Trọng tâm của sự phát triển này là ngày càng nhiều nhà mạng ưu tiên kỹ thuật số khi có các nền tảng tích hợp AI và các hệ thống đám mây gốc. Bằng cách áp dụng tự động hóa thông minh, các nhà mạng đang định nghĩa lại cách cung cấp dịch vụ viễn thông nhằm đáp ứng nhu cầu của người dùng tốt hơn, nhanh hơn và thông minh hơn.
Bài viết này đề cập cách AI hỗ trợ các khía cạnh chính của quá trình chuyển đổi số (CĐS) của nhà mạng.
Tại sao chuyển đổi số lại quan trọng trong viễn thông?
CĐS đang trở thành xu hướng tất yếu đối với các nhà mạng hiện nay. Khi mức tiêu thụ dữ liệu tăng lên và kỳ vọng của người dùng chuyển sang thời gian thực, các dịch vụ được cá nhân hóa, theo đó, cơ sở hạ tầng truyền thống và các hệ thống cũ không còn đáp ứng nữa.
Về bản chất, CĐS trong viễn thông tập trung vào việc nâng cấp hệ thống, quy trình và tương tác với khách hàng bằng các công nghệ hiện đại như điện toán đám mây, tự động hóa và AI. Sự thay đổi này cho phép các nhà mạng viễn thông trở nên linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng và hiệu quả hơn, định vị lại để mang lại giá trị tốt hơn trên mọi phương diện.
Một phần quan trọng của sự phát triển này là áp dụng các khuôn khổ CĐS của các nhà mạng ưu tiên trải nghiệm của người dùng, hiệu quả hoạt động và sự đổi mới. Bằng cách nhúng AI vào các khuôn khổ này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có thể mở khóa các khả năng mạnh mẽ vượt xa khả năng tự động hóa đơn giản.
Khi tiến sâu hơn vào kỷ nguyên AI, rõ ràng CĐS không phải là sự thay đổi một lần mà là một quá trình liên tục. Và AI đóng vai trò trung tâm trong quá trình đó.
Các ứng dụng AI cốt lõi trong viễn thông
AI đang định hình lại hầu hết mọi lớp hoạt động viễn thông – từ cơ sở hạ tầng phụ trợ đến tương tác với khách hàng tuyến đầu. Khi được sử dụng một cách chiến lược, AI giúp các nhà mạng cung cấp dịch vụ nhanh hơn, tin cậy hơn đồng thời giảm chi phí vận hành. Sau đây là một số trường hợp sử dụng có tác động lớn nhất.
Tối ưu hóa mạng và bảo trì dự đoán
Mạng viễn thông tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu này theo thời gian thực để tối ưu hóa lưu lượng truy cập, dự đoán lỗi thiết bị và đề xuất bảo trì chủ động, giảm tình trạng mất điện và thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Các khả năng dự đoán này giúp các nhà mạng chuyển từ chiến lược bảo trì phản ứng sang chiến lược bảo trì phòng ngừa.
Dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI
AI nâng cao dịch vụ hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot, trợ lý giọng nói và định tuyến thông minh. Các công cụ này có thể xử lý ngay lập tức các truy vấn phổ biến và chuyển các trường hợp phức tạp đến các tác nhân con người. Ngoài hỗ trợ, AI cho phép đưa ra các đề xuất, gói dịch vụ và tùy chọn thanh toán được cá nhân hóa cao dựa trên hành vi và sở thích của người dùng.
Phát hiện gian lận và đảm bảo doanh thu
Hệ thống AI có thể xác định các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như gian lận SIM, chiếm đoạt tài khoản hoặc các việc sử dụng bất thường, chính xác hơn nhiều so với các hệ thống cũ. Các mô hình học máy liên tục phát triển để phát hiện các chiến thuật gian lận mới, bảo vệ cả khách hàng và doanh thu.
