AI in de telecom: belangrijkste gebruikssituaties, voordelen en toekomstige trends

Netwerkprestaties bewaken en optimaliseren

AI houdt continu de netwerkactiviteit bij en past de bronnen aan om de stabiliteit te handhaven. Als het verkeer in een bepaald gebied toeneemt, wordt bandbreedte opnieuw toegewezen om congestie te voorkomen. Als de signaalsterkte bij een zendmast verzwakt, identificeert AI het probleem en stelt ingenieurs op de hoogte om corrigerende maatregelen te nemen.

Dienstonderbrekingen voorspellen en voorkomen

Door historische gegevens te analyseren, detecteert AI patronen die wijzen op mogelijke storingen. Als een glasvezellijn tekenen van verslechtering begint te vertonen, beveelt AI preventief onderhoud aan. In het geval van een naderende storm kan het back-up routeringsstrategieën voorbereiden om dienstonderbrekingen tot een minimum te beperken.

• AI voorspellend onderhoud identificeert vroegtijdige waarschuwingssignalen voor defecte apparatuur.
• Geautomatiseerde risicobeoordelingen helpen telecomproviders te anticiperen op mogelijke uitval en deze te beperken.

Klantenondersteuning automatiseren en stroomlijnen

AI-assistenten gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om verzoeken van klanten te interpreteren en problemen in realtime op te lossen. In plaats van in de wachtstand te staan, kunnen klanten direct antwoord krijgen of stapsgewijze begeleiding om problemen op te lossen.

• AI-chatbots handelen routinematige vragen af, zodat supportteams zich met complexere zaken kunnen bezighouden.
• AI-agenten helpen bij de installatie en technische ondersteuning en escaleren waar nodig.

Telecomactiviteiten verbeteren en beveiligen

AI versterkt de telecombeveiliging door verdacht gedrag in netwerken te detecteren. Het identificeert ongebruikelijke patronen in gespreksverslagen en gegevensgebruik om mogelijke pogingen tot fraude te signaleren. Door voortdurend te leren van nieuwe bedreigingen helpt AI providers om gebruikersgegevens te beschermen en de integriteit van het netwerk te behouden.

Naast beveiliging automatiseert AI ook taken zoals het activeren van accounts en het aanpassen van bandbreedte op basis van de vraag. Het optimaliseert ook netwerkconfiguraties om handmatige interventie te verminderen en de dienstverlening te verbeteren.

Voorspellend onderhoud met machine learning

AI voorspellend onderhoud verbetert de betrouwbaarheid van telecomnetwerken door proactief potentiële storingen aan apparatuur te identificeren. Door realtime netwerkgegevens te analyseren, detecteert AI patronen die wijzen op mogelijke problemen, zodat tijdig kan worden ingegrepen.

• AI bewaakt het netwerkverkeer om onregelmatigheden op te sporen, zoals onverwachte pieken in pakketverlies bij specifieke zendmasten, zodat deze snel kunnen worden opgelost voordat de klant er last van heeft.
• AI leert van historische gegevens en voorspelt wanneer componenten zoals voedingseenheden kunnen degraderen, waarbij onderhoud wordt aanbevolen om uitval te voorkomen en continue service te garanderen.

Netwerkoptimalisatie met digitale tweelingen

Digital twin-technologie creëert virtuele replica's van telecominfrastructuur, waardoor providers netwerkprestaties kunnen simuleren en nieuwe configuraties kunnen testen. In plaats van directe wijzigingen aan te brengen in een live netwerk, kunnen technici parameters aanpassen in de digital twin om te zien hoe het systeem reageert. 

Een AI-telecomchatbot zou ingenieurs bijvoorbeeld kunnen helpen door een digitale tweeling te analyseren en aanpassingen aan te bevelen voordat ze in de echte wereld worden ingezet. 

Als een provider van plan is om de 5G-dekking uit te breiden, kan de chatbot dat doen:

• Verwerk netwerkgegevens om mogelijke knelpunten en gaten in de dekking te identificeren.
• Simuleer verschillende configuraties om hun impact te testen voordat ze worden geïmplementeerd en doe aanbevelingen voor aanpassingen.

