在电信业不再局限于提供基本的电话和互联网服务。这是在技术发展的中心，在移动和广播服务主导物联网（IOT）的时代。这一增长预计将继续，  Technavio 估计，全球电信物联网市场规模将发布的超过42％，令人印象深刻的年复合增长率，到2020年这种增长的驱动程序是人工智能（AI）。

人工智能帮助电信行业重新定义了客户体验，带来了新的机会，但也使商业模式变得复杂。以下是人工智能为电信行业做出的一些贡献。

用于网络优化的AI

电信行业中的人工智能应用程序可帮助CSP创建自我优化网络，以提高客户满意度并防止停机。由于AI可以帮助网络根据客户需求进行调整和重新配置，因此它们可以更主动地提供服务。

预测性维护的AI

人工智能驱动的预测分析通过利用数据，复杂的算法和机器学习（ML）技术来基于历史数据推测未来的结果，从而帮助电信行业提供更好的服务。这意味着操作员可以使用数据驱动的见解来监视设备状态，并根据模式预测故障。它还可以主动解决通讯硬件的问题，例如基站，电力线，数据中心服务器，甚至是客户家中的机顶盒。

在短期内，由于对问题的分析和预测，网络自动化和智能将提供更好的技术。这些技术将支撑更多的战略目标，例如从长远来看，创造新的客户体验并有效地应对新兴业务需求。

识别欺诈活动

AI还利用高级算法来识别和预测任何网络异常。在网络安全的背景下，这意味着使企业能够提前发现网络攻击。此外，尖端技术极大地缩短了响应时间，使电信企业能够在利用内部信息系统之前阻止威胁。

许多组织将客户的财务信息存储在远离网络的位置，因此在发生网络攻击时不会破坏用户信息。约有61％的企业表示，如果没有AI技术，就无法发现破坏技术，其中48％的企业表示，到2020年，他们在AI方面的年度预算在网络安全方面的分配平均增加了29％。

电信RPA

CSP有大量的客户有每日数百万的交易，每个客户都容易受到人为错误的影响。机器人流程自动化（RPA）是基于AI的业务流程自动化技术的一种形式。它可以使电信职能部门更轻松地管理其后台办公业务以及大量重复性的，基于规则的行动，从而为电信职能部门带来更高的效率。RPA通过简化复杂，劳动密集型和耗时的流程（例如记帐，数据输入以及劳动力管理和订单履行）的执行，释放了CSP员工用于更高附加值的工作的能力。

德勤（Deloitte）的一项调查显示，近40％的电信，媒体和科技高管表示，他们已经从认知技术中获得了可观的收益，其中25％的公司投资了1000万美元或更多。超过四分之三的受访者预计认知计算将在未来三年内大幅改变其公司。

人工智能在电信领域的未来

电信行业的AI应用越来越多地进行CSP管理，优化和维护基础架构，以及客户支持运营。网络优化，预测性维护和RPA都是用例的示例，在这些用例中，人工智能已经影响了电信行业，为企业提供了增强的CX和附加值。