新冠疫情促使CSP必須以不同的方式管理網絡和運營; 在如何分配和管理網絡資源以及如何與客戶打交道方面，CSP需要從被動反應轉變為更具主動性和靈活性。因此，CSP將在2021年加大對AI工具的投資，首要任務包括實現網絡和服務運營自動化、獲得實時網絡視圖以及改善數字客戶體驗。

　　隨著AI獲得的關注度越來越高，CSP和供應商的對話應聚焦于推動AI技術的成功實施。它們應更加重視如何方便地獲取系統和網絡資產中的數據，并提高數據質量。開發、部署生產和管理面向用例的AI模型/應用的速度也很重要。同時，還應鼓勵員工將AI視為提高生產力的工具，而不是一種威脅。確定促進AI的最佳方法和框架能夠讓CSP滿足最重要的業務需求。

　　到2021年，58%的運營商將增加AI工具方面的支出；78%的運營商將使用AI實現網絡運營自動化列為2021年最重要的IT項目。

　　主要信息

　　面向網絡的AI繼續在電信AI用例中占據主導地位。新冠疫情導致網絡流量攀升以及服務體驗方面的需求增加。因此，CSP在網絡性能和遠程操作的深度可見性方面要求越來越高。對于面向網絡的AI用例，CSP計劃加快投資，旨在確保網絡資源有效運行并在需要時可用。

　　面向客戶的AI對客戶互動至關重要。數字互動的發展促進了CSP對基于AI的自助服務能力的需求–旨在改善線上客戶互動 (針對消費者和企業客戶)，同時提高面向客戶的運營效率。

　　人工智能、5G和邊緣計算驅動新的商業模式。伴隨企業意識到數字化轉型的必要性，CSP有機會將AI、邊緣計算和4G和5G提供的連接能力結合起來，在實現產品多樣化的同時為企業市場創造價值。

　　給電信運營商的建議

　　數據管理至關重要。數據是AI發展的關鍵；伴隨網絡擴展，越來越多的數據被創造出來。有效地獲取和管理這些數據集能夠讓CSP獲得更多智能來解決業務和運營方面的挑戰。

　　投資開放接口和API。這對于簡化對數據的訪問以及將來自AI模型的洞察用于系統和流程至關重要。

　　模型管理是一個關鍵主題。在討論用例實現時應解決這個問題。例如，對于與網絡相關的用例，數以千計的模型將被部署到網絡中，每個模型都需要監控和再訓練，從而確保策略隨著網絡的發展保持一致。CSP不能在事后才考慮模型管理，反而應該將它視為首要任務。

　　在運營實踐中應考慮到人類和AI系統之間的交互。這一點非常重要，有助于進一步確保CSP環境中來自AI的決策和策略與組織目標保持一致。

　　面向網絡的AI實施是一種跨網絡領域的活動。不要孤立地運作面向網絡的AI項目，因為使用AI算法修改策略會影響其它網絡領域的運作。