“电信企业采用人工智能和机器学习的惊人方法”

随着人工智能( ai )和机器学习无处不在，我们很快就找不到不利用它们的利润领域了。 电信是增长最快的领域之一，也是业务许多方面采用人工智能和机器学习的领域，从提高顾客体验到预测性维护，互联网可靠性的提高。 世界上最大的电信依赖于人工智能和机器学习的许多方面。 以下是最常见的应用程序:

顾客服务和满意度

大部分电信采用人工智能和机器学习，首先通过采用虚拟助手和聊天机器人改善顾客服务。 电信公司收到了许多关于配置、安装、故障排除和维护的支持请求。 虚拟助理通过自动和扩展对这些支持请求的响应，大大减少了业务开支并提高了客户满意度。 在一个例子中，沃达丰推出聊天机器人tobi后，顾客满意度提高了68%。

作为看门人，聊天机器人将学习如何分解请求，根据需要路由和升级客户咨询。 识别销售机会，让顾客观察可能感兴趣的其他产品和服务，在没有人参与的情况下解决大多数产品和服务。 at、verizon、comcast和其他大部分电信企业都采用了ai来加强客户服务。

通过人工智能和机器学习，可以提供聊天机器人等语音和语音服务。 这不仅是聊天机器人，还扩展了comcast的xi talking guide等服务产品，讲互联网名称/时间段，显示标题，允许顾客浏览电视选项。 这个企业的语音遥控器对残疾人和想用他们的语音搜索而不是按遥控器上的按钮的人很有用。

ai可以帮助电信识别问题，应对问题，分解客户数据，然后提供正确的服务。 这种知识、历史新闻和个性化服务的知识也有助于企业销售开发更好的产品和服务，向用户提供顾客需要的产品的方法。

改进的预测性维护和互联网优化

提供用户想要的东西最重要的方法之一是电信企业防止停电 虽然通过人工智能进行预测性的维护是必不可少的，但是尽管在人工智能和机器学习的背后被采用，顾客的满意度却在提高。 数据驱动的发现内在力量有助于企业监控设备，从历史新闻中学习，预测设备故障，积极修复设备。

ai提供的另一个重要方面是互联网优化。 由人工智能推动的自组织互联网( son )能够帮助互联网根据当前诉求不断调整和重构。 在设计新的互联网时也有帮助。 支持ai的互联网可以更有效地提供一致的服务，因此可以进行自我分析和自我优化。

机器人过程自动化( rpa )

考虑到顾客数量，任何电信企业每天都会解决，互动的每一步都会为人为失误打开大门。 通过机器人流程自动化实现业务流程自动化不仅可以更有效地执行重复和基于规则的操作，而且会更加准确。 在德勤进行的调查中，电信、科技和媒体高管证实了对技术的重大投资，40%的人表示他们经历了实质性的收益，其中四分之三的人认为甄别计算将会大幅改变企业。

欺诈识别

机器学习算法有助于检测盗窃、虚假配置文件、非法访问等欺诈活动。 这些算法可以比人类分析人员更快地发现大量数据集的异常，为需要调查的活动提供几乎实时的响应，从而了解正常活动的情况。

数据驱动的业务决策:预测分解

电信拥有来自顾客的大量数据。 通过采用人工智能和机器学习，电信可以从这些数据中提取有意义的商业发现的内在性，从而做出更快速、更好的商业决策。 通过ai解决数据的这个问题，有助于客户细分、客户流失预防、客户生命周期价值预测、产品开发、利润提高、价格优化等。

最终，通过人工智能和机器学习，电信领域可以从其海量数据中提取内在力量，更容易处理问题，更有效地管理日常工作，提供更好的客户服务和满意度。 这个领域给我们提供了一个很好的例子证明了如何使用人工智能和机器学习对业务是有益的 这对所有企业的生存和竞争对手的竞争力都很重要。