Intelligenza Artificiale per le Telecomunicazioni: 4 casi di applicazione di successo in ambito Assurance

Ormai non ci sono più dubbi: l’applicazione di IA nel settore delle Telecomunicazioni permetterà agli operatori di raggiungere nuovi livelli di efficienza e competitività.

Mentre l’Intelligenza Artificiale diventa sempre più diffusa e accessibile, le Telco sono alla ricerca di nuovi modi per migliorare automazione ed efficienza delle Telco Operations.

Quali sono quindi i vantaggi che i Communication Service Providers (CSP) possono ottenere dalle tecnologie adattive basate su IA?  

Scopriamo insieme alcuni casi di applicazione di IA di successo in ambito Assurance.

1. Automated baseline generation and anomaly detection (ABGAD)

Con l’ABGAD è possibile monitorare le violazioni di precisi KPI, della qualità delle performance e dell’indice di soddisfazione del cliente. Clusterizzare le violazioni in anomalie e analizzare la root-cause di queste anomalie permette quindi di elaborare schemi predittivi.  

Il problema degli operatori  

L’analisi comprende numerose fonti di dati provenienti e centinaia di migliaia di parametri da monitorare.

La soluzione

        

2. Automated situation detection (ASD)

Il problema delle procedure automatizzate è che spesso individuano eventi e attivano alert senza identificare la correlazione fra eventi o la causa dell’evento stesso.
L’ASD permette di analizzare la root-cause raggruppando i singoli alert in situazioni per permettere all’utente di cogliere la classificazione di ogni situazione.  

Il problema degli operatori  

La tecnologia di Machine learning utilizzata per analizzare innumerevoli fonti e monitorare migliaia di parametri rimuove soltanto le cause e gli eventi che conosce. Questo comporta un significativo lavoro manuale per i tecnici che si occupano di raggruppare gli alert in situazioni.

            

3. Automated problem detection (APD)

Esattamente come l’ASD, l’Automated Problem Detection effettua un’analisi della root-cause dei trouble ticket che sono stati raggruppati in problemi per permettere all’utente di identificare le cause di ciascun trouble ticket, invece di registrare semplicemente le problematiche riscontrate.

Il problema degli operatori  

L’analisi di eventi e incidenti di rete è all’ordine del giorno per gli addetti ai lavori. Il segreto per una corretta analisi si basa sull’interpretazione degli eventi passati e sulla creazione di collegamenti e correlazioni fra le diverse situazioni, con il fine di individuare irregolarità ricorrenti che innescano eventi e situazioni di emergenza. Questo tipo di analisi necessita la valutazione di fattori provenienti da diverse fonti e può essere un lavoro molto dispendioso.

4. Knowledge accumulation (KA)

Un altro caso di applicazione dell’IA per le telecomunicazioni. Questa soluzione permette di creare raccomandazioni automatiche per ogni situazione, problema e anomali, per assicurare la massima fluidità dei processi e, di conseguenza, una superiore qualità del servizio erogato.

Il problema degli operatori  

Una volta individuate l’anomalia, la situazione o il problema, è fondamentale applicare il rimedi più efficace. Oggi, questo significa consultare una lista di passaggi da compiere per diverse procedure operative. Questi strumenti sono statici e superati, nonché di difficile aggiornamento e mantenimento.

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