人工智慧加值電信業　大幅提升服務品質(1)

根據經濟學人智庫(EIU)調查，2023年的電信業趨勢包括：(一)元宇宙不會在2023年進入大眾市場，但這並未阻止對虛擬世界的大量投資技術。標準化的推動和與web3的鬥爭將處於最前沿；(二)人工智慧(AI)在2022年取得數次突破後繼續發展，但將面臨來自主要司法管轄區新法規的挑戰；(三)半導體將繼續成為中美之間的地緣政治工具，涉及許多國家，一些生產最先進產品和設備的企業將因此受益；(四)亞洲電信業者將在2023年繼續尋求整合。斯里蘭卡、日本和印度等擁有四家或更多行動網路營運商的市場最有可能達成交易。其中，人工智慧在大型語言模型的風潮下成為關注焦點。

人工智慧發展更快速、審核更嚴格

人工智慧在2022年取得重大進展。AlphaFold，一個由DeepMind(Alphabet)設計的人工智慧，已經證實能夠分解蛋白質的結構。目前，不少人工智慧模型能夠採用未標記(Unlabelled)資料進行訓練，並且能夠執行不同任務；大型語言模型則能夠從數十億個單詞和短語學習。大型科技業者正持續發展人工智慧及大型語言模型，提供跨產業的多項解決方案。同時，法規的限制也開始成為焦點，舉例而言，歐盟傾向於推動自身的人工智慧法案，該法案希望能在高風險用例進入市場之前禁止它們，而不是採取傳統的「先觀望，後作為」模式。這與美國模式形成對比，後者側重於創新而非監管。不過，近期美國聯邦貿易委員會也正推動公司對歧視性演算法(Discriminatory Algorithm)負責，白宮也陸續推出人工智慧使用規範。中國也將繼續關注演算法發展，對公司如何設計和使用進行更嚴格的審查。

電信業中的人工智慧

電信業以實驗精神將人工智慧技術應用於其業務層面，舉例而言，由於電信業者擁有大量的客戶與網路資料，使用人工智慧將能以較精細的方式梳理手上資料，並獲得更有用的洞察來改善客戶服務、提升操作效率、創造新的收益來源。事實上，電信產業一直被視為是多數企業種類中最複雜的營運類別，而成功的電信業者往往需要同時兼顧各種營運流程的優化。由於電信產業的每個部分都需要負責大量資料處理，這將需要跨業務部門的動態協作。近年來，人工智慧能夠優化構成操作的各種功能來簡化任務，電信業者可透過人工智慧解決方案優化服務營運過程，例如店內客戶體驗、客服中心、行銷與業務管理，與現場支援人員的部署等，而雲端、人工智慧、5G則是未來電信業者必備的競爭武器。

根據麥肯錫(McKinsey & Company)調查，現場服務占大多數電信業者日常預算的60%到70%，因此應用AI可以提供真正和快速的收益。該產業已經面臨十多年不斷增加的成本壓力，而必要基礎設施投資的回報率幾乎沒有超過資本成本。現在，該產業必須應對疫情後消費者工作和購物方式的變化，這些變化導致雲端與資料使用需求超出預期。與此同時，電信業者在人員招募與技能再訓練上的難度正逐漸提高，一如其他產業，勞動力短缺與科技業大量搶才讓業者難以取得技術人才，並未顯著高於平均的薪資結構也讓企業比過去任何時候都難留住員工。以美國電信業者為例，40%的員工表示他們可能會在未來三到六個月內離開目前的工作職務。為了保持領先，電信業需要制定涵蓋客戶和員工體驗的投資決策，與此同時，也需要提供高效且有效的流程來降低成本，同時提高客戶和員工的保留率。

此外，電信業者正在利用人工智慧的分析能力來打擊詐欺事件。機器學習演算法可以即時偵測異常，有效減少與電信相關的詐欺活動，例如未經授權的網路訪問和偽造文件，一旦檢測到可疑活動，系統可以自動阻止詐欺者的造訪，盡可能減少損失。產業統計指出，每天有90%的電信業者成為詐騙目標，至少每年造成數十億美元的損失，因此人工智慧防詐欺功能來得尤其及時。當然，人工智慧也能分析各種資料，例如設備、網路、手機應用程式、地理位置資料、詳細的客戶資料、服務使用情況和計費資料。使用科技驅動的資料分析，電信業者可以透過服務來提升交叉銷售機率，進一步提升用戶成長率和每用戶平均收入(ARPU)，藉由即時的上下文預測客戶需求，電信業者可以在正確的時間透過正確的管道提供正確的服務。

人工智慧加值電信業 大幅提升服務品質(1)

人工智慧加值電信業 大幅提升服務品質(2)