世界が急速に移行し続ける中、 デジタライゼイション、顧客の期待も高まっています。世界中の通信会社は、こうした期待に応えることに取り組んでいます。通信事業者は、競争と差別化を図るために、24 時間年中無休で安全かつシームレスかつ一貫した方法で接続を確保するだけでなく、顧客自身と同じくらいユニークなパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する必要があります。

請求およびビジネス保証システムからの使用パターン、CRM および不正管理システムからのインタラクション プロファイルと使用行動、ディープ パケット インスペクションからの地理的位置と顧客アクティビティを含む顧客情報により、顧客の行動と好みに関する生データはすでに利用可能です。しかし、課題は常に、真にパーソナライズされたサービスを生成するためにほぼリアルタイムで活用できる実用的な洞察という点で、データを強力で使いやすく、関連性のあるものにするタイムスケールでデータを分析する方法に集中していました。

この新しいパーソナライズされた世界を開く鍵は、 生成的人工知能 – または GenAI。特定のドメインのユースケースにおける分類器に近い「従来の」AI とは異なり、GenAI は幅広い知識から学習し、これを使用しておそらく無限の範囲のコンテンツを作成します。 GenAI は高度なアルゴリズムを利用して、画像、テキスト、3D モデル、音楽などの形式の指定されたプロンプトに基づいて新しいコンテンツを作成します。

GenAI は、 通信業界 そして私たちのコミュニケーション方法も変わり始めています。サービスの提供方法、ネットワーク管理方法、顧客体験の向上方法を再構築するためにすでに活用されています。

パーソナライゼーションの進化

GenAI の力はその学習の速度と深さにあり、これが通信業界で GenAI が非常に価値のある理由です。顧客のセグメント化について考えてみましょう。オペレーターはそれを定期的に行っているかもしれませんし、それほど定期的ではないかもしれません。いずれにせよ、結果は常に最新ではないため、ターゲットを絞った広告、オファー、サポートはパーソナライズされたものではなく一般化されています。

GenAI の理解速度により、顧客のセグメント化を動的に行うことができ、推奨事項やオファーをリアルタイムで顧客にプッシュできます。 GenAI は、知識、機能、ツールとスキル、そして固有の柔軟性を呼び出す能力により、パーソナライゼーションの進化をリードしています。私たちは皆、自分に関係のないメッセージやオファーを受け取ったことがあります。GenAI を使用すると、カスタマイズされた広告やプロモーションを生成でき、サービスプロバイダーが自分を個人として扱うよう努力していると顧客に感じさせることができます。

音楽とビデオを例に考えてみましょう。顧客は YouTube でサッカーを見ていますが、音楽には YouTube を使用していません。そのために Spotify を選択しています。 GenAI はその違いを即座に認識し、より大容量のデータバンドル、より大きな画面を備えたアップグレードされた携帯電話、割引オファーやスポーツや音楽イベントのチケットへの早期アクセスなど、すべて顧客の既知の関心に合わせて、顧客に完全に関連したオファーをリアルタイムで生成できます。そして味。

最初の通話の解像度が大幅に向上

GenAI の統合により、サービスおよびサポート オプションに対する顧客の対話も大幅に改善されます。通信会社の製品、オファー、バンドル、プロモーションの複雑さと範囲が増大しているため、コールセンターやチャットボットがそれぞれを完全に理解することはほぼ不可能になっています。これは、自然言語のクエリや会話を処理する際に、これらの現実および仮想アシスタントの効率に制限があることを意味します。

請求に関する問題はヘルプデスクへの問い合わせの最大の原因の 1 つであり、顧客は懸念事項がすぐに理解され解決されないとすぐに激怒する可能性があります。最初の通話の解決力は低く、顧客は不満を抱き、収益の保証が脅かされます。 GenAI は顧客の意図を理解できます。顧客が会話中に怒っている場合、GenAI は対話が正しい方向に進んでいないことを認識し、問題が何であるかを理解し、エージェントに自動的に質問を引き出して正しい応答をするよう促します。右 データとポリシー 知識 – それが最初の通話解決です。 GenAI がクライアント ネットワークに統合されると、この使用例では最大 30 倍の ROI が得られることがわかりました。投資収益率の数字を引用するには時期尚早ですが、回答の精度は劇的に向上しています。

GenAI の導入は簡単ですが、微調整のアプローチが必要です

もちろん、GenAI モデルが適切にトレーニングされていることを確認する必要があります。これらの大規模言語モデル (LLM) には膨大な知識が含まれていますが、最初は通信事業者固有のものではありません。 GenAI をより通信用語中心にして、ビジネスと完全に連携できるようにするスキルがあります。また、チャットボットが「オフスクリプト」になるなど、意図しない結果を防ぐためにガードレールを設置することも重要です。そしてもちろん、 セキュリティ 悪意のあるコンテンツ、つまりプロンプト、コード、部分文字列を挿入する悪意のあるコンテンツを避けることを常に念頭に置く必要があります。これを防ぐためには、ガードレールを構築する必要があります。

GenAI を既存のインフラストラクチャに統合することは、思っているほど複雑ではありません。最も強力なモデルはクラウドで最適に機能しますが、通信会社は法的および規制の枠組みに従う必要があり、これはデータをオンプレミスに保持することを意味する可能性があります。もちろん選択は通信会社にあります。いずれにせよ、GenAI は、購入とサポートのやり取りをパーソナライズされたエクスペリエンスに変える上で中心的な役割を果たすことができます。 GenAI の通信業界への参入は、通信業界に再び活気を与え、サービスの提供方法に革命をもたらしています。このイノベーションを受け入れることは、デジタル世界の可能性を最大限に活用したいと考えている通信事業者にとって非常に重要です。

企業戦略担当副社長兼 AI ビジネス責任者である Harsha Angeli による記事。 Subex

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• 情報源： https://www.iot-now.com/2024/03/27/143536-driving-connected-personalised-user-experiences-with-generative-ai/