In plaats van handmatig simulaties uit te voeren, kunnen engineers communiceren met de AI-agent en vragen stellen als "Wat gebeurt er als we de bandbreedte in deze regio verhogen?" of "Hoe beïnvloedt deze configuratie de latentie?". De AI biedt dan inzichten op basis van realtime simulaties.

Intelligente klantenondersteuning 

AI-assistenten helpen klanten met vragen over facturering en het oplossen van connectiviteitsproblemen. 

Naast het afhandelen van routinematige klantenservice-taken, spelen IT-chatbots een cruciale rol in de telecom door te helpen met technische ondersteuning en het oplossen van netwerkproblemen. Ze diagnosticeren connectiviteitsproblemen en bieden stapsgewijze oplossingen terwijl ze bepalen wanneer complexe problemen moeten worden doorverwezen naar medewerkers.

Fraudedetectie

In de telecommunicatiesector kunnen AI-tools ongebruikelijke patronen detecteren in gespreksverslagen en transacties om frauduleuze activiteiten te identificeren. 

Door anomalieën te analyseren, helpt het providers problemen zoals het klonen van simkaarten te voorkomen voordat ze escaleren.

AI-tools kunnen telecombedrijven helpen financiële verliezen te voorkomen door voortdurend te leren van nieuwe gegevens. 

Gepersonaliseerde marketing

AI maakt gepersonaliseerde marketing in telecom mogelijk door klantgegevens te analyseren en te voorspellen welke aanbiedingen het meest relevant zullen zijn. In plaats van te vertrouwen op brede promoties, maakt AI aanbevelingen op maat met behulp van realtime inzichten uit klantactiviteiten en servicegebruik.

Eén manier waarop telecomaanbieders dit toepassen is door middel van AI-agenten voor digitale marketing. Als een klant bijvoorbeeld vaak videocontent streamt, kan een AI-agent een upgrade van het data-abonnement voorstellen die past bij zijn gebruik. Een provider kan ook generatieve AI gebruiken om gepersonaliseerde kortingen op internationaal bellen te creëren op basis van de belgeschiedenis.

Intelligente automatisering voor service provisioning

AI stroomlijnt activiteiten door handmatige taken zoals netwerkconfiguratie en resourcetoewijzing te automatiseren. Het versnelt ook de activering van services, waardoor de kans op menselijke fouten afneemt.

Het kan vergemakkelijken:

• Onboarding van nieuwe klanten - Wanneer een klant zich aanmeldt voor een internetabonnement, configureert AI automatisch de bandbreedte en wijst netwerkresources toe, waardoor handmatige instellingen overbodig worden.
• Dynamische middelentoewijzing - Als de vraag in een bepaald gebied toeneemt, detecteert AI congestie en past de verdeling van middelen aan om de servicekwaliteit te handhaven.
• Geautomatiseerde omleiding van verkeer - In het geval van een storing leidt AI het netwerkverkeer om om onderbrekingen tot een minimum te beperken terwijl technici het probleem oplossen.

Hogere ROI en kostenbesparingen

Nu verwacht wordt dat AI in de telecommarkt 38,8 miljard dollar zal bedragen in 2031, kunnen aanbieders die AI nu implementeren zich positioneren voor groei op de lange termijn.  

• AI-automatisering verlaagt de operationele kosten door handmatig werk tot een minimum te beperken en de efficiëntie te verbeteren.
• Voorspellende analyses helpen kostbare downtime te voorkomen door potentiële problemen te identificeren voordat ze escaleren.
• AI-klantinteracties, zoals chatbots, verlagen de ondersteuningskosten door de afhankelijkheid van werknemers te verminderen.
• AI stelt telecomproviders in staat diensten te schalen zonder proportionele kostenstijgingen

Opmerkelijk is dat 74% van de telecombedrijven die Gen AI in productie gebruiken, een ROI zien in ten minste één use case.

AI-agenten inzetten?

Lees onze Blauwdruk voor de implementatie van AI-agenten

Nu lezen

Toegang is altijd gratis

Geoptimaliseerde, intelligente netwerken

Telecomproviders vertrouwen op AI om netwerken soepel te laten werken door de prestaties continu te controleren. Als het verkeer in een bepaalde regio piekt, detecteert AI de verschuiving en past de bandbreedte aan om congestie te voorkomen.

