电信行业自疫情以来开始发生转变。随着居家办公的人逐步增多，家中的网络连接开始受到关注。客户抱怨的数量激增使网络的脆弱性暴露无遗。至此，企业开始重新重视提升客户体验，同时也刺激各行各业加速数字化转型。多年来，电信公司一直在尝试向媒体和娱乐领域多元化发展，但现在他们又重新聚焦核心服务。电信公司现在希望履行其最初的承诺，即为客户提供强大的连接。为此，他们正为提供更优质服务投入更多的资金和时间。
当前，大部分投资都涌向了AI领域。截至2023年11月24日，中国人工智能投资事件达531起，投资金额达660.48亿元。 与许多其他行业一样，电信公司也已经意识到这项技术的力量在于不仅能够帮助提升服务，还能够发挥更多以人为本的作用，让人们的日常工作变得更加轻松。
随着6G的到来，消费者对无缝服务的需求超过了以往任何时候，因此保障提供高性能的连接成为了关键。要想让AI成功帮助完成这一使命，电信公司就必须保证能够获得大量高质量的数据。
AI高效助力预防网络故障
电信网络非常复杂：它们由多代技术和许多不同的互联系统组成，使得预测和预防网络故障和停机的难度陡增。而且网络还需要应对各种物理因素，比如天气和网络流量等。AI在解决这两方面问题上可以发挥巨大的价值。埃森哲的一项分析估计，AI有可能为电信公司减少高达50%的网络停机时间。
这是因为AI系统可以在瞬间完成人工无法完成的工作。以停电和网络故障为例，AI可以识别天气模式，并将其与基于往期事件训练的机器学习（Machine Learning, 缩写为ML）算法相结合。通过分析以往的恶劣天气及其再次发生的可能性，这两项技术可以向工程师推荐避免停电的预防措施。比如通过预测大风的严重程度，AI就能判断电信塔是否需要坚固防御设施，以避免断电。
借助AI和ML，工程师们不再需要进行大量猜测和繁琐工作，这使他们能够在故障变严重之前予以解决。而当出现重大故障时，AI加持的决策还能大幅缩短平均修复时间。
AI还能提前预测流量何时激增，并为客户提供建议。电信公司可以训练系统自主管理和优化网络工作负载，这样就能够作出明智决策，以指导在高需求时段使用何种技术。从2G到5G无线网络、从铜缆到光纤网络，有许多技术可以用来应对需求。而大多数电信公司都将能实现随机应变，使用这些技术适用于不同解决方案，但前提是他们必须清楚如何使用这些技术以保证网络稳定。
例如疫情给网络带来了巨大的压力。家长需要居家办公，小朋友们则需要在网上观看电视节目和玩游戏。这便很容易使得光纤网络速度急剧下降。但通过AI作出决策并识别瓶颈，电信公司就能提出解决这一问题的方案，并就如何获得最佳服务向客户提供建议。虽然这些补救措施往往有悖常理，比如要求家长使用无线网络而不是光纤网络观看电视节目等，但的确能够很大程度上助力保持网络稳定性，并维系客户满意度。
AI的强大程度取决于其数据
随着AI的不断成熟，其他用例也将不断涌现。但在将AI应用于网络之前，企业需要明白的是AI的效果取决于它所学习的数据。仅仅使用一小部分企业数据训练而成的模型可能会丢失关键的洞察或产生“幻觉”反应。
全球电信AI市场预计将从2021年的12亿美元增长至2030年的近400亿美元。由此可见，AI解决方案显然是该行业的未来趋势。因此，这项技术必须无偏见、公平、安全且全面，而这都有赖于干净、准确的数据。
因此，企业必须在坚实的基础上构建AI用例，将其接入到一整套数据。这需要围绕一个统一的数据平台构建现代化数据架构，以便AI能够从整个企业的数据中获取洞察，包括云环境、本地数据中心等。此外，在任何地方都必须始终落实严格的治理，确保合法合规。
完善与AI的连接
在重新聚焦核心服务后，AI将成为电信公司改善服务的关键。随着6G网络的到来，情况只会变得更加复杂。电信公司现在就必须做好准备，统一自己的数据，使服务变得畅通无阻。
如果无法向AI模型“投喂”高质量的数据，AI就有可能失效和误解上下文，甚至提供有损品牌声誉的错误建议。所以要想充分发挥AI的潜力，行业就必须把整理出多样化且无偏见的数据放在第一位，并采取周到的数据实践保护这些数据。AI具有彻底改变行业的潜力，但这必须建立在坚实的基础上。
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