テレコム産業におけるIFS.ai


IFS.ai は、顧客第一主義、ビジネスモデルの革新、業務の卓越性、ネットワークの近代化、そしてグローバルな展開に大きく貢献します。AIの導入により、オペレーターはコストを削減し、膨大なデータを収益化できる機会へと変革することが可能になります。

IFS.ai が支援できること

データリテラシーとデータの統合は、AI活用と行動や意思決定に影響を与えるための基盤であり、テレコム企業が業務から効率的にデータを収集、構築し、インサイトを得ることを可能にします。 運用効率、俊敏性、持続可能性のバランスを取ることが、ビジネスおよび顧客価値の創出と、新たなユースケースの支援において重要な鍵となります。
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予測とシミュレーション:

履歴データを使用してパターンを見つけ、プロジェクトのライフサイクル全体にわたるシミュレーションを可能にします


  • サービスの収益予測
  • プロジェクトのシミュレーションと最適化
  • ネットワーク投資とリソース計画

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最適化:

目標、制約、仕事、リソースなどのインプットを取得して、結果を最適化します


  • Fiber-to-Home (FTTH) の計画と最適化
  • 映像データの予防保全への活用
  • 持続可能性を高めるためにスケジュールと移動の最適化

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異常検出:

しきい値、ビジネス ロジック、リアルタイム データを通じて異常を自動的に特定します


  • 暗号資産のメンテナンス予測
  • 請求書の異常検知の自動化
  • 不規則な財務パターンの特定

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提案:

ユーザーに必要な洞察を提供し、是正措置を提案します


  • 顧客データに基づいたサービス設計
  • サプライチェーンの保護と信頼性の構築
  • サービスの持続可能性の目標に合わせた調整

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状況に応じた知識:

大量のデータを分析し、シンプルな方法でユーザーに提供します


  • ネットワークのトラブルシューティング用の LLM インターフェイス
  • 複雑なアプリと人間の介入の削減
  • 部品の再利用と改修の品質評価


AI活用の妨げの理由:


  • 価値の実現まで最大 2 年 - 64%
  • データの複雑さの課題 -82%
  • AIが必要とされるスキルではない - 83%  


80%

テレコム企業の80%が、AIは運用価値をもたらすと認識している一方で、戦略的なビジョンや経営陣のリーダーシップが不足していると考えています


IFS.ai は産業用 AI です。
組織はデータを、ビジネスのレジリエンス強化、リスク軽減、サステイナビリティ戦略支援、そして、目標達成に不可欠な戦略的企業資産として活用することができます。



 

AI導入の第一歩を迷われている方へ

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