本報告調查了營運商的新一代人工智慧策略,並總結了用例、實施挑戰、實施策略和主要公司的概況。
實際好處:
- 比較生成式 AI 在通訊領域的用例,並制定考慮風險和機會的實施策略
- 透過在資料管理、成本、安全性和實施等關鍵領域進行規劃,應對使用生成式 AI 的常見挑戰
- 評估網路自動化市場影響與長期支持
關鍵問題的答案:
- 什麼樣的生成式人工智慧策略正在獲得電信業的支持?
- 應該為網路管理開發生成式人工智慧,還是保留給客戶服務和業務營運?
- 從模型類型選擇到資料最佳實踐,成功的營運商的生成式 AI 策略的關鍵組成部分是什麼?
- 在推動自動化方面,生成式人工智慧與傳統人工智慧有何關係?
研究亮點:
- 將生成式人工智慧的市場趨勢解釋為風險函數
- 詳細分析了通訊網路中生成式人工智慧的優點和挑戰
- 基於人工智慧的自動化的三個階段分析
目錄
執行摘要
建議
人工智慧世代及其使用
- 用例:適用性
- 市場:應用與趨勢
- 市場趨勢解讀
- 生成式人工智慧為營運商帶來的好處
- 簡化營運
- 效能提升
賦值
- 與業務策略不一致
- 投資專用模型
- 使用公共模型時保護客戶數據
- 產生的 AI 模型的資料管理
- 建立可解釋的模型
- 實施時間表
使用策略
對市場的影響
主要公司簡介