越来越多的计算机处理能力和云端存储的进步让AI得到最新的应用与发展。许多行业目前正在探索如何更好地利用人工智能，电信行业也不例外。

最近一项调查表明，在电信行业中，各家厂商强烈希望开始采用人工智能解决方案，但对于最佳的发展方向却没有达成共识。 有许多刚刚起步的AI使用例子，从网络管理到预测性维护，让AI将面临更多的挑战。 下面我们将讨论这些机遇和挑战，以及商业服务提供商（CSP）开始采用AI解决方案的策略。

电信+AI的当前用途

目前许多商业服务提供商（Commercial Service Providers，CSP）已经开始通过AI产品和智能服务以多种方式帮助实现AI解决方案的能力。 其中一些服务旨在将电信人工管理员所管理的网络运营中心（Network Operations Center，NOC）转变为服务运营中心（Service Operations Center，SOC），内容包含AI提供智能分析和闭环自动化（Closed-loop automation）。 例如，西班牙电信公司Telefónica已经在几个市场上推出了SOC试营运点。

其他CSP以不同方式使用AI。 例如，美国AT＆T正在研究如何使用AI算法来使无人机检查和修复基地台。 韩国的SK Telecom正在使用机器学习来分析网络流量，以检测异常并增强网络运营。 香港电讯盈科正在测试人工智能工具，以预测网络流量的增长并预测网络故障。

AI在电信领域的机遇

虽然CSP已经开始探索人工智能的潜力，但还有更多的机会可以利用。 例如，AI解决方案可用于帮助制定商业策略，并采取以下形式：提供准确的产品和服务想法、识别市场趋势、支持运营决策或预测未来趋势等等。

人工智能有两大类可以提供无与伦比的机会：网络和运营管理可以制定出以客户为中心的策略。 很明显，网络管理将从中受益，事实上可能需要AI的解决方案来应对快速增长的连接设备和用户数量。 但即使是面向客户的CSP业务终究也会从人工智能技术中受益匪浅，因为客户将越来越多地要求个性化。

通过AI改善以客户为中心的一些方法涉及智能客户服务。 数据和人工智能分析可用于帮助客户进行计费、设备使用、故障排除和其他服务，来防止客户流失。 同时AI还可用于智能营销，包括个性化的优惠策略来吸引客户、确定平台的参与度和超乎预期的销售策略等等。

最终以客户为中心的AI解决方案是聊天机器人。 Chatbots是全自动化的客户支持，可以在不需要操作人员的情况下智能地解决问题。 Chatbots使CSP受益，他们可以减少所需要的员工数量，能够立即获得个性化的方式来帮助的客户。 根据调查，30％的CSP用户表示他们已经部署了聊天机器人，七分之一的CSP已经将一些客户服务代理重新部署到更高价值的任务中。

一些使用CSP的公司，包括韩国电讯SK Telecom，西班牙电信Telefónica和法国电信运营商Orange，已经开始通过引入语音助手来移动聊天机器人。 消费者已经熟悉语音助手的想法，他们很快就习惯了Siri、Alexa、Google智能助理给人们带来的方便。 对于CSP，语音助理可以为客户提供最高水平的个性化服务。

AI的挑战

尽管人工智能具有众多优势并且渴望获得更多优势，但CSP难以推出有效的人工智能解决方案。人工智能采用的最大障碍可能是技术缺乏成熟度。 随然越来越多的商业人工智能解决方案的出现，但电信业者能给予客户最适合的业务解决方案相当有限。 事实上，66％的CSP受访者表示他们在人工智能的障碍中最缺乏的是成熟度。

人工智能的另一大障碍是AI软件和数据分析方面缺乏专业知识。 虽然大部分的AI专家能提供算法来应对所有行业的挑战，但电信行业可能特别容易受到这个问题的影响。 如果没有适当的激励，计算机科学家和数据分析专家可能更喜欢其他行业应用他们的技能。 这可能意味着CSP最终必须找到适合的合作伙伴来帮助他们推出有效的AI解决方案。

如果掌握AI算法，43％的CSP担心失去对网络的控制权， 37％的CSP担心AI技术缺乏标准。 最后20％的CSP担心员工失业的问题 。虽然这一方面明显受益，但它同时也导致了许多员工失业，而使很多人反感。

人工智能的另一大障碍是AI软件和数据分析方面缺乏专业知识。 虽然大部分的AI专家能提供算法来应对所有行业的挑战，但电信行业可能特别容易受到这个问题的影响。 如果没有适当的激励，计算机科学家和数据分析专家可能更喜欢其他行业应用他们的技能。 这可能意味着CSP最终必须找到适合的合作伙伴来帮助他们推出有效的AI解决方案。

如果掌握AI算法，43％的CSP担心失去对网络的控制权， 37％的CSP担心AI技术缺乏标准。 最后20％的CSP担心员工失业的问题 。虽然这一方面明显受益，但它同时也导致了许多员工失业，而使很多人反感。

人工智能技术的发展或将使电信行业取得重大技术突破。通过各种AI应用帮助行业制定准确的商业策略、给客户提供个性化服务和机器设备检测。结合长期累积的数据资料和专业知识，让机器学习可以提供给人类更好的品质生活。