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( 二 )
移动饱和：全球移动市场变得越来越饱和 ， 几乎没有收入增长的机会 。
其中 ， 饱和在欧洲和北美等发达市场尤为明显 ， 到2025年 ， 智能手机的普及率将分别达到82％和90％ 。 其中 ， 欧洲预计将达到88％ ， 北美则预计将达到85％ 。
随着潜在用户群的减少 ， 电信行业的移动收入预计几乎不会增长 。
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高流失率：消费者对电信提供商的不满在整个行业中普遍存在 。 客户很容易在不同的电信行业中 ， 不断改变自己的使用选择 ， 以寻求更好的客户体验 ， 尤其是在成熟市场中 ， 电信的技术质量越来越接近 。 这种流失对于电信业来说可能是灾难性的 。
ARPU下降：为了吸引一小部分未联网的用户 ， 并从竞争对手手中抢走客户源 ， 电信公司不得不在降低费率的同时改善其数据产品 。 这导致全球平均用户收益（ARPU）下降：根据Strategy＆的数据 ， 2006年至2016年间 ， 电信提供商的ARPU下降了34％ 。
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数据需求
连接倍增：根据GSMAIntelligence的数据 ， 消费者对移动连接的需求比以往任何时候都强 ， 并且没有丝毫放缓的迹象 。 随着我们进入下一个十年 ， 全球将增加数十亿个连接 。
不断增长的数据流量：据Cisco称 ， 2017年至2022年 ， 全球移动数据流量将以46％的复合年增长率增长 ， 到2022年将达到每月77.5EB(1EB=1024PB) 。
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人工智能和相关技术的进步
深度学习：深度学习和图形处理单元（GPU）的发展 ， 已经成为我们今天看到的一些最强大的AI的重要组成部分 ， 包括IBM的Watson和Google的搜索引擎 。
GPU：十多年前 ， 研究人员发现 ， 用于支持视觉丰富游戏体验的GPU比用于深度学习计算的传统中央处理器（CPU）效率更高 。
ImageNet：斯坦福大学李飞飞教授启动的ImageNet ， 开启了深度学习使用具有大量标签数据集的先河 ， 极大地促进了深度学习的发展 。
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深入优化用户体验 ， 借鉴典型成功案例 ， AI落地关键有哪些？
电信公司可以使用AI应用程序 ， 从丰富的消费者数据中获取有用信息 ， 从而更好地个性化客户体验 。 具体来说 ， 电信公司可以采用以下几种方式来利用AI ， 达到增强客户体验的效果 。
营销
分析数据以创建更多个性化的广告 。 公司可以通过快速过滤他们可以访问的大量消费者数据 ， 并根据特定特征和特征（例如年龄 ， 地理位置或购买历史记录）对客户进行分组 ， 从而更好地细分客户 。 然后 ， 他们可以创建超个性化的营销活动 ， 从而更有可能满足特定客户的需求和偏好 。
扫描同行业竞争情况 ， 来专门针对与竞争对手有联系的潜在客户 。 通过使用支持AI的监测工具 ， 电信公司可以搜索互联网和社交媒体应用程序 ， 以检测文本 ， 图像 ， 视频和记录 。 这些文本 ， 图像 ， 视频和记录不仅提及竞争品牌的产品 ， 而且还提及这些产品的消费者情绪 。 先进的工具可以洞悉特定广告系列定位的受众类型 。 这些信息可以为电信公司提供最佳营销方法 ， 以吸引竞争对手客户的兴趣 。
典型案例
美国无线运营商Sprint:通过数据驱动+机器学习技术来提高转换率 ， 比如产品推荐功能 。 目前 ， 公司的转化率已经提高了14％ 。
市场和竞争情报提供商Crayon：利用AI来解析数百万个网页中的数据 ， 从而为企业提供在竞品市场中脱颖而出的行动建议 。
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