通信会社は AI と機械学習をどのように活用して利益率を向上させることができるでしょうか?

過去 10 年間で世界中のスマートフォン ユーザーの数は急増しており、今後も同様の増加傾向が続くと思われます。さらに、ほとんどのビジネス機能はモバイル デバイスで実行できるようになりました。しかし、モバイル事業の急増にもかかわらず、世界の通信事業者の利益は依然として薄く、平均純利益率は17％前後で推移している。利益率が低い主な理由は、同じ顧客ベースにサービスを提供する市場競合企業の数が多いことと、業界に関連する管理コストが高いことです。通信サービスプロバイダー (CSP) は、このようなコストを削減し、利益率を自動的に高めるために、よりデータ主導型になる必要があります。通信業務への AI の導入が進むにつれて、通信会社は、硬直したインフラストラクチャ主導の運用モデルからデータ主導の運用モデルへとシームレスに移行できるようになります。

AI を通信機能に統合することは、通信サービスプロバイダーの収益性にさまざまな影響を与え、企業はこの目的のために機械学習や人工知能のさまざまな技術やアプリケーションを利用できます。

人工知能と予測分析: グローバル通信ネットワークの最適化

拡大を続けるインターネット分野において、モバイル インターネットは主要な構成要素の 1 つです。前述のように、多くのインターネットユーザーとビジネスオペレーションがモバイル化しています。5Gとエッジアプリケーションの出現、そして今後のメタバースと相まって、高性能な通信ネットワークの需要は高まります。標準的な自動化技術とそれに関わる人々は、高速インターネット接続と携帯電話の絶え間ない圧力に圧倒される可能性があります。

通信業務に AI を導入することで、パフォーマンスの低いモバイル ネットワークを自己最適化ネットワーク (SON) に変えることができます。通信会社は、AI を活用した予測分析を使用してネットワーク機器を監視し、機器の故障を予測できます。さらに、AI ツールを使用すると、通信サービス プロバイダーは、地域間トラフィックなどの主要なパフォーマンス指標を監視して、一貫したネットワーク品質を維持できます。機械学習アルゴリズムは、デバイスのパフォーマンス レベルを監視するだけでなく、ネットワーク データをスキャンしながらパターン認識を継続的に実行して異常を検出できます。さらに、AI ベースのシステムは、検出された異常について修復アクションを実行したり、ネットワーク管理者やエンジニアに通知を送信したりできるため、通信会社は顧客に悪影響が出る前にネットワークの問題を根本から解決できるようになります。

サイバーセキュリティは通信事業者にとってもう一つの懸念事項です。最近、通信ネットワークにおけるセキュリティ問題の増大が、世界中の通信サービスプロバイダーにとって懸念事項となっています。 AI ベースのデータ セキュリティ ツールにより、通信会社はネットワークの健全性を継続的に監視できます。機械学習アルゴリズムは、グローバル データ ネットワークと過去のセキュリティ イベントを分析し、既存のネットワークの脆弱性に関する重要な予測を行います。言い換えれば、AI ベースのサイバーセキュリティ ツールにより、通信会社は将来のセキュリティ問題を予測し、それらの問題に対処するための予防措置を積極的に講じることができるようになります。

最終的には、AI はさまざまな方法で通信ネットワークを改善するでしょう。機械学習アルゴリズムは、通信サービスプロバイダーネットワークのパフォーマンス、異常検出、セキュリティを改善することで、通信事業者の顧客がユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。長期的には、これによりこうした企業の顧客基盤が拡大し、利益が増加することになります。

オンライン行動監視: 不正行為の管理が簡単に

ユーロポールは、通信業界を詐欺に対して特に脆弱な業界として分類しています。通信詐欺とは、犯罪者が携帯電話やタブレットなどの通信システムを悪用して、通信サービスプロバイダーから資金を盗むことです。最近の調査によると、通信詐欺による損失は401億ドルで、これは通信事業者の総収益の約1.88%に相当します。電信詐欺の一般的なタイプの 1 つは、国際収益分配詐欺 (IRSF) です。この種の詐欺では、犯罪者が国際プレミアム番号 (IPRN) プロバイダーに連絡し、ボットを使用して大量の長時間国際電話をかけ、通信会社から違法に資金を取得しますが、このような通話を追跡することは困難です。さらに、このような有料通話は不正な接続であるため、通信会社は顧客に料金を請求することができません。したがって、最終的には通信事業者がそのような通話による損失を負担することになります。利益は IPRN と犯罪者の間で分配されます。これに加えて、悪意のある者が通信会社の顧客を騙して金銭やデータを搾取する行為であるヴィッシング（音声通話とフィッシング攻撃の組み合わせ）があります。通信業務に AI 技術を導入することで、通信サービスプロバイダーはこのような不正行為を検出し、排除できるようになります。

