11月4日消息（艾斯）来自市场研究公司Omdia的最新报告称，9月初，数千名电信行业参与者齐聚哥本哈根，参加了TM论坛的Digital Transformation World（DTW）活动。通常情况下，活动内容包含从夸张的预测到清醒的忏悔。后者是一个很好的迹象，表明该行业正在成熟——从炒作走向现实。
分析、人工智能和自动化可以改变一切
Analytics（分析）、AI（人工智能）和Automation（自动化）这三个A理所当然地成为了DTW众多会议和演示的主要焦点。
多年来，通信服务提供商（CSP）一直知道他们正坐拥一个数据宝库——如果他们掌握数据并从中提取洞察力就好了。至少对那些最大的公司来说，他们的数据资产是一团糟。孤岛化、不一致的格式以及过时或不正确的数据已经在推出新服务、合并和收购的数年时间（如果不是几十年的话）中建立起来了。没有人有太多的兴趣去探究这种混乱的情况。
然而，今天，数据管理已成为一件必须考虑的事情——它使处理结构化或非结构化数据变得更容易——因此，最终有希望对所有这些数据做一些事情。
一旦被处理好，新的数据分析工具可以帮助发现有趣的模式。人工智能利用过去发生的事情，并将其与一些类人的智能（推理、自我纠正）相结合，并提出人类可能无法立即捕捉到的见解，从而将其提升到另一个层次。
所有这些都可以转化为自动化——无论是被动模式还是更重要的主动模式。后者可能具有革命性的和变革性——因此，对于CSP来说，这是可怕的。任何人都不应指望看到有CSP将其网络移交给机器人。至少短期内不会。相反，他们将自动化那些可以自动完成的枯燥工作，并让模型告诉他们应该做什么，但要让员工参与到执行建议的事件链中。
CSP分享实际经验
在此次展会上，Axiata和德国电信（Deutsche Telekom）分享了量化AI主导的转型带来的好处的实际数据。例如，Axiata表示，最终用户投诉的解决时间缩短了43%，73%的最终用户投诉得到了自动解决。德国电信表示，70%以上的投诉得到了自动解决，同时减少了15%的上门服务。
重要的是，德国电信还谈到了CSP在完全自主化之前如何从自动化中受益：从噪音中找到信号。演讲者强调了这些用例：LTE性能管理中的异常检测、每位客户的掉话、网络流量和CRM性能之间的关联、计算节点中的自动化根本原因检测以及报警时间的顺序。
另外，Verizon的首席数据官Linda Avery解释了她所在集团的AI项目（不仅仅是针对网络相关问题）如何为各个业务部门创造了20亿美元的价值。这一数字直接来自业务部门本身，给了它们更多的可信度。在AI和可衡量的商业成果之间建立清晰的联系是非常强大和必要的，因为目前对该技术的炒作往往掩盖了CSP愿意打开钱包投资于该技术的原因。
Oracle提供了一个实际的、可信的自动化网络切片用例演示，该用例涉及一个虚构的赛车事件。这次演示的价值在于展示了如何以一种引人入胜和可信的方式从价值链的众多参与者中产生真正的金钱，从而消除了CSP如何通过5G变现的焦虑。
为什么网络即代码这次会起作用
Google Cloud表示，有许多Tier 1公司要求将其网络API嵌入到他们的云中。所有关于“网络即代码”、开放网络和建立开发者生态系统以利用这些网络功能的讨论，似乎仍然有点过头。哪些证据表明缺乏这些API是阻止这些生态系统形成的原因呢？
同样，“合作伙伴关系”和“市场”仍然牢牢地出现在电信行业的热词行列中，DTW不乏支持者，尤其是Rakuten。不太引人注目的是，诺基亚（以及其他公司）正试图减少释放创新需要经历的摩擦，以一种让CSP能够获得部分价值（作为一种改变）的方式。从历史上看，CSP一直在努力开发利用其网络力量的生态系统或合作伙伴关系。支持者说，不同的是，CSP现在是在为自己的存活而战，所以这一次会发生。大多数CSP都没有关闭的风险。但他们有成为公用事业机构的风险。不过，这并不是最糟糕的事情。
CSP会在适当的时间达成目标
今年的DTW有很多人们对挑战变得更加现实的例子。毫无疑问：这东西很难。公有云提供商和数字原生公司与CSP是完全不同的业务，我们不应该因为CSP没有迅速转向云而指责他们。CSP深知世界已经改变，而且他们中的大多数都在谨慎地迅速行动。这可能比大家猜想的时间都要长，但他们终将达到目标。
Omdia首席分析师Roz Roseboro认为，DTW 2022表明，自上次的2019年展会以来，在能够支持运行网络和创建/交付服务的新方式方面，确实发生了很多变化。5G确实带来了新的机遇。虽然不能保证CSP能够抓住这些机会，但他们肯定是有这个能力的。或许，有了巨头企业们的紧追急赶，他们会被激发活力，并略微向接受更多风险的方向迈进。
【注：Omdia由Informa Tech的研究部门（Ovum、Heavy Reading和Tractica）与收购的IHS Markit技术研究部门合并而成，是一家全球领先的技术研究机构。】
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
