زمان مطالعه: 13 دقیقه

هوش مصنوعی با توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌های شبکه و کاربران، تشخیص روندها، شناسایی ناهنجاری‌ها و ارائه بینش‌های ارزشمند به اپراتورها، می‌تواند به مدیریت شبکه‌های پیچیده‌تر و برآورده کردن نیازهای فزاینده مشتریان توسط شرکت‌های خدمات ارتباطی (CSP) کمک کند. به نظر می‌رسد هوش مصنوعی، به‌ویژه با پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی مولد، در مسیر تبدیل شدن به برترین فناوری جدید پس از ظهور اینترنت قرار دارد و صنایع موجود را متحول می‌کند و صنایع جدیدی را به وجود می‌آورد.

اگرچه در مورد استفاده از هوش مصنوعی در برخی برنامه‌ها به دلیل اشتباهات، سوگیری‌ها و توهمات نگرانی وجود دارد، اما توانایی خارق‌العاده هوش مصنوعی در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های لحظه‌ای و تاریخی و اقدام سریع برای پشتیبانی از اپراتورهای انسانی انکارناپذیر است. هوش مصنوعی به سرعت توسط صنایع مختلف به عنوان ابزاری ضروری برای بهبود سرعت، کارایی و بهره‌وری پذیرفته می‌شود و نقش آن در بسیاری از زمینه‌ها همچنان به سرعت در حال رشد است. بخش مخابرات، زمینه‌ای است که هوش مصنوعی می‌تواند در آن تغییرات اساسی ایجاد کند. در واقع، با توجه به رشد مداوم مخابرات و نیازهای همراه آن از سوی مشتریان، می‌توان گفت که مخابرات به هوش مصنوعی نیاز دارد.

5 راهکاری که هوش مصنوعی می‌تواند اطمینان دهد که خدمات و رضایت مشتری را در استفاده از شبکه‌های مخابراتی بهبود پیدا خواهد کرد

در ده سال گذشته، ترافیک در هر دو شبکه ثابت و سیار در سراسر جهان به طور سالانه 30 درصد افزایش یافته است. این رشد به ویژه در ترافیک شبکه تلفن همراه مشهود است که تنها از سال 2022 تا 2023، 33 درصد افزایش یافته است. در همین حال، انتظارات کاربران نیز به همین میزان افزایش یافته است. مشتریان خواستار عملکرد پایدار، ضریب اطمینان در دسترس بودن 99.999 درصد، تاخیر صفر، سطح بالایی از امنیت و شبکه‌ای هستند که از کاربردهای جدید پشتیبانی کند و در عین حال آخرین تاکتیک‌های هکرها و کلاهبرداران را دفع کند. بنابراین، چیزی جز کمال مورد انتظار نیست. هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی به تامین‌کنندگان خدمات ارتباطی (CSP) در پاسخگویی به تقاضای روزافزون برای اطمینان از خدمات و رضایت مشتری و همچنین مدیریت کارآمدتر جریان ترافیک کمک کند. اکنون اجازه دهید این پنج روش را با جزییات بیشتری مورد بررسی قرار دهیم.

1. ایمنی شبکه

در میان انتظارات کاربران از خدمات مخابراتی، در دسترس بودن و عملکرد قابل اعتماد آنقدر ریشه دار شده است که کاربران انتظار دارند، شرکت‌ها، کاربران را به عنوان یک بازیگر کلیدی در این زمینه در نظر بگیرند. شرکت‌های تامین‌کننده خدمات ارتباطی می‌توانند دانش و تجربه خود را در مدیریت سیستم‌های شبکه و داده‌ها با توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تشخیص الگوها ترکیب کنند. شرکت‌ها می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را با داده‌های تاریخی در مورد روندها و قطعی‌ها آموزش دهند و سپس آن داده‌ها را با داده‌های ترافیک فعلی شبکه ادغام کنند. سپس الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند به اپراتورهای شبکه کمک کنند تا برنامه‌های خود در راستای دست‌یابی به ظرفیت بالا را به شکل قابل توجهی بهبود بخشند و تلاش‌ کنند تا عملکرد شبکه افزایش پیدا کند. هنگامی که مشکلات به وجود می‌آیند، تحلیل‌های هوش مصنوعی می‌توانند دلایل اصلی را شناسایی کرده و متوسط زمان حل مسایل را کاهش دهند. همچنین، قابلیت‌های پیش‌بینی آن را می‌توان برای پیش‌بینی مشکلات و قطعی‌های احتمالی شبکه به کار گرفت. در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در توسعه شبکه‌ها و برطرف کردن مشکلات داشته باشند که ضریب اطمینان را به شکل قابل توجهی افزایش می‌دهد.

