公司在覆盖范围 ， 连接速度和服务定价方面相差不大 ， 这些电信公司如果希望保持竞争力 ， 就必须转变其业务 。
对于许多全球电信公司而言 ， 在当今的压力下 ， 如果要做到保持市场份额 ， 同时还要确保未来的运营可持续 ， 就意味着必须要投资于AI 。
Tractica预计 ， 到2025年 ， 电信行业每年将在人工智能软件 ， 硬件和服务上投资367亿美元 。
降成本减流程重体验 ， 电信行业的AI用处多多
通过分析上下文关系来解析大型数据集 ， 提供所需信息 ， 或者对结果进行分析 ， 并对未来决策作出启发 ， 人工智能可以帮助电信公司降低成本 ， 并通过数字化运营来简化这一流程 。
实际上 ， 这意味着 ， 电信公司要利用的客户在无线网络上生成的数据越来越多——例如 ， 自2007年以来 ， 通过AT＆T无线网络传输的数据量增加了470,000％ 。
对于电信公司而言 ， 如果要充分利用人工智能 ， 并在未来的竞争中保持优势 ， 他们可以在两个关键领域进行改进：
客户体验：电信公司长期以来一直在努力提升其客户体验形象 。 2018年 ， 电信行业的平均净促销员得分（NPS）最低 ， 该指标衡量的是任何行业的客户对公司的评价 。
电信企业有机会通过利用对大量消费者数据的访问来改善这种不良形象 ， 包括配置文件信息 ， 地理位置 ， 服务使用情况 ， 设备 ， 呼叫详细记录和计费等信息 ， 以获取实时的行为洞察并调整其做法相应地 。
网络运营监控和管理：AI和机器学习（ML）技术可以使网络运营商在网络运营中利用高级自动化功能 ， 从而可以优化网络架构并改善控制和管理 。
在本文中 ， 我们将重点关注可直接影响收入的客户体验 。 根据NewVoiceMedia的数据 ， 每年美国客户损失的服务质量估计约为620亿美元 。
通过基于AI的工具为消费者提供增强的 ， 数据驱动的体验 ， 最终可以帮助电信公司弥补损失的收入并降低成本 。
麦肯锡表示 ， 如果电信公司使用基于AI的高级分析手段来改善客户体验 ， 那么他们将可以在两到三年内 ， 收入增长5％-10％ ， 同时 ， 成本可以降低15％-25％ 。
在本篇文章中 ， 我们将：
1）讨论推动电信公司在未来业务中利用AI的力量
2）分析当前电信公司使用AI的良好案例
3）指出该领域处于领先地位的的国外电信公司 。
市场+数据+技术 ， 是推动电信行业AI兴起的三大关键力量
自1950年代以来 ， 研究者就一直积极研究和开发AI ， 并在1993年 ， AI已经首次被确定为电信的关键 ， 但是直到最近 ， AI才成为电信发展战略的核心要素 。
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原因是什么呢？深层次分析来看 ， 市场压力 ， 数据可用性飞速增长和技术进步这三个关键因素的结合 ， 成功推动了这场电信行业的AI风暴 。
市场走向
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