Thách thức khi triển khai AI trong lĩnh vực viễn thông
Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng việc tích hợp AI vào các hệ thống viễn thông không phải là không có rào cản. Nhiều nhà mạng phải đối mặt với một loạt các thách thức về mặt kỹ thuật, tổ chức và quy định làm chậm quá trình áp dụng.
Kho dữ liệu và tích hợp hệ thống
Một trong những rào cản lớn nhất là dữ liệu bị phân mảnh. Các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông thường có các hệ thống cũ trải rộng trên nhiều phòng ban, dẫn đến các tập dữ liệu bị cô lập. AI phát triển mạnh nhờ dữ liệu thống nhất, chất lượng cao – do đó, việc hợp nhất và dọn dẹp các nguồn này thường là bước đầu tiên và khó khăn nhất.
Chi phí triển khai cao
Việc áp dụng các công cụ AI đi kèm với chi phí. Ngoài khoản đầu tư ban đầu vào nền tảng và cơ sở hạ tầng, các nhà mạng cũng cần đào tạo các nhóm, thuê các chuyên gia AI có tay nghề cao và điều chỉnh các quy trình làm việc hiện có. Đối với các nhà mạng nhỏ hơn, điều này có thể làm chậm quá trình áp dụng hoặc hạn chế các trường hợp sử dụng.
Khoảng cách về nhân tài
AI đòi hỏi kiến thức chuyên môn – từ khoa học dữ liệu đến kỹ thuật học máy. Trong một ngành công nghiệp trước đây do các kỹ sư mạng và nhà điều hành hệ thống cũ thống trị, khoảng cách về kỹ năng này có thể rất đáng kể. Trên hết, sự phản kháng nội bộ đối với sự thay đổi có thể làm chậm quá trình chuyển đổi.
Mối quan tâm về tuân thủ và đạo đức
Khi AI tham gia nhiều hơn vào các quyết định của người dùng, chẳng hạn như thanh toán, cảnh báo gian lận hoặc định tuyến hỗ trợ, thì sự giám sát của cơ quan quản lý sẽ tăng lên. Các nhà mạng phải đảm bảo các công cụ AI của mình minh bạch, công bằng và tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu.
Bất chấp những rào cản này, sự chuyển dịch sang AI trong viễn thông vẫn tiếp tục. Nhiều nhà mạng đang vượt qua các trở ngại bằng cách áp dụng phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn – bắt đầu bằng các giải pháp module đã được chứng minh mang lại ROI nhanh chóng và xây dựng lòng tin nội bộ theo thời gian.
AI đã tạo ra tác động như thế nào đối với nhà mạng?
AI không còn là khái niệm của tương lai nữa – mà nó đã chuyển đổi các hoạt động viễn thông trên toàn cầu. Mặc dù việc triển khai toàn diện vẫn có thể đang được tiến hành đối với nhiều nhà cung cấp, nhưng có những ví dụ thực tế làm nổi bật giá trị của chúng hiện nay.
Dự đoán tỷ lệ khách hàng hủy dịch vụ và giữ chân khách hàng
Một số nhà mạng đang sử dụng AI để xác định những khách hàng có khả năng hủy dịch vụ của họ. Bằng cách phân tích các mô hình hành vi – chẳng hạn như việc sử dụng giảm, các cuộc gọi hỗ trợ lặp lại hoặc thanh toán hóa đơn chậm trễ – AI có thể đánh dấu những khách hàng có nguy cơ và tự động kích hoạt các ưu đãi giữ chân khách hàng. Phương pháp chủ động này giúp giảm tỷ lệ người dùng bỏ dịch vụ và cải thiện lòng trung thành của khách hàng.
Thời gian hoạt động của mạng và hệ thống tự phục hồi
Các nền tảng giám sát do AI điều khiển đang giúp các nhà mạng phát hiện lỗi hoặc nghẽn theo thời gian thực. Trong một số trường hợp, các hệ thống này có thể tự động định tuyến lại lưu lượng truy cập hoặc kích hoạt các giao thức sửa chữa, giảm thiểu gián đoạn dịch vụ. Các mạng “tự phục hồi” này đặc biệt có giá trị đối với môi trường điện toán biên và 5G, nơi độ tin cậy là yếu tố quan trọng.
