新冠疫情促使CSP必需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需求從被動反響轉變為更具主動性和靈敏性。因而，CSP將在2021年加大對AI工具的投資，首要任務包括完成網絡和效勞運營自動化、取得實時網絡視圖以及改善數字客戶體驗。

　　隨著AI取得的關注度越來越高，CSP和供給商的對話應聚焦于推進AI技術的勝利施行。它們應愈加注重如何便當地獲取系統和網絡資產中的數據，并進步數據質量。開發、部署消費和管理面向用例的AI模型/應用的速度也很重要。同時，還應鼓舞員工將AI視為進步消費力的工具，而不是一種要挾。肯定促進AI的最佳辦法和框架可以讓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%的運營商將運用AI完成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用例中占領主導位置。新冠疫情招致網絡流量攀升以及效勞體驗方面的需求增加。因而，CSP在網絡性能和遠程操作的深度可見性方面請求越來越高。關于面向網絡的AI用例，CSP方案加快投資，旨在確保網絡資源有效運轉并在需求時可用。

　　面向客戶的AI對客戶互動至關重要。數字互動的開展促進了CSP對基于AI的自助效勞才能的需求–旨在改善線上客戶互動 (針抵消費者和企業客戶)，同時進步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形式。隨同企業認識到數字化轉型的必要性，CSP有時機將AI、邊緣計算和4G和5G提供的銜接才能分離起來，在完成產品多樣化的同時為企業市場發明價值。

　　給電信運營商的倡議

　　數據管理至關重要。數據是AI開展的關鍵；隨同網絡擴展，越來越多的數據被發明出來。有效地獲取和管理這些數據集可以讓CSP取得更多智能來處理業務和運營方面的應戰。

　　投資開放接口和API。這關于簡化對數據的訪問以及未來自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。在討論用例完成時應處理這個問題。例如，關于與網絡相關的用例，數以千計的模型將被部署到網絡中，每個模型都需求監控和再鍛煉，從而確保戰略隨著網絡的開展堅持分歧。CSP不能在事后才思索模型管理，反而應該將它視為首要任務。

　　在運營理論中應思索到人類和AI系統之間的交互。這一點十分重要，有助于進一步確保CSP環境中來自AI的決策和戰略與組織目的堅持分歧。

　　面向網絡的AI施行是一種跨網絡范疇的活動。不要孤立地運作面向網絡的AI項目，由于運用AI算法修正戰略會影響其它網絡范疇的運作。

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