電信行業自疫情以來開始發生轉變。隨著居家辦公的人逐步增多，家中的網路連線開始受到關註。客戶抱怨的數量激增使網路的脆弱性暴露無遺。至此，企業開始重新重視提升客戶體驗，同時也刺激各行各業加速數位化轉型。多年來，電信公司一直在嘗試向媒體和娛樂領域多元化發展，但現在他們又重新聚焦核心服務。電信公司現在希望履行其最初的承諾，即為客戶提供強大的連線。為此，他們正為提供更優質服務投入更多的資金和時間。
當前，大部份投資都湧向了AI領域。截至2023年11月24日，中國人工智慧投資事件達531起，投資金額達660.48億元。 與許多其他行業一樣，電信公司也已經意識到這項技術的力量在於不僅能夠幫助提升服務，還能夠發揮更多以人為本的作用，讓人們的日常工作變得更加輕松。
隨著6G的到來，消費者對無縫服務的需求超過了以往任何時候，因此保障提供高效能的連線成為了關鍵。要想讓AI成功幫助完成這一使命，電信公司就必須保證能夠獲得大量高品質的數據。
AI高效助力預防網路故障
電信網路非常復雜：它們由多代技術和許多不同的互聯系統組成，使得預測和預防網路故障和停機的難度陡增。而且網路還需要應對各種物理因素，比如天氣和網路流量等。AI在解決這兩方面問題上可以發揮巨大的價值。埃森哲的一項分析估計，AI有可能為電信公司減少高達50%的網路停機時間。
這是因為AI系統可以在瞬間完成人工無法完成的工作。以停電和網路故障為例，AI可以辨識天氣模式，並將其與基於往期事件訓練的機器學習（Machine Learning, 縮寫為ML）演算法相結合。透過分析以往的惡劣天氣及其再次發生的可能性，這兩項技術可以向工程師推薦避免停電的預防措施。比如透過預測大風的嚴重程度，AI就能判斷電信塔是否需要堅固防禦設施，以避免斷電。
借助AI和ML，工程師們不再需要進行大量猜測和繁瑣工作，這使他們能夠在故障變嚴重之前予以解決。而當出現重大故障時，AI加持的決策還能大幅縮短平均修復時間。
AI還能提前預測流量何時激增，並為客戶提供建議。電信公司可以訓練系統自主管理和最佳化網路工作負載，這樣就能夠作出明智決策，以指導在高需求時段使用何種技術。從2G到5G無線網路、從銅纜到光纖網路，有許多技術可以用來應對需求。而大多數電信公司都將能實作隨機應變，使用這些技術適用於不同解決方案，但前提是他們必須清楚如何使用這些技術以保證網路穩定。
例如疫情給網路帶來了巨大的壓力。家長需要居家辦公，小朋友們則需要在網上觀看電視節目和玩遊戲。這便很容易使得光纖網路速度急劇下降。但透過AI作出決策並辨識瓶頸，電信公司就能提出解決這一問題的方案，並就如何獲得最佳服務向客戶提供建議。雖然這些補救措施往往有悖常理，比如要求家長使用無線網路而不是光纖網路觀看電視節目等，但的確能夠很大程度上助力保持網路穩定性，並維系客戶滿意度。
AI的強大程度取決於其數據
隨著AI的不斷成熟，其他用例也將不斷湧現。但在將AI套用於網路之前，企業需要明白的是AI的效果取決於它所學習的數據。僅僅使用一小部份企業數據訓練而成的模型可能會遺失關鍵的洞察或產生「幻覺」反應。
全球電信AI市場預計將從2021年的12億美元增長至2030年的近400億美元。由此可見，AI解決方案顯然是該行業的未來趨勢。因此，這項技術必須無偏見、公平、安全且全面，而這都有賴於幹凈、準確的數據。
因此，企業必須在堅實的基礎上構建AI用例，將其接入到一整套數據。這需要圍繞一個統一的數據平台構建現代化數據架構，以便AI能夠從整個企業的數據中獲取洞察，包括雲環境、本地數據中心等。此外，在任何地方都必須始終落實嚴格的治理，確保合法合規。
完善與AI的連線
在重新聚焦核心服務後，AI將成為電信公司改善服務的關鍵。隨著6G網路的到來，情況只會變得更加復雜。電信公司現在就必須做好準備，統一自己的數據，使服務變得暢通無阻。
如果無法向AI模型「投餵」高品質的數據，AI就有可能失效和誤解上下文，甚至提供失真品牌聲譽的錯誤建議。所以要想充分發揮AI的潛力，行業就必須把整理出多樣化且無偏見的數據放在第一位，並采取周到的數據實踐保護這些數據。AI具有徹底改變行業的潛力，但這必須建立在堅實的基礎上。
