Согласно недавнему отчету «Ростелеком» и TAdviser, искусственный интеллект в телеком-секторе прежде всего используется для:

• прогнозирования оттока клиентов,
• рекомендательных сервисов как для абонентов, так и для сотрудников,
  
• разработки чат-ботов и голосовых помощников,
  
• автоматизации документооборота,
  
• создания систем речевой аналитики,
  
• планирования рабочего времени сотрудников (Workforce Management).

Любопытно, что исследование не затронуло такую важную область использования AI, как оптимизация работоспособности оборудования. Но я забегаю вперед. Давайте по порядку.

Итак, есть четыре основных блока, в которых операторы связи и другие компании, работающие в области телекоммуникаций, используют искусственный интеллект:

Инфраструктура

Более 60% инвестиций телеком-отрасли в ИИ-технологии пойдут на инструменты для мониторинга сетевой инфраструктуры, считает аналитическое агентство IDC.

С помощью искусственного интеллекта операторам связи намного легче совершенствовать и оптимизировать собственные сети. AI и машинное обучение помогают анализировать данные и вносить исправления, чтобы без остановок оказывать услуги связи и не привлекать внешних поставщиков. Это позволяет телекоммуникационному бизнесу создавать самоорганизующиеся сети (self-organizing network, SON), которые конфигурируются на основании информации о трафике и временной зоне в регионе и самостоятельно исправляют ошибки в своей работе. Более того, такие сети могут прогнозировать появление сбоев в будущем.

Популярным для решения таких задач уже стал сервис ZeroStack’s ZBrain Cloud Management, который анализирует объем хранимых данных в частном облаке и использует эту информацию для планирования ресурсов, обновлений и общего управления сетью. Похожие решения есть у Aria Networks, Sedona Systems’ NetFusion. А Nokia вообще создала собственную платформу, чтобы оперативно прогнозировать сбои.

Еще один кейс применения искусственного интеллекта для работы с инфраструктурой в телекоме – это оптимизация сотовых вышек. До появления видеокамер с AI-модулями специалистам нужно было выезжать на места для того, чтобы удостовериться, что дорогостоящее оборудование функционирует правильно. Теперь этого можно не делать.

Также с помощью ИИ операторы в режиме реального времени узнают о непредвиденных ситуациях, например, пожарах или наводнениях. Кроме этого, они могут устанавливать сенсоры интернета вещей на вышки и использовать многочисленные алгоритмы машинного обучения для анализа больших данных.

Предиктивное обслуживание

Сбой в сотовой сети – это всегда катастрофа, которая очень негативно влияет на имидж телеком-оператора. Искусственный интеллект позволяет мониторить оборудование и предотвращать подобные ситуации.

В этом помогает предиктивный анализ. Как только данные попадают в систему, они сравниваются с теми, что привели к сбою в работе сети. Если они похожи, то в ход идут инструменты, которые проактивно чинят все то, что могло бы сломаться в сотовых вышках, линиях электропередач, серверах в центре обработки данных и даже роутерах дома у абонентов.

Интересный пример есть у американской компании AT&T. Она использует машинное обучение для полного мониторинга инцидентов в сети в режиме реального времени. Технология способна предотвратить до 15 миллионов сигналов о нарушениях в день еще до того, как абоненты заметят, что что-то пошло не так. Этот оператор также использует AI для поддержки процедур работы над сетями: с помощью дронов он проверяет покрытие LTE и анализирует видеоданные с них для техподдержки и управления вышками.

Голландский телеком-оператор KPN совместно с Accenture использует камеры с супер-высоким разрешением для того, чтобы сети 5G могли сканировать и анализировать области, где они особенно активно используются и могут «провалиться».

Виртуальные помощники и чат-боты

Тот же KPN анализирует записи операторов контакт-центра для корректировки автоответов. Они же отслеживают поведение абонентов дома (конечно, с их разрешения) – например, насколько часто те включают и выключают модем или роутер. Это может свидетельствовать о том, что сигнал Wi-Fi слабый. Но такая забота о пользователях ничто по сравнению с самым очевидным кейсом – созданием виртуальных помощников и чат-ботов.

У кого только их нет: у Vodafone – Tobi, у Telefonica – Aura. Да и AT&T, Verizon и CenturyLink создали ассистентов, которые помогают клиентам разобраться с базовыми проблемами. Конечно, с голосовыми помощниками труднее всего, ведь они пока что не могут до конца понимать человеческий диалог. Например, Comcast выяснил, что фразу «Я хочу увидеть свой счет» клиент может произнести, используя 7500 различных словосочетаний. Как вы понимаете, если в чат-бот не завести все эти комбинации, помочь он не сможет.

Тем не менее при правильном обслуживании они работают. Вот, к примеру, TOBi у Vodafon отвечает на простые запросы абонентов, MIKA у Nokia помогает решить вопросы с сетью. Некоторые прибегают к помощи уже известных виртуальных помощников: так поступил оператор DISH Network, который вместо разработки собственного решения использует Alexa от Amazon.

Предотвращение злоупотреблений

С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения становится проще применять алгоритмы, которые предотвращают злоупотребления в использовании сети. Накопленная база поведения абонентов поможет «заподозрить» человека, который задумал или уже делает недоброе, и оперативно оповестить об этом соответствующий отдел.

Телекоммуникационная отрасль – перспективная среда для дальнейшего развития и применения AI-технологий и в России. Вот несколько отечественных примеров.

В 2014 году на основе искусственного интеллекта «МегаФон» создал виртуального консультанта Елену. Она может самообучаться и решает различные вопросы клиентов, а также способна общаться как человек, а не просто выдавать заготовленный ответ. Например, если вы решите пригласить ее на свидание, она вам с легкостью ответит. Эти же технологии «МегаФону» оптимизировали работу салонов связи. А на основе анализа больших данных оператор создал линейку тарифных планов.

«Ростелеком» уже 4 года использует цифровой аналитический сервис с AI для выявления и анализа долгосрочных отраслевых и кросс-отраслевых трендов.

Технологии искусственного интеллекта помогают МТС узнать, какие услуги нужны клиенту, прогнозируя желание абонента воспользоваться тем или иным сервисом. Например, система видит, что клиент часто удаляет файлы и приложения, чтобы освободить память телефона. При этом абоненты с похожим профилем успешно пользуются облачным сервисом. Поэтому когда человеку не хватает оперативной памяти, МТС предлагает ему установить приложение для хранения данных в облаке. Такой подход увеличивает эффективность кампаний на 20% по сравнению с традиционной рекламой.

«Вымпелком» пользуется чат-ботом на основе искусственного интеллекта для автоматизированного обслуживания клиентов на сайте оператора и в приложении.

Tele2 первым среди своих конкурентов запустил продажи SIM-карт через автономные симкоматы с AI. «ЭР-Телеком Холдинг» создал платформу, которая анализирует смысловую связку между словами, фразами, предложениями всего речевого материала и выстраивает внутри логические связи. Она анализирует каждый сценарий предыдущих разговоров клиентов, которые по итогам общения с менеджером выбрали для себя более скоростной и дорогой тариф. Затем будет возможно разработать сценарии, когда ИИ при общении с клиентом уже сам будет предлагать определенные вопросы и темы для обсуждения, которые привели бы к такому решению.

В телекоме ИИ используется, во-первых, в железе, во-вторых, при общении с покупателями. Если первое остается для нас, обычных абонентов, за кадром, то искусственный интеллект, который обращается к нам от имени оператора связи, — на виду. Остается надеяться, что он будет становиться все более умным и повысит качество клиентского сервиса.