2. مدیریت کیفیت تجربه کاربری

حفظ کیفیت بالای خدمات و ارائه یک تجربه کاربری یکپارچه با پیچیده‌تر شدن شبکه‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. شرکت‌های تامین‌کننده خدمات ارتباطی (CSP) نه تنها منابع بیشتری برای ردیابی و مدیریت دارند، بلکه کاربران نیز با طیف وسیعی از دستگاه‌ها، از تلفن‌های هوشمند گرفته تا تبلت‌ها و پوشیدنی‌ها به شبکه دسترسی پیدا می‌کنند. با به کارگیری هوش مصنوعی بر مبنای داده‌های کیفی متنوعی که از نقاط پایانی کاربری و منابع شبکه جمع‌آوری می‌شود، CSPها می‌توانند داده‌ها و بینش‌هایی را که برای اندازه‌گیری و مدیریت دقیق کیفیت تجربه مشتری نیاز دارند، به دست آورند. این تحلیل داده به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا منابع شبکه را به طور پویا مدیریت کنند تا از تراکم بکاهند، پهنای باند و تاخیر را بهبود بخشند و عملکرد کلی بالای شبکه را حفظ کنند.

3. مقیاس‌گذاری پویای بار کاری

ترافیک روی شبکه‌های مخابراتی هرگز یک جریان ثابت نیست و افزایش و کاهش ترافیک به طور منظم اتفاق می‌افتد. با افزایش مداوم هزینه‌های انرژی و نیاز به ظرفیت شبکه، CSPها باید بتوانند زیرساخت‌های خود را بر اساس نیازهای بار کاری، افزایش یا کاهش دهند. توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل ترافیک و روندهای شبکه به آن امکان می‌دهد تا تغییرات ترافیک را پیش‌بینی کرده و ظرفیت و تخصیص منابع را به صورت لحظه‌ای مدیریت کند. این موضوع به سازمان‌ها در کاهش مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی کمک خواهد کرد.

4. اعتماد به سرویس و پیشگیری از تقلب

امنیت و انطباق داده‌ها نقاطی هستند که هوش مصنوعی در آن‌ها، به ویژه در صورت کار بدون نظارت انسانی و دسترسی به اطلاعات حساس، محل نگرانی بوده است. اما هوش مصنوعی، زمانی که در حوزه امنیت به کار گرفته شود، می‌تواند ابزاری مهم برای بهبود انطباق و مدیریت ریسک باشد. الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده می‌توانند برای شناسایی فعالیت‌های غیرعادی، حملات سایبری، کلاهبرداری‌ها و نشت اطلاعات مشتری به کار گرفته شوند و از سو استفاده از سرویس جلوگیری کرده و سطحی از اعتماد با کاربران را تعریف کنند. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به کاهش ضررهای مالی ناشی از ثبت‌نام‌های غیر واقعی، نقض شرایط خدمات و سایر فعالیت‌های متقلبانه کمک کنند. همچنین، CSPها می‌توانند از هوش مصنوعی برای محافظت از کاربران در برابر اسپم، فیشینگ و کلاهبرداری‌های جعل هویت استفاده کنند.