機械学習アルゴリズムは、通信ネットワークエンジニアが不正アクセス、偽の発信者プロファイル、クローンのインスタンスを検出するのに役立ちます。これを実現するために、アルゴリズムは通信サービスプロバイダーのグローバル通信ネットワークの動作を監視し、これらのネットワークを通過するすべてのトラフィックを厳密に監視します。ここでも、AI アルゴリズムのパターン認識機能が役立ち、ネットワーク管理者は、不正な番号からの複数の通話や、疑わしい発信元から無効な番号への繰り返しの通話 (フィッシングの一般的な兆候) などの疑わしいシナリオを識別できます。通信会社が不正行為の検出と防止にデータ分析を使用している最も顕著な例の 1 つは、Vodafone がデータ会社 Argyle Data と提携して、通信大手のネットワーク トラフィックを分析し、インテリジェントなデータ主導の不正行為管理を実現していることです。

通信詐欺を検出して排除することは、通信サービスプロバイダーの収益性を向上させるための重要な取り組みであり、おわかりのように、通信業務における AI の役割は、この目標を達成する上で重要です。

ロボティックプロセスオートメーション：バックオフィスプロセスの改善

数百万の顧客に信頼性の高いサービスを提供するために、通信会社は、日常のバックエンド業務を効率的に処理できる大規模な労働力を必要とします。これほど多くの顧客に対応すると、人為的なエラーが発生する可能性があります。

通信会社は、コグニティブ コンピューティング (自然言語処理 (NLP)、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、ルール エンジンを含むロボット工学に基づく分野) を使用して、マーケティング メールの送信、スプレッドシートの自動入力、データの記録、人間の行動を模倣するタスクの実行などのルールベースのプロセスを自動化できます。通信業務に AI を導入すると、バックエンド業務の精度が向上します。デロイトが実施した調査によると、通信、メディア、テクノロジー業界の幹部数名は、バックエンド業務にコグニティブコンピューティングを使用することで、自社に「多大な」かつ「変革的な」メリットがもたらされたと考えている。

チャットボット、バーチャルアシスタント、感情分析：顧客サービスの向上

顧客感情分析には、顧客を理解するために実行される一連のデータ分類およびデータ分析タスクが含まれ、これにより通信会社は、生の感情に基づいて、顧客が提供するサービスが気に入っているかどうかを評価できます。マーケティング担当者は、自然言語処理と AI 機能を使用して、通信会社の名前が記載されたテキスト、電子メール、またはソーシャル メディアの投稿から顧客の「感情」を感知できます。この感情分析により、顧客が問題を経験している正確なサービス領域が明らかになります。たとえば、顧客が頻繁に通話が切れることに腹を立て、通信会社のカスタマー サービス チームに長くて支離滅裂なメールを書いた場合でも、感情分析用の機械学習アルゴリズムは顧客の感情 (怒り) と問題 (通話切れ率) を自動的に判断できます。

感情分析に加えて、通信会社はチャットボットや仮想アシスタントの台頭からも恩恵を受けており、機械学習ベースのツールやアプリケーションを使用して、ネットワークのセットアップ、インストール、トラブルシューティング、メンテナンスの問題に関するサービス要求を解決しています。仮想アシスタントを使用すると、通信会社の CRM チームは多数の顧客を簡単に管理できるため、通信サービス プロバイダーは顧客サービスと感情分析を効果的に管理できます。

一般的に、ユーザーは通信会社の顧客サービスの品質が不十分であると考えています。通信事業者のユーザーは、カスタマー サービスに長時間待たされたり、苦情メールに返信がなかったり、通信サービス プロバイダーによる苦情の不適切な処理に憤慨することがよくあります。 CRM が不十分だと、評判が損なわれ、株主の信頼が損なわれる可能性があるため、通信会社にとって良い兆候とは言えません。通信会社は、CRM に機械学習テクノロジーを実装することで、これらの問題に効果的に対処できます。

他の業界の企業と同様に、通信会社も長期的な存続と事業の多様化のために利益を改善する必要があります。冒頭で述べたように、利益を生み出すチャンスを妨げる要因は数多くあります。データ サイエンスの道に進むことは、これらの課題を克服するための新しい方法の 1 つです。通信事業の運営に AI を組み込むことで、通信サービス プロバイダーはデータをより適切に管理し、リソースを使用して収益を最大化できます。

人工知能がもたらすさまざまなプラスの影響にもかかわらず、利益を最大化するために人工知能技術を導入している通信会社の割合はまだ非常に限られており、この割合は今後徐々に増加すると予想されます。