ИИ и автоматизация телекоммуникационных процессов

Системы искусственного интеллекта развиваются во всех важных областях. Технологии машинного обучения обеспечивают возможность автономного совершенствования роботов на основе полученного опыта. Нейросети успешно развиваются в процессе глубинного обучения, параллельной обработки больших данных.

Алгоритмы когнитивных вычислений улучшают взаимодействие между человеком и сложным оборудованием. Статья посвящена теме, как влияет развитие искусственного интеллекта на автоматизацию телекоммуникационных процессов.

Основные направления

Локальные, общие сети обеспечивают передачу информации на любые расстояния. Благодаря телекоммуникационным технологиям пользователи получают доступ к Интернет, распределенным базам. К основным направлениям интеграции относятся

• обработка больших данных;
• оптимизация трафика;
• мониторинг состояния систем;
• клиентская поддержка;
• анализ и генерация речевых сообщений;
• обеспечение информационной безопасности.

Это взаимодействие становится основой роста скорости передачи пакетов. Улучшается доступ к сервисным услугам в отдаленных районах. Пользователи могут использовать сетевые, облачные ресурсы любой мощности для расчетов и развлечений. Открываются новые возможности в телемедицине, удаленной работе, онлайн-обучении.

Обработка больших данных

Роботизированные комплексы проводят анализ

• трафика;
• нагрузок;
• популярных услуг;
• индивидуальных предпочтений клиентов.

По итогам обработки статистической информации предлагаются решения, как распределить пики будничных, выходных нагрузок. Какие пакеты льгот и преференций предложить для привлечения новых абонентов. На что акцентировать внимание при составлении рекламы для целевой аудитории.

Оптимизация трафика

Искусственный интеллект после обработки полученной информации предлагает близкие к идеальным решения для

• маршрутизации вызовов;
• управления потоками.

В результате увеличивается пропускная способность, производительность сетей и оборудования в телекоммуникационных шкафах, стойках. Автоматизированные системы используют адаптивные и динамические алгоритмы. ИИ сокращает задержки по времени, минимизирует потери пакетов, предотвращает перегрузки на отдельных направлениях.

Мониторинг состояния систем

ИИ постоянно контролирует

• загрузку узлов;
• пропускную способность;
• соответствие задержек нормативным параметрам.

Через самостоятельно составленные шаблоны формируется актуальный срез состояния телекоммуникационных сетей. Подсистемы контроля постоянно развиваются через алгоритмы машинного обучения. Свежие выборки статистического анализа формируются каждые 5-10 минут или чаще, в зависимости от сложности сети, количества узлов, шкафов, стоек.

Клиентская поддержка

Цель подключения искусственного интеллекта к сервисным подсистемам это предоставление клиентам проактивных, персонализированных услуг в режиме реального времени. Формируется положительный образ сервиса, что приводит к росту перекрестных продаж. Значительно сокращаются расходы на оплату труда консультантов, вспомогательного персонала.

Анализ и генерация речевых сообщений

Основными направлениями речевой аналитики признают проверку эффективности работы менеджеров, запись звонков с пословной расшифровкой, выявление ключевых фраз, например, «шкаф», для служб безопасности. Роботизированные модули оценивают качество общения с пользователями, длину пауз, наличие слов-паразитов. Чат-боты с искусственным интеллектом отвечают на вопросы, дают персонализированные рекомендации клиентам.

Обеспечение информационной безопасности

Специализированное программное обеспечение отслеживает

• атаки;
• экстраординарное поведение пользователей;
• сбои оборудования.

Проактивная защита предотвращает распространение информационных угроз. ИИ содействует сохранности данных в облаках, на серверах внутри телекоммуникационных шкафов, стоек, а также компьютерах, планшетах пользователей. Самообучающиеся модули после появления новых вирусов разрабатывают собственные методы перекрытия утечек.

С внедрением систем ИИ телекоммуникационные компании автоматизируют решение большинства рутинных задач. В результате повышается экономическая эффективность оборудования, снижаются операционные расходы на коммутаторы, шкафы, стойки.

Машинные алгоритмы участвуют в передаче, анализе данных, выявляют закономерности, проблемы. На основе полученной информации можно принимать решения по улучшению производительности, развитию сетей и коммуникационных узлов.