Все мы хотим получать всё более качественные услуги в большем объеме за меньшие деньги. Но, к сожалению, даже батон хлеба или пакет молока при сохранении вкусовых характеристик с годами отнюдь не дешевеют.

Но есть в нашем мире одна аномалия — услуги связи. При сохранении низкой стоимости мы неизменно с каждым годом получаем больше трафика. Ни для кого уже не в диковинку просмотр сериала на телефоне по дороге на работу, многопользовательские игры на перемене или разговор по мобильному с вершины горы на отдыхе. Но абоненты и не думают останавливаться в своих потребностях. Год от года им требуются всё более широкие и стабильные каналы связи при всё меньшей задержке сигнала. А увеличивать тарификацию пропорционально этим запросам попросту нереально.

Что же делать операторам? Сейчас им необходимо собирать и анализировать информацию о своих абонентах, чтобы предлагать персонализированные услуги, например, повышенную пропускную способность в определенные часы или дополнительные сервисы, а также анализировать нагрузку на сети, чтобы увеличивать качество трафика. При этом специфика телеком-бизнеса позволяет оператору накапливать и анализировать гигантские массивы обезличенных клиентских данных в реальном времени.

Фактически, мы видим переход от классической сервисной бизнес-модели предоставления инфраструктуры к продуктовой — когда пользователю предлагаются технологические сервисы с большей добавленной стоимостью. Прежняя бизнес-модель подразумевала оказание полного цикла провайдерских услуг: от прокладки оптических кабелей и установки сотовых вышек до продажи тарифных планов клиентам и биллинга. Сегодня операторы постепенно передают поддержание и развитие физической инфраструктуры сетей связи независимым компаниям, оказывающим B2B-услуги уже собственно операторам — поставщикам цифровых телекоммуникационных сервисов коммерческим и частным клиентам.

Современные телеком-операторы гораздо ближе к глобальным цифровым компаниям — Google, Amazon, Meta (запрещенная в РФ организация) и др.

На передний план выходит полнота и качество данных абонентов, ведь теперь они сами по себе становятся ценнейшим активом для операторов. На базе этих данных можно лучше остальных понимать потребности своих клиентов, структуру их предпочтений и т. д.

Пользователи связи и Интернета оставляют цифровой след, который с помощью аналитики больших данных и искусственного интеллекта можно «нарезать» на профили типового потребления.

Располагая детальной информацией об интересах и потребностях абонента, телеком-оператор может сделать ему наиболее выгодные предложения тарифных планов, комплементарных сервисов или партнерских услуг. Как ни странно, делиться своими данными пользователю тоже выгодно — это позволяет получать наиболее релевантные и своевременные коммерческие предложения.

Сапожник в сапогах

Структурированная информация о том, как именно пользуются абоненты доступными им сервисами, чрезвычайно важна и для самого оператора. Как уже отмечалось, аппетиты пользователей цифровой связи — и проводной, и сотовой — неуклонно растут. Физическая пропускная способность существующих каналов уже не позволяет удовлетворять этот спрос безоговорочно — с чем, в частности, связано сокращение доступности так называемых безлимитных тарифных планов.

Операторскую инфраструктуру необходимо развивать, но делать это наобум — слишком дорого. Интеллектуальные системы мониторинга телеком-инфраструктуры на базе искусственного интеллекта позволяют оперативно обрабатывать данные о качестве сигнала в сетях, обрывах и сбоях. Таким образом можно определить, где пиковая нагрузка на сеть опасно приближается к физическому пределу, какие типы трафика в каких локациях более востребованы, как меняются абонентские модели потребления контента — в пределах суток, сезонно и на длительных интервалах. Искусственный интеллект даёт возможность максимально точно выявлять бутылочные горлышки в физической инфраструктуре и планировать строительство базовых станций с учетом динамики развития городской среды, транспортных потоков и особенностей потребительского поведения

Фактически речь может идти о создании цифрового двойника операторской сети, который позволял бы не только моделировать реакцию пользователей на определённые изменения в структуре сервисов, но и предсказывать перемены в моделях потребления цифровой связи — исходя из накопленных данных об активности абонентов. Скажем, характерное сезонное увеличение трафика в некой местности — с ощутимой годовой динамикой на протяжении ряда лет — может свидетельствовать о росте её популярности как курортного региона. А это, в свою очередь, должно стать для инфраструктурного подразделения провайдера сигналом к тому, что через некоторое время придётся наращивать мощность сети в данной локации, чтобы обеспечить ожидаемое потребителями качество сервиса в условиях роста их плотности.

Искусственный интеллект может применяться и для решения более прикладных задач — на уровне отдельных элементов сети. Например, специализированные энергоэффективные чипы в «умных» датчиках позволяют экономить электроэнергию и ускоряют обработку данных путем переноса вычислений на оконечные устройства.

Может показаться, что периферийные (edge) ИИ-системы невыгодны телеком-операторам, поскольку генерируют значительно меньше трафика. Это заблуждение. Провайдеры давно уже не рассматривают загруженность сети как основной источник дохода. Сегодня важнее всего качество трафика: чем оно выше, тем более привлекательны для клиентов и востребованы оказываемые операторами услуги. Также нужно понимать, что во многих местах сеть уже и так сильно загружена.

Искусственный интеллект в телекоме всё ещё находится на стадии развития, но уже успел проникнуть в самые разные аспекты этого бизнеса. Например, роботы помогают отвечать на самые распространенные вопросы абонентов, алгоритмы анализируют поступающие данные. К счастью, прогресс не остановим — и рано или поздно мы всё равно придём к тому, что машины будут коммуницировать между собой по малозначимым и хорошо алгоритмизируемым вопросам, а люди будут получать от этих коммуникаций максимум выгоды — да ещё и сэкономят время для подлинно незаменимого человеческого общения.

Ольга Кулешова, Chief Product Officer MTS AI