5. حفظ مشتری و فرصت‌های فروش

تحلیل‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی بر روی فعالیت‌های شبکه و کاربران انجام می‌دهند، فراتر از افزایش کارایی و محافظت از داده‌ها عمل می‌کنند. آن‌ها با تجزیه و تحلیل رفتار کاربران، به CSPها فرصتی می‌دهند تا به بینش‌های مهمی در مورد نیازها و چالش‌های مشتریان خود دست یابند. این امر به CSPها اجازه می‌دهد تا با کاربران خود ارتباط برقرار کنند، از طریق پیام‌رسانی شخصی‌سازی‌شده ارتباط برقرار کنند، بازخورد جمع‌آوری کنند و نه تنها از اطلاعات برای بهبود خدمات استفاده کنند، بلکه مشتریان را برای توسعه دامنه فعالیت‌ها هدف قرار دهند. این داده‌ها می‌توانند فرصت‌های کم نظیری در حوزه فروش تعریف کنند و به رشد شرکت کمک کند.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که هوش مصنوعی یک فناوری فوق‌العاده قدرتمند است که هم‌اکنون در همه بخش‌ها به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و تاثیر آن بر کسب‌وکارها، سازمان‌های دیگر و عموم مردم با ادامه یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد و توسعه قابلیت‌های جدید، به طور تصاعدی افزایش خواهد یافت. چالش‌های فعلی مخابرات در مدیریت شبکه‌های پیچیده، رسیدگی به تقاضای فزاینده و برآورده کردن انتظارات مشتری، به نظر برای برخی کارهایی که هوش مصنوعی به خوبی انجام می‌دهد، ساخته شده‌اند. اتخاذ مدل‌های هوش مصنوعی و ادغام آن‌ها در عملیات می‌تواند عملکرد را افزایش دهد، کارایی را بهبود بخشد و به ارائه تجربه‌ کاربری‌ که مشتریان انتظار آن را دارند، کمک کند. این امر می‌تواند شرکت‌های مخابراتی را در موقعیتی قرار دهد تا از موج بعدی پیشرفت‌ها بهره‌مند شوند و توانایی آن‌ها را برای رقابت و موفقیت در یک محیط رقابتی بیشتر کند.

هوش مصنوعی در حال متحول کردن صنعت ارتباطات سیار

در 20 سال گذشته، شاهد تغییرات قابل توجهی در صنعت ارتباطات سیار بوده‌ایم که جدیدترین آن‌ها تا حد زیادی تحت تاثیر پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) قرار داشته است. هوش مصنوعی، از بهینه‌سازی شبکه‌ها تا ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده، در حال متحول کردن نحوه‌ی تعامل ما با دستگاه‌های تلفن همراه و شبکه است.  برای مثال، چگونگی استفاده از دستگاه‌های تلفن همراه و مصرف محتوا توسط ما با فناوری‌های واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) مبتنی بر هوش مصنوعی بازتعریف خواهد شد. از تجربیات بازی‌های فراگیر گرفته تا مسیریابی و خرید تقویت‌شده با واقعیت افزوده، برنامه‌های کاربردی AR/VR مبتنی بر هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر تجربه‌ی موبایل تبدیل خواهند شد. در این‌جا چند مورد از زمینه‌هایی که می‌توانیم از طریق هوش مصنوعی منتظر نوآوری‌ها و تحولات در بخش مخابرات سیار باشیم، آورده شده است:

