Сегодняшние подключенные клиенты поставщиков цифровых услуг (DSP) ожидают в любое время, в любом месте и с любого устройства доступ к предлагаемым продуктам и услугам, а также высочайший уровень гарантии обслуживания. Перебои в обслуживании могут серьезно сказаться на репутации бренда, и любой такой инцидент может стоить DSP миллионы долларов. Когда дело доходит до обслуживания клиентов, реакция на сетевое событие после того, как оно произошло, неприемлема.
В этой сложной ситуации методы искусственного интеллекта/машинного обучения становятся ключевым технологическим фактором, позволяющим DSP внедрять инновации в области обеспечения качества обслуживания. Благодаря этому технологическому сдвигу DSP смогут анализировать тонны данных из различных источников на микроуровне, извлекать ценные сведения и предпринимать в режиме реального времени, а также превентивные действия. Алгоритмы машинного обучения можно обучать, используя исторические данные и данные в реальном времени, чтобы прогнозировать сбои сетевых событий, перебои в работе сети и проблемы с перегрузкой трафика еще до того, как они произойдут.
Полную информацию можно найти в подробной статье Insight.
В этом обзоре рассматриваются различные методы классификации AI/ML, которые можно использовать для построения эффективной модели прогнозирования сетевых событий. Далее обсуждаются различные факторы, которые необходимо учитывать при повышении уровня точности прогнозирования.