Hiệu quả hỗ trợ được cải thiện
Các chatbot AI và trợ lý ảo hiện giải quyết một phần đáng kể các truy vấn của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ làm giảm tải cho trung tâm cuộc gọi mà còn rút ngắn thời gian chờ đợi và tăng tỷ lệ giải quyết ngay lần liên hệ đầu tiên. Một số nhà cung cấp báo cáo rằng chi phí hỗ trợ hoạt động đã giảm tới 50% thông qua tự động hóa.
Tương lai của AI và viễn thông
Vai trò của AI trong viễn thông ngày càng lớn và tương lai của AI gắn chặt với một số cải tiến lớn nhất của ngành. Khi các công nghệ như 5G, điện toán biên và IoT mở rộng, AI sẽ đóng vai trò thiết yếu trong việc quản lý tính phức tạp và quy mô của các mạng này.
Tối ưu hóa 5G và mạng tự động
Với việc triển khai 5G, các nhà mạng phải quản lý sự bùng nổ của các thiết bị được kết nối và các yêu cầu về độ trễ cực thấp. AI giúp tối ưu hóa mạng 5G bằng cách phân bổ tài nguyên một cách linh hoạt, dự đoán tình trạng tắc nghẽn và thích ứng theo thời gian thực. Mục tiêu cuối cùng là gì? Các mạng hoàn toàn tự động có thể tự cấu hình, tự tối ưu hóa và tự sửa chữa mà không cần sự can thiệp của con người.
AI biên và ra quyết định theo thời gian thực
Điện toán biên đưa sức mạnh xử lý đến gần hơn với người dùng. Bằng cách nhúng AI vào biên, các nhà mạng có thể đưa ra quyết định cực nhanh, lý tưởng cho các trường hợp sử dụng như thành phố thông minh, xe tự hành và chăm sóc sức khỏe từ xa. Mô hình phi tập trung này giúp giảm độ trễ và cải thiện khả năng phản hồi.
Lực lượng lao động với kỹ năng AI và đổi mới dịch vụ
AI sẽ không thay thế đội ngũ nhân viên – nhưng AI sẽ định nghĩa lại vai trò của họ ,nơi hỗ trợ nhân viên xử lý chiến lược và giám sát, trong khi máy móc quản lý các nhiệm vụ thường lệ. Điều này mở ra cánh cửa cho các chu kỳ đổi mới nhanh hơn và cung cấp dịch vụ linh hoạt hơn.
Kết luận
Từ bảo trì dự đoán và phát hiện gian lận đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và mạng tự tối ưu hóa, các ứng dụng của AI đã định hình lại cách thức hoạt động của các công ty viễn thông.
Khi ngành viễn thông tiếp tục phát triển, nhà mạng nào tích hợp AI sớm và hiệu quả sẽ có vị thế tốt nhất để dẫn đầu trong một thế giới mà tốc độ, tính cá nhân hóa và khả năng thích ứng là những yếu tố cạnh tranh cốt lõi.
Các tài liệu về ứng dụng AI trong viễn thông:
AI in telecom networks: GSMA đề cập về cách AI đang cải thiện các chức năng mạng và trải nghiệm của khách hàng trong lĩnh vực viễn thông.
AI applications in telecom: McKinsey đề cập cách cơ sở hạ tầng AI mở ra hướng phát triển mới cho các nhà khai thác viễn thông.
Ericsson AI reports: Ericsson phân tích chi tiết về tiềm năng kinh doanh của AI trong hoạt động viễn thông./.
https%3A%2F%2Fictvietnam.vn%2Fvai-tro-cua-ai-trong-thuc-day-chuyen-doi-so-nganh-vien-thong-69917.html
