为什么人工智能和分析是物联网货币化的关键

电信行业目前面临着物联网货币化以保持竞争力的严峻挑战，先进技术是寻找新收入来源的关键。

由于电信行业面临收入摊薄的部分原因是服务商品化和来自OTT提供商的竞争，因此企业在采用新的和新兴的收入流方面感到越来越大的压力。麦肯锡公司最近关于当今行业状况的文章指出，“OTT行业和谷歌和Facebook之类的公司已经产生了巨大的价值和机遇，这不是因为它们改善了现有行业，而是因为它们通过使用电信技术创造了全新的行业。基础设施。这些新公司的大部分价值来自他们收集、分析和货币化的数据。”

物联网(IoT)是电信公司最大的、最有前途的市场，可通过其货币数据进行交易。Gartner公司预测，到2025年，物联网将增长到220亿个端点。即使有很多机会，电信公司在实现盈利之前也必须克服一些挑战。仅仅访问多个数据流是不够的。由于大多数电信公司目前都没有合适的工具来提供有效推动物联网战略成功所需的高价值、经济高效、可扩展和数据驱动的服务，因此，电信公司如何才能找到物联网盈利的道路?

人工智能和高级分析是盈利的关键

为了从物联网中获利，电信公司必须能够提供卓越的服务质量、可靠性和动态容量分配的出色客户体验。这对于公用事业、运输和自动驾驶汽车以及远程健康监控设备中的关键任务应用尤其重要。但是为了兑现这些承诺，利用先进技术部署基于人工智能的网络分析至关重要。此功能将使电信公司通过以下方式保持竞争力：

• 从多个启用物联网的来源自动提取数据。
• 能够实时做出以数据为依据的决策。
• 增强的网络优化和流量路由。
• 改善客户体验，减少客户流失。
• 有能力开发和提供新的收入来源。

使数据栩栩如生

电信公司由于其在互联网和连接领域数十年的市场领导地位而仍然保持着丰富的数据。与下一波全球5G网络部署浪潮(支持大规模采用物联网的关键因素)配合使用时，电信公司将需要处理更多的信息。值得考虑的是，5G可实现每平方英里多达100万个物联网设备，是4G技术启用数量的十倍。

不幸的是，如果电信运营商的基础设施无法在场景中管理或查看数据，那么拥有丰富数据对电信运营商几乎没有任何价值。人工智能和高级分析是两种新兴技术，能够获取已经存在的数据电信运营商，管理其规模并生成可行的见解。随着世界运行速度的加快和海量数据的流失，这些自动化技术的能力对于创建和分配新的服务和收入流至关重要，这些服务和收入流对于在不断发展的超级互联市场中保持竞争力至关重要。

更具体地说，关键的人工智能分析将允许电信公司将来自不同物联网传感器和网络源的不同数据统一到一个平台上，然后根据需要查询这些数据。他们可以从数据中获得的各种见解包括网络故障预测或客户消费模式。通过对网络中的流量模式、容量波动和需求，甚至是问题领域的数据洞察，电信公司可以就如何更好地分配和优化网络资源做出数据驱动的决策。这最终将推动更强的网络性能(例如，更少的服务中断和更低的延迟)、成本节约和更满意的客户。此外，通过深入了解客户活动，提供商可以为客户个性化现有产品或开发基于垂直市场的新产品组合。总之，先进技术为现有业务运营提供的不仅仅是新方法;它们为电信公司带来了新的收入来源。

由于设备故障导致的计划外停机目前是影响制造商的最大成本之一，因为难以预测或没有足够的资金来管理问题。因此，物联网中最有前途的领域之一就是预测性维护，这可使电信服务提供商预测未来事件，例如机器故障或网络故障，并防止停机。因此，电信公司将能够为其客户提供预测性维护即服务，以监控关键设备的生命周期并主动解决问题。而其服务解决方案具有软件功能，并且经过定制，可满足客户的独特需求。此外，虚拟化还可以实现网络切片，这将使运营商可以针对特定的客户用例部署部分网络。通过利用实时车辆健康数据来预测机器故障，并最大程度地减少车队的故障时间，预测性维护还可以应用于自动驾驶汽车等新兴技术。