AI를 활용해 인터넷 중단을 예측하고 방지한다.

 

원활한 사용자 경험은 서비스 중단 감소와 더 안정적인 연결에 대한 수요가 증가함에 따라 모든 인터넷 제공업체의 서비스 벤치마크이다. 이러한 요구를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 지역 전체에서 향상된 서비스를 보장하는 진화하는 기술로 등장했다.

 

AI는 어떻게 인터넷 서비스를 개선하고 중단을 줄일 수 있을까?

인터넷 제공업체는 AI 기반 시스템을 구현하는 것을 포함하여 고객 수요를 충족하기 위해 끊임없이 적응한다. AI는 여러 가지 방법으로 인터넷 서비스를 혁신하고 있다.

 

예측 분석

기존 서비스 모니터링 및 문제 감지 시스템은 대체로 반응적이었다. 인터넷 제공자는 시스템이 다운되면 금전적 손실과 고객 손실을 입는다. 이러한 시스템이 중단이 발생하기 전에 중단을 발견하고 수리할 수 있다면 어떻게 될까?

AI의 예측 분석은 인터넷 중단 또는 중단의 시간대와 빈도를 정확하게 파악할 수 있다. 이전 중단 및 중단의 과거 데이터를 사용하여 분석하고 잠재적인 가동 중단 시간을 예측한다. 이를 통해 인터넷 제공자는 서비스를 수리하고 문제를 예방하는 데 필요한 통찰력과 사전 경고를 제공할 수 있다. 또한 가동 시간을 극대화하고 더 중요한 수리 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시킨다.

 

용량 계획

AI를 통해 인터넷 제공자는 문제가 발생하기 전에 효율적으로 문제를 발견하고 해결하여 용량 계획 및 서비스 업그레이드를 개선할 수 있다. AI는 과거 데이터와 고객 인구 통계 정보를 통해 수요와 사용량을 예측하여 잠재 고객을 알아차릴 수 있다.

이를 통해 제공자는 영향력을 확대하고 집중하고자 하는 서비스를 선택하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 귀중한 통찰력을 통해 제공자는 인프라 업그레이드, 서비스 개선 및 회사 목표와 비전에 대한 일정에 대한 건전한 결정을 내릴 수 있다. 이를 통해 가장 필요한 곳에서 수리 및 유지 관리 리소스를 조달하여 비효율성과 가동 중지 시간을 더욱 줄일 수 있다.

 

향상된 사이버 보안 조치

사이버 공격이 더욱 만연해지고 있으며, 공급업체와 고객에게 상당한 재정적 손실과 생산성 손실을 초래하고 있다. 2023년에는 2,365건의 사이버 공격이 발생했다. 미국은 세계에서 가장 높은 평균 데이터 침해 비용을 936만 달러로 기록했다.

다행히도 예측 AI는 사이버 공격이 진행 중일 수 있는 비정상적인 활동을 식별하여 이 문제의 심각성을 줄일 수 있다. 패턴과 트래픽 분석 데이터를 사용하여 위협을 정확히 파악하고 위험을 완화하기 위한 대책을 실행한다.

또한 갑작스러운 통화 종료, 국제 전화, 비정상적인 번호와 같은 사용 가능한 데이터도 분석하여 향후 감시를 위한 잠재적 위협으로 표시한다.

 

증강 트래픽 관리

많은 연결이 동시에 발생하여 혼잡이 발생하기 때문에 네트워크 중단이 발생할 수 있다. AI는 이러한 흐름을 감독하고, 용량을 개선하고, 가능한 한 데이터를 재지정하여 고객에게 보다 원활한 디지털 경험을 제공할 수 있다.

사용 패턴, 과거 데이터, 피크 시간 급증과 같은 알고리즘을 사용하여 수요를 분석하고 서비스를 최적화하여 대역폭을 개선한다. 이를 통해 영향력이 큰 애플리케이션의 속도가 증가하고 덜 중요한 용도의 병목 현상이 줄어든다.

미국에서는 사용자의 50% 이상이 인터넷 서비스에 대해 매달 40~80달러를 지불한다. 이러한 사용자는 당연히 중단 없고 안정적인 서비스에 대한 가치를 원한다. 인터넷 공급업체는 AI를 사용하여 네트워크 트래픽 관리를 개선하고 혼잡이 성능에 영향을 미치기 전에 속도 저하를 해결하여 서비스 품질을 개선할 수 있다.

 

실시간 분석 및 감지

수동 모니터링에는 몇 시간의 작업과 높은 노동 비용이 필요한다. AI의 자동화된 모니터링 및 분석 기능을 통해 인터넷 공급업체는 실시간으로 데이터를 수신하여 인력 의존도를 줄이고 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 이러한 즉각적인 정보 흐름은 직원 업무 부담을 줄이고 문제 해결 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수도 있다.

