什么因素阻碍了电信数字化转型？

对于希望从5G网络投资中获得更多收入的大型电信运营商来说，数字化转型工作仍然是一个重要的重点，但这一努力正受到宏观经济挑战以及人工智能(AI)、机器学习(ML)和自动化等新技术影响的影响。“由于市场出现的一些宏观经济问题，我们看到这些方面的支出有所暂停。这些问题包括经济滞胀、利率正常化，这些都限制了资本获取。

这一限制对小型通信服务提供商(CSP)的影响最大，因为它们发现更难获得“廉价资本”。这阻碍了它们及时升级网络的能力，从而又损害了它们在电信基础设施服务上的支出，并导致市场下滑。

人工智能、机器学习和自动化影响数字化转型

人工智能（AI）、机器学习（ML）和自动化在推动数字化转型方面发挥了关键作用。以下是它们如何影响和推动这一进程的一些主要方面：

1.提高效率和生产力

自动化流程：通过自动化重复性和手动任务，企业可以显著提高工作效率，减少人为错误。例如，机器人流程自动化（RPA）可以自动处理数据输入、客户服务等任务。

智能决策：AI和ML可以分析大量数据，提供深刻的洞察和预测，帮助企业做出更快、更准确的决策。

2.提升客户体验

个性化服务：通过AI分析客户行为和偏好，企业可以提供更加个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

全天候客户支持：AI驱动的聊天机器人和虚拟助理可以提供全天候的客户支持，解决常见问题并引导客户完成复杂的查询。

3.数据驱动的创新

数据分析：ML算法可以从大量数据中发现趋势和模式，帮助企业识别新的商业机会和创新方向。

产品和服务改进：通过持续的数据分析和反馈，企业可以不断改进其产品和服务，以满足市场需求。

4.加强安全性

威胁检测和响应：AI和ML可以实时监控网络活动，识别异常行为和潜在威胁，提高企业的网络安全防护能力。

身份验证：基于AI的生物识别技术（如面部识别、指纹识别）可以增强身份验证过程的安全性。

5.资源优化

智能供应链管理：AI可以优化供应链管理，包括需求预测、库存管理和物流优化，减少浪费并提高效率。

能源管理：通过智能传感器和AI算法，企业可以优化能源使用，降低成本并减少环境影响。

6.促进灵活的工作环境

远程工作支持：自动化工具和AI驱动的协作平台可以支持远程工作，增强团队协作和生产力。

智能办公：AI可以优化办公空间使用，提供个性化的工作环境，提升员工的工作体验。

7.业务模式转型

新商业模式：AI和ML技术的应用可以催生新的商业模式，如基于订阅的服务、按需服务和共享经济模式。

平台经济：AI驱动的平台可以连接供需双方，促进共享经济和协作经济的发展。

通过这些方面的影响，人工智能、机器学习和自动化正在重新定义企业运营的方式，推动数字化转型的深入和广泛发展。企业通过有效利用这些技术，不仅能够提升竞争力，还能在快速变化的市场环境中保持灵活性和创新能力。

他们将在预测期内加大对人工智能的投资，将人工智能融入到他们的运营中，这将成为数字化转型相关项目的一部分。这将包括与IT服务和系统集成企业的支出，这些企业试图越来越多地利用人工智能、机器学习和自动化来增加自己的内部支出。

Omdia最近对全球电信数字化转型领导者的排名强调了这一人工智能趋势，并指出了这些市场领导者在人工智能方面的努力。

该报告将中国移动、NTTDoCoMo和SK电信列为全球十几家最大运营商中在数字化转型目标方面取得最大进展的三家。中国移动因其在人工智能、大数据和安全方面的能力而受到称赞，而SK电信则因其在整个生态系统中推动电信人工智能计划的领导地位而受到称赞。

这些人工智能和数字化转型努力也有望为“更高效的网络架构”提供动力，这也可能影响整体网络支出。

采用云虚拟化、更多白盒硬件和开放（虚拟化无线接入网络）等的新网络架构，将在预测期内对维护支出产生越来越大的负面影响，因此，这将导致该市场随着时间的推移而进一步下滑。

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