KI in der Telekommunikation | IFS.ai


IFS.ai wird erhebliche Auswirkungen auf die Kundenorientierung, die Innovation des Geschäftsmodells, die operative Exzellenz, die Modernisierung des Netzwerks und die globale Reichweite haben. Die Bereitstellung von KI kann Betreibern helfen, Kosten zu senken und die Datenlast in eine monetarisierbare Umsatzchance umzuwandeln.

So verbessert IFS.ai KI in der Telekommunikationsbranche

Datenkompetenz und einheitliche Datenstandards sind entscheidend für die Nutzung von KI. Sie helfen, Verhaltensweisen und Entscheidungen zu beeinflussen und ermöglichen es Telefongesellschaften, wichtige Erkenntnisse aus ihren Abläufen effizient zu sammeln und zu strukturieren. Die Ausgewogenheit von betrieblicher Effizienz mit Flexibilität und Nachhaltigkeit ist der Schlüssel zur Schaffung von Geschäfts- und Kundenwert und zur Unterstützung neu aufkommender Anwendungsfälle.
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Prognose und Simulation:

Verwendung historischer Daten, um Muster zu finden und Simulationen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg zu ermöglichen.


  • Profitabilitätsprognose für den Service.
  • Projektsimulation und -optimierung.
  • Netzwerkinvestitionen und Ressourcenplanung.

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Optimierung:

Eingaben wie Ziele, Einschränkungen, Jobs und Ressourcen aufnehmen, um die Ergebnisse zu optimieren.


  • Planung und Optimierung von Fiber-to -Home (FTTH).
  • Videodaten für die vorbeugende Wartung verwenden.
  • Zeitpläne und Reisen für Nachhaltigkeit optimieren.

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Erkennung von Anomalien:

Anomalien automatisch durch Schwellenwerte, Geschäftslogik und Echtzeitdaten erkennen.


  • Vorhersage der virtuellen Vermögenswertwartung.
  • Erkennung von Rechnungsanomalien vorhersagen.
  • Unregelmäßige finanzielle Muster erkennen.

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Prognose und Simulation:

Verwendung historischer Daten, um Muster zu finden und Simulationen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg zu ermöglichen.


  • Profitabilitätsprognose für den Service.
  • Projektsimulation und -optimierung.
  • Netzwerkinvestitionen und Ressourcenplanung.

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Optimierung:

Eingaben wie Ziele, Einschränkungen, Jobs und Ressourcen aufnehmen, um die Ergebnisse zu optimieren.


  • Planung und Optimierung von Fiber-to -Home (FTTH).
  • Videodaten für die vorbeugende Wartung verwenden.
  • Zeitpläne und Reisen für Nachhaltigkeit optimieren.

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Erkennung von Anomalien:

Anomalien automatisch durch Schwellenwerte, Geschäftslogik und Echtzeitdaten erkennen.


  • Vorhersage der virtuellen Vermögenswertwartung.
  • Erkennung von Rechnungsanomalien vorhersagen.
  • Unregelmäßige finanzielle Muster erkennen.

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Empfehlung:

Nutzern die erforderlichen Einblicke geben und Korrekturmaßnahmen empfehlen.


  • Kundendatengesteuertes Servicedesign.
  • Aufbau von Lieferkettenschutz und Zuverlässigkeit.
  • Dienstleistungen an Nachhaltigkeitszielen ausrichten.

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Kontextwissen:

Analysieren großer Datenmengen, um sie Nutzern auf einfache und verständliche Weise zur Verfügung zu stellen.


  • LLM-Schnittstelle für Netzwerkfehlersuche.
  • Reduzierung komplexer Anwendungen und menschlicher Eingriffe.
  • Bewertung des Erfolgs bei der Wiederverwendung von Teilen und bei der Überholung.

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Empfehlung:

Nutzern die erforderlichen Einblicke geben und Korrekturmaßnahmen empfehlen.


  • Kundendatengesteuertes Servicedesign.
  • Aufbau von Lieferkettenschutz und Zuverlässigkeit.
  • Dienstleistungen an Nachhaltigkeitszielen ausrichten.

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Kontextwissen:

Analysieren großer Datenmengen, um sie Nutzern auf einfache und verständliche Weise zur Verfügung zu stellen.


  • LLM-Schnittstelle für Netzwerkfehlersuche.
  • Reduzierung komplexer Anwendungen und menschlicher Eingriffe.
  • Bewertung des Erfolgs bei der Wiederverwendung von Teilen und bei der Überholung.


ÜBERPRÜFUNG DES MEHRWERTS VON KI:


  • Zeit bis zur Wertschöpfung durch KI in bis zu 2 Jahren – 75 %
  • Datenkomplexität ist eine Herausforderung für den KI-Wert – 84 %
  • Fähigkeiten, die für eine breitere KI-Einführung nicht erforderlich sind – 80 %


80 %

der Telekommunikationsunternehmen sind der Meinung, dass KI einen operativen Nutzen bringt und es ihr an strategischer Vision und Führung mangelt.


IFS.ai ist Industrial AI™:
Unternehmen können Daten zu dem strategischen Kapital machen, das sie benötigen, um die Unternehmensresilienz aufzubauen, Risiken zu mindern, ihre Nachhaltigkeitsstrategie zu unterstützen und ihre Ziele zu erreichen.



Es ist nicht immer leicht, zu wissen, wo man KI einsetzen soll.

IFS verfügt über ein bewährtes Engagement-Modell, das Ergebnisse für Sie und Ihr Unternehmen vorantreibt.

Lassen Sie uns darüber reden.


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