AI 시스템은 지속적으로 업그레이드하고 개발함에 따라 예측 능력과 데이터 분석이 향상되어 공급업체가 서비스를 업데이트하고 고객 만족을 보장할 수 있다.

 

인터넷 서비스 운영에서 AI 사용의 효과

효율성과 위협 탐지를 개선하는 것 외에도 AI는 고객에게 포괄적이고 원활한 디지털 경험을 제공하기 위해 여러 가지 방법으로 작동한다.

 

선제적 사고 대응

AI는 신속한 의사 결정과 자동화된 이상 탐지 분석을 활용하여 신속한 대응을 가능하게 한다. 예를 들어 예측 AI는 웹 쿼리 응답 시간이 느려지는 것을 탐지하고 이 정보를 사용하여 서비스 중단이나 중단을 예상한다. 이를 통해 사고 대응 팀이 뛰어들어 적용 범위를 보호한다.

또한 AI는 잠재적 심각도, 영향 및 피해를 평가하여 위협을 효율적으로 분류한다. 이 귀중한 정보를 팀에 제공하여 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 많은 인터넷 공급업체는 AI를 사용하여 경고 분석 및 티켓 생성과 같은 일상적인 작업을 개선하여 직원의 업무 부담을 효과적으로 줄인다.

 

시스템 진화 및 개발

이러한 혁신적인 시스템은 엄격하고 정적이지 않다. 방대한 데이터 리소스를 사용하여 시간이 지남에 따라 진화한다. 이러한 적응 학습 능력을 통해 대응과 효율성을 향상시킬 수 있다.

AI 시스템은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 위협과 추세보다 앞서 나갈 수 있으며, 강력한 대응 전략과 미래 조치를 만들고 구현하는 데 필요한 리소스를 제공한다. 또한 시스템은 위협과 사고를 인식하고 필요한 자동 대응을 촉구하여 자체 복구할 수 있으며, 대응팀에 대한 의존도를 줄이고 업무 부하를 줄일 수 있다.

인터넷 제공자는 이러한 지속적인 개발 주기를 통해 대응과 서비스를 개선하여 효율적이고 신속하게 대응할 수 있다.

 

개선된 서비스 최적화

AI는 상당한 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 기능을 통해 트래픽 패턴을 예측하고 리소스를 효율적으로 할당하여 중단 없는 서비스를 보장할 수 있다. 이를 통해 인터넷 제공자는 성능, 안정성 및 포괄성을 손상시키지 않고 서비스 범위 내에서 서비스를 관리할 수 있다.

또한 AI 기반 챗봇은 많은 통신 제공자의 고객 서비스 대응에서 점점 더 두드러지고 있다. 이러한 챗봇은 언어를 읽고, 해석하고, 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘을 갖추고 있다. 개인화된 안내를 제공하고 불만과 문의 사항을 해결하기 위해 즉시 사고 대응을 트리거할 수 있다. 이를 통해 고객 서비스와 만족도가 향상되고 직원이 더 중요한 문제에 집중할 수 있다.

 

최적화된 유지 관리 일정

전통적으로 유지 관리 일정은 일정 기간, 갑작스러운 정전 또는 중단 문제에 의해 촉발되는 일상을 따른다. 즉, 대응은 일반적으로 이상을 감지한 후에 이루어져 생산성과 서비스 일관성에 영향을 미친다. 반응적 대응은 또한 수리 비용과 비효율적인 리소스 사용을 증가시킨다.

AI 기반 유지 관리가 시스템에서 예측 분석을 통해 요청하면 수행되어 중복된 시간 기반 시스템 검사를 줄이고 필요할 때만 체계적인 수리 대응을 가능하게 한다. 이를 통해 더 나은 리소스 활용이 보장되고 지속적인 유지 관리 침입으로 인해 손상될 수 있는 네트워크 인프라 구성 요소의 상태가 유지된다.

 

향상된 비용 효율성

자동화된 서비스 관리, 최적화된 데이터 분석 및 강력한 AI 기반 사고 대응 전략은 운영 효율성을 극대화한다. 인터넷 제공자는 우선 순위가 높은 영역에 리소스를 할당하고 승무원 일정의 불균형을 피할 수 있다.

예측 AI를 통해 인터넷 제공자는 상당한 수리 비용, 서비스 가동 중단 및 유지 관리 중단을 피할 수도 있다. 이를 통해 보다 지속 가능한 시스템을 구축하고 신뢰할 수 없는 서비스로 인한 재정적 손실과 고객 좌절을 최소화한다.

 

AI는 세련된 디지털 경험의 초석이다.

AI는 사고 대응, 효율성 및 데이터 분석을 최적화하고 중단 및 중단으로 인한 재정적 영향을 줄임으로써 인터넷 서비스 환경을 혁신하고 있다. 통신 회사는 이 파괴적 혁신을 채택하여 경쟁에서 앞서 나가고 고객 기반에 경쟁 우위를 제공해야 한다.