Verbeterde netwerkbetrouwbaarheid

Onverwachte netwerkstoringen kunnen de service verstoren en klanten frustreren. AI minimaliseert downtime door vroegtijdige tekenen van hardwaredegradatie te identificeren. Als een basisstation slecht begint te presteren, beveelt AI onderhoud aan voordat dit leidt tot een storing.

• Detecteert onregelmatige signaalsterkte in glasvezelkabels en plant preventief onderhoud
• Signaleert hardwareproblemen voordat ze storingen veroorzaken
• Vermindert het risico op wijdverspreide uitval door storingen van tevoren te voorspellen

Sterkere klantenservice

Lange wachttijden en trage oplossingen frustreren telecomklanten. AI-assistenten geven direct antwoord via IVR-systemen, chatplatforms en selfserviceportals. Wanneer zich een complex probleem voordoet, verzamelt AI relevante details en draagt de zaak naadloos over aan een menselijke agent, zodat de ondersteuning sneller en efficiënter verloopt.

Verhoogde operationele effectiviteit

AI stelt telecomproviders in staat om middelen te optimaliseren en kosten te verlagen door routineprocessen te automatiseren. Door onderhoudsbehoeften te voorspellen en storingen te voorkomen, vermindert AI de downtime en minimaliseert het dure reparaties.

• Automatiseert probleemoplossing voor veelvoorkomende netwerkproblemen
• Wijst bandbreedte dynamisch toe om congestie te voorkomen
• Stroomlijnt onboarding van klanten en serviceverlening

Verbeterde beveiliging en fraudepreventie

Frauduleuze activiteiten zoals SIM-swapping en call spoofing kosten telecomproviders elk jaar miljoenen. AI detecteert onregelmatige patronen in rekeningactiviteiten en markeert potentiële bedreigingen voordat ze escaleren. Door te leren van fraudegevallen uit het verleden verbetert AI ook de nauwkeurigheid, waardoor het aantal fout-positieven afneemt en legitieme transacties niet worden geblokkeerd.

Grotere omzetgroei

Om klanten te behouden en inkomsten te maximaliseren zijn nauwkeurige, datagestuurde marketingstrategieën nodig. 

AI-verkoopagenten helpen telecomaanbieders bij het identificeren van klanten die waarschijnlijk hun abonnement willen upgraden of contracten willen verlengen. Door het gebruik van diensten in het verleden te analyseren, stelt AI gepersonaliseerde promoties voor die aansluiten bij individuele behoeften, waardoor de betrokkenheid en conversies toenemen.

1. Bepaal uw bereik

Bepaal wat je AI-telecomagent zal doen, of het nu:

• Klantenservice
• Netwerkdiagnostiek
• Serviceverlening
• Fraudeopsporing en -beveiliging

Het kan zich richten op een enkele functie of meerdere mogelijkheden combineren om een uitgebreidere oplossing te bieden. 

Het duidelijk definiëren van de rol van de AI-agent zorgt ervoor dat deze wordt gebouwd om aan specifieke bedrijfsbehoeften te voldoen en de klantervaring te verbeteren. 

2. Kies een platform

Kies een AI-platform dat NLP en automatisering ondersteunt en tegelijkertijd zorgt voor real-time gegevensopvraag en -integratie.

Er is geen tekort aan AI-agentplatforms om uit te kiezen. Als je op zoek bent naar inspiratie, is onze lijst met de beste AI-platforms een goed begin.

Voor telecomspecifieke AI-agenten bieden platforms zoals Botpress geavanceerde tools, waaronder Autonomous Nodes, waarmee AI-agenten kunnen beslissen wanneer ze een gestructureerde flow volgen en wanneer ze large language modelLLM) agents gebruiken. Ontwikkelaars kunnen de node gewoon in gewone taal vragen, waardoor het gemakkelijker wordt om dynamische, contextbewuste telecomassistenten te bouwen die zich aanpassen aan de behoeften van de klant en de netwerkomstandigheden.