بهینه‌سازی شبکه

هوش مصنوعی فرصت‌هایی را برای بهبود عملکرد شبکه، کاهش هزینه‌های عملیاتی و ارتقای تجربه‌ی کلی کاربر ارائه می‌دهد. شبکه‌های مخابراتی حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند، از جمله رفتار کاربر، ترافیک شبکه، معیارهای عملکرد و وضعیت تجهیزات. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل این داده‌ها به صورت بلادرنگ، الگوها، ناهنجاری‌ها و زمینه‌های قابل بهبود را شناسایی می‌کنند؛ بدین ترتیب، اپراتورهای مخابراتی می‌توانند قبل از اینکه مشکلات بر کیفیت خدمات تاثیر بگذارند، به طور پیشگیرانه آن‌ها را برطرف کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های ترافیک شبکه در زمان واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند مسیریابی ترافیک شبکه و تخصیص منابع را برای اطمینان از استفاده کارآمد از ظرفیت شبکه بهینه کند. این شامل تنظیم پویای مسیریابی و تخصیص پهنای باند بر اساس تقاضای لحظه‌ای و شرایط شبکه است. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند پارامترهای کیفیت خدمات (QoS) مانند تأخیر، نوسانات سیگنال (jitter) و افت بسته (packet loss) را برای بهبود تجربه‌ی کاربر برای سرویس‌هایی مانند تماس صوتی، پخش جریانی ویدیو و بازی آنلاین بهینه کند. با خودکارسازی تشخیص و حل مشکلات به صورت خودکار و بدون دخالت انسان، اتوماسیون شبکه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند قابلیت اطمینان شبکه را بهبود بخشد و زمان‌های خاموشی را کاهش دهد. همچنین، بهینه‌سازی شبکه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند نقش اساسی در امکان‌پذیر ساختن انتقال به شبکه‌های نسل بعدی مانند 5G ایفا کند، که برای برآوردن نیازهای سخت‌گیرانه‌ی برنامه‌های پرسرعت و با تاخیر کم به تکنیک‌های پیشرفته‌ی بهینه‌سازی نیاز دارند.

خدمات مشتری

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و دستیاران مجازی با پشتیبانی فوری و شبانه‌روزی – بدون توجه به منطقه‌ی زمانی یا ساعات کاری – و رسیدگی همزمان به چندین پرسش مشتری، پتانسیل انقلابی کردن خدمات مشتری در صنعت مخابرات سیار را دارند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی با خودکار کردن کارهای روتین (مانند پرس‌و‌جو درباره حساب کاربری، پشتیبانی صورت‌حساب و عیب‌یابی)، به کارشناسان انسانی این امکان را می‌دهند که بر روی مسایل پیچیده‌تری که نیازمند دخالت انسان هستند تمرکز کنند و به شرکت‌های مخابراتی کمک می‌کنند تا بدون افزایش تعداد کارکنان، خدمات مشتری را گسترش دهند. چت‌بات‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌ی پردازش زبان طبیعی (NLP) به سطحی از پیشرفت رسیده‌اند که امکان برقراری تعاملاتی شبیه به انسان را فراهم می‌کند. این دستیارهای هوشمند با پیش‌بینی نیازها و ترجیحات مشتری، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده و اعلان‌های پیش‌دستانه ارائه می‌دهند و تجربه‌ی مشتری را به سطوح بالاتری ارتقا می‌بخشند.

خدمات شخصی‌سازی‌شده

هوش مصنوعی می‌تواند از طریق روش‌های مختلف، ارائه دهندگان خدمات مخابرات سیار را قادر سازد تا خدمات فوق شخصی‌سازی‌شده‌ای را مطابق با نیازها و ترجیحات فردی ارائه دهند:

تحلیل داده‌های مشتری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های مشتری، از جمله اطلاعات جمعیت‌شناختی، الگوهای استفاده، رفتار مرور وب و داده‌های موقعیت مکانی را برای به دست آوردن بینش‌هایی در مورد ترجیحات و رفتارهای فردی تجزیه و تحلیل کنند.

تحلیل پیشگویانه: با استفاده از تحلیل‌های پیشگویانه، هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس داده‌ها و روندهای تاریخی، نیازها و ترجیحات مشتری را پیش‌بینی کند و به ارائه‌دهندگان خدمات مخابراتی این امکان را می‌دهد تا به صورت پیش‌فرض، خدمات و تبلیغات مرتبطی را ارائه دهند.

بازاریابی هدفمند: هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات زمینه‌ای مانند موقعیت مکانی، زمان روز، نوع دستگاه و فعالیت کاربر را برای ارائه پیام‌های بازاریابی هدفمند و تبلیغاتی که برای مشتریان مهم هستند، تجزیه و تحلیل کند.

