Нейросети в телеком-индустрии: автоматизация поддержки и технический контроль

В 2024 году на развитие и внедрение искусственного интеллекта потрачено 3,34 миллиардов долларов США, причем почти треть расходов приходится на Северную Америку. Не последнее место в расходах занимает искусственный интеллект в телекоммуникациях. Несмотря на то, что технология продолжает развиваться и пока далека от совершенства, нейросети в телеком позволили реализовать ряд удачных решений, снизивших нагрузку на персонал. Благодаря автоматизации, оптимизации и прогнозированию развития ряда процессов компании, использующие AI в телеком-индустрии, получают ощутимые конкурентные преимущества. 

Где в телеком используются нейросети

Сегодня машинное обучение в телеком чаще всего внедряется в следующих сферах: 

• Оптимизация трафика. Нейросети для мониторинга сети способны прогнозировать возможные перегрузки и аварии, динамически перераспределять потоки данных для снижения нагрузки на каналы связи, что повышает качество соединения, оптимизировать мощность и частоты базовых станций, что особенно актуально для стандарта 5G.
• Поиск и профилактика поломок. Анализируя телеметрию оборудования, нейросети выявляют аномалии в работе и устраняют возможные сбои еще до их возникновения.
• Безопасность. Искусственный интеллект помогает находить уязвимости в инфраструктуре, определять DDoS атаки, брутфорс, фишинг, ботнет и прочие угрозы. Модели, обученные на трафике нормально функционирующей сети, легко распознают любые аномальные отклонения и возможные их причины.
• Анализ пользовательского поведения. Нейросети могут прогнозировать отток клиентов (например, при повышении тарифов) и, соответственно, выгоды или финансовые потери, персонализировать акционные предложения для постоянных клиентов, помочь оценить качество обслуживания в реальном времени.
• Масштабирование. Одна из задач, с которыми эффективно справляется искусственный интеллект — определение оптимальных мест для монтажа новых вышек связи. Достигается это благодаря анализу рельефа местности, плотности населения, транспортного потока, динамику потребления данных абонентами.
• Обработка разговорного языка. Используется для анализа обращений абонентов в колл-центры, перевода, распознавания речи, автоматического формирования частых вопросов и жалоб. Ряд компаний также использует нейросети для диалога с клиентами в чатах и голосовых меню многие вопросы можно решить, не привлекая оператора. Автоматизация технической поддержки связи помогает сэкономить, снизив количество персонала колл-центра.
• Маркетинг. Зная контекст, нейросети помогают создавать текстовый, графический и видеоконтент для пресс-центров и SMM-специалистов. Сегодня многие приложения для редактирования видео, текста и иллюстраций используют интегрированный ИИ, значительно упрощающий работу, особенно для начинающего пользователя. Кроме того, в интернете многие нейросети, генерирующие релевантный контент, доступны в открытом доступе. Даже базового бесплатного пакета услуг для среднестатистического маркетолога может оказаться достаточно.

Преимущества использования нейросетей в телеком

Главный плюс, который получает использующая искусственный интеллект компания — снижение операционных затрат благодаря автоматизации рутинных процессов. Видя сразу полную картину сети и состояние оборудования, нейросеть более быстро реагирует на аномалии ин способна спрогнозировать неполадки намного точнее, чем любой продвинутый аналитик. Повышение качества связи и уменьшение количества лагов положительно влияет на репутацию компании, формируя имидж надежного оператора. Анализ поведения абонентов и персонализация маркетинговых предложений помогают увеличить продажи, привлекая новых клиентов и продавая дополнительные услуги уже существующим.

В целом, как в любой сфере, нейросеть — несомненно, эффективный инструмент для бизнеса. Однако всегда стоит помнить, что это не панацея: многие задачи по-прежнему может решить только человек. Искусственный интеллект все еще далек от совершенства, и слепо полагаться исключительно на него пока не стоит.