3. Instructies en variabelen maken

Uw AI telecom agent zal volledig uniek zijn - het hangt allemaal af van uw use case en toepassingsgebied. Een deel van het proces zal bestaan uit het vertrouwd raken met het platform van je keuze en het toepassen van dat begrip op je specifieke doelen.

4. Integreer uw AI-agent

Je AI-telecomagent moet integreren met de juiste tools en systemen om naadloze functionaliteit te garanderen.

Een flexibel AI-platform ondersteunt vooraf gebouwde telecomintegraties, zodat je AI-agent verbinding kan maken met essentiële systemen zoals klantendatabases en factureringsplatforms. Ontwikkelaars kunnen ook aangepaste integraties maken en de AI-agent koppelen aan interne tools en telecom-API's voor real-time gegevenstoegang.

Je wilt ook kennisbanken creëren waar je AI-agent naar kan verwijzen bij het beantwoorden van vragen van klanten. Deze kunnen bestaan uit:

• Probleemoplossingsgidsen voor het oplossen van connectiviteitsproblemen.
• Servicebeleid met details van plannen, upgradeopties en factureringsprocedures.
• Netwerkstatusrapporten waarmee de AI realtime updates over storingen kan geven.

5. Testen en verfijnen

Zelfs nadat je AI telecom agent is gebouwd en geïntegreerd, is continu testen essentieel om nauwkeurigheid en efficiëntie te garanderen. De beste manier om de mogelijkheden te verfijnen is door echte interacties te analyseren en gebieden te identificeren die voor verbetering vatbaar zijn.

Testen moeten bestaan uit:

• Gesimuleerde gesprekken om te evalueren hoe goed de AI de intentie van gebruikers begrijpt en relevante antwoorden geeft.
• Live-implementatie met een kleine testgroep om feedback te verzamelen over nauwkeurigheid en bruikbaarheid.
• Voortdurende controle om reacties aan te passen op basis van praktijkgebruik.

Als gebruikers vaak vragen stellen over een specifiek probleem en de AI moeite heeft om een duidelijk antwoord te geven, kan het nodig zijn om de kennisbank of de conversatiestroom aan te passen. 

6. Implementeren en bewaken

Zodra je AI-telecomagent is geoptimaliseerd, is het tijd om hem in te zetten waar klanten er het meest waarschijnlijk mee in contact zullen komen - via je website, mobiele app of berichtenplatforms zoals WhatsApp chatbots en Facebook Messenger chatbots.

De implementatie is nog maar het begin. Voortdurende monitoring is cruciaal om ervoor te zorgen dat de AI werkt zoals verwacht. Gebruik chatbot analytics om te volgen:

• Insluitingspercentage
• Resolutiepercentages
• Nauwkeurigheid reactie 
• Klanttevredenheid

Door deze statistieken voortdurend te analyseren met behulp van chatbotanalyses, kunnen telecomaanbieders hiaten identificeren en de AI-agent verfijnen.

Zelfsturende netwerken en automatisering

AI zal een grotere rol gaan spelen in netwerkbeheer, waardoor er minder voortdurend menselijk toezicht nodig is. In plaats van te reageren op verstoringen, zal het prestatieproblemen vroegtijdig detecteren en corrigerende maatregelen nemen.

Als het verkeer in een bepaald gebied piekt, zal AI bandbreedte toewijzen om vertragingen te voorkomen. Als apparatuur begint te degraderen, zal het onderhoud plannen voordat de service wordt beïnvloed.

AI in 6G en connectiviteit van de volgende generatie

De komst van draadloze 6G-netwerken zal de AI-telecomoplossingen naar verwachting versnellen. Er wordt al onderzoek gedaan naar AI-technieken die intelligente automatisering zullen brengen in radiotoegangsnetwerken (RAN), waardoor providers hun netwerkprestaties kunnen verbeteren. 

Er worden ook AI-standaarden ontwikkeld om edge computing te versterken, ter ondersteuning van de volgende generatie autonome en meeslepende diensten.

Wat is de volgende stap?

AI gaat verder dan het assisteren van telecomproviders en gaat hun netwerken actief beheren. Bedrijven die vandaag investeren in zelfoptimaliserende AI zullen de standaard zetten voor betere netwerkbetrouwbaarheid en sterkere klantrelaties.