امنیت و حریم خصوصی

هوش مصنوعی می‌تواند از چند طریق نقش اساسی در ارتقای امنیت شبکه و حفاظت از حریم خصوصی در اکوسیستم مخابرات سیار ایفا کند:

تشخیص تهدیدات امنیتی: سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و رفتار ترافیک شبکه را تجزیه و تحلیل کنند تا ناهنجاری‌ها و تهدیدات امنیتی بالقوه را به صورت لحظه‌ای شناسایی کنند. هوش مصنوعی با شناسایی فعالیت‌های مشکوک، به اپراتورهای مخابراتی کمک می‌کند تا از نقض امنیتی و حملات سایبری پیشگیری کنند.

پاسخ خودکار به رویدادهای امنیتی: سیستم‌های پاسخ به حادثه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تشخیص، تجزیه و تحلیل و رفع حوادث امنیتی را به صورت خودکار انجام دهند و به اپراتورهای مخابراتی این امکان را می‌دهند تا به سرعت به تهدیدات امنیتی واکنش نشان دهند و تاثیر آن بر عملیات شبکه و حریم خصوصی مشتری را به حداقل برسانند.

حفظ حریم خصوصی با هوش مصنوعی: تکنیک‌های هوش‌مصنوعی که به حفظ حریم خصوصی اهمیت می‌دهند، از جمله یادگیری فدرال (federated learning) و حفظ حریم خصوصی تفاضلی (differential privacy)، از داده‌های کاربران در طول فرآیندهای تحلیل و شخصی‌سازی محافظت می‌کنند. این پیشرفت‌ها به کاربران اطمینان می‌دهد که داده‌های آن‌ها ناشناس و تحت حفاظت است و باعث افزایش اعتماد و اطمینان به خدمات مخابرات سیار می‌شود.

محیط زیست و انرژی

هوش مصنوعی می‌تواند نقش قابل توجهی در بهبود پایداری زیست‌محیطی و بهره‌وری انرژی شبکه‌های تلفن همراه ایفا کند.

کاهش مصرف انرژی: اگر الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی با دقت، استفاده از شبکه را پیش‌بینی کنند، اپراتورها می‌توانند تخصیص منابع و مدیریت انرژی را بهینه کنند، مصرف انرژی را در دوره‌های کم‌فعالیت کاهش دهند و ظرفیت را برای برآوردن تقاضای اوج، در صورت نیاز، افزایش دهند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر هوش‌مصنوعی همچنین می‌توانند بر اساس شرایط ترافیک و نیازهای کاربر، منابع شبکه مانند پهنای باند و قدرت انتقال را به صورت پویا تخصیص دهند. هوش‌مصنوعی با تنظیم هوشمندانه‌ی استفاده از منابع، می‌تواند اتلاف انرژی را به حداقل برساند و عملکرد شبکه را بدون خدشه‌دار کردن کیفیت خدمات، بهینه کند.

کاهش زیرساخت و صرفه‌جویی در مصرف انرژی: علاوه بر این، طراحی، برنامه‌ریزی و استقرار شبکه‌های تلفن همراه با کمک هوش‌مصنوعی می‌تواند جانمایی زیرساخت، پیکربندی آنتن و الگوهای پوشش‌دهی را بهینه کند. الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی با تجزیه و تحلیل عوامل محیطی، داده‌های مربوط به محیط و تراکم کاربر، می‌توانند مکان‌های بهینه را برای ایستگاه‌های پایه شناسایی کنند و نیاز به زیرساخت‌های اضافی را به حداقل برسانند و در نتیجه مصرف انرژی و تأثیر زیست‌محیطی را کاهش دهند.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، اپراتورهای شبکه‌های تلفن همراه می‌توانند با استفاده از فناوری‌های هوش‌مصنوعی و استراتژی‌های نوآورانه، به طور قابل توجهی پایداری زیست‌محیطی و بهره‌وری انرژی زیرساخت‌های خود را ارتقا دهند و به آینده‌ای سبزتر و پایدارتر کمک کنند.

بخوانید : راهنمای برنامه‌نویسی در سال 1403؛ کلید ورود به دنیای فناوری و خلق آینده!