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推动成本节省和效率提升。
通过在业务中采用生成式 AI、AI 和机器学习技术，全球各地的电信公司在节省成本的同时，将运营效率提升至全新水平。从借助 AI 改善客户体验和优化复杂的网络运营，到通过数据科学获得业务见解，电信公司正在探索新的方法来提升利润。
了解 NVIDIA 和我们的合作伙伴生态系统如何通过越来越多的解决方案支持行业向生成式 AI 迈进，涵盖从客户体验到网络和无线接入网络 (RAN) 运营的用例。
在我们最新的电信行业 AI 现状报告中，探索 400 多名行业专业人士对电信公司使用 AI 和生成式 AI 所面临的重大机遇、挑战和用例的见解。
由生成式 AI 和语音 AI 提供强劲助力。
客户满意度提高了品牌忠诚度，对于可持续增长至关重要。AI 和机器学习可以生成关于行为的可行见解，从而改善客户体验。通过 NVIDIA ACE、NVIDIA NIM™、生成式 AI、语音 AI 和 推荐系统等技术，可以通过数字语音代理和个性化交互 (包括付款提醒和促销优惠) 增强客户互动。
利用 AI 和元宇宙的强大力量。
AI 正在重塑电信运营商的网络运营方式，这将带来诸多好处，从快速发现并解决问题，到动态派遣现场技术人员和动态进行网络规划，不胜枚举。
生成式 AI 让电信公司能够以非常强大的全新方式与其网络进行互动，响应关键问题方面的查询，发现指定时间范围内的事件，并推荐解决方案。当现场技术人员需要解决实体网络存在的问题时，动态路线优化和虚拟现场智能助理工具能够协助他们提升服务速度和准确性，从而提高客户满意度，同时减少旅行时间和燃油成本。 用于网络规划的新工具还有助于提高效率。电信运营商可以使用基于 NVIDIA Omniverse™ 构建的数字孪生来规划、构建和运营 5G 网络，在逼真的 3D 模型中测试场景和资产布局，然后再在现实世界中进行昂贵的投资。
缩短获得业务见解并采取行动所需的时间。
电信行业可以获得由网络和客户生成的以及在运营过程中生成的大量数据，但只有数据还不足以获得竞争优势。真正的价值在于可以通过数据科学从数据中获得的实用见解。 利用先进的分析和机器学习技术，电信运营商可以获得富有价值的见解来提升网络性能、客户体验和运营效率。NVIDIA AI Enterprise 软件套件有助于 AI 和机器学习计划更快取得成果，同时提升成本效益。电信公司可以降低客户流失预测、网络设备预测性维护、高级安全防护、欺诈检测等许多用例的云成本。
向电信提供商学习，利用 AI 来优化流程、提高客户满意度并降低成本。
AT&T 采用 NVIDIA AI 来提升数据处理效率、优化服务车辆路线，并创建数字孪生和虚拟形象。
T-Mobile 在其客户体验中心提供屡获殊荣的客户服务，并致力于不再让客户重复提供相关信息。为了赋能一线客服人员，T-Mobile 实现了 Expert Assist。这款基于 AI 的软件可以实时转录客户对话，并向数以千计的一线工作人员推荐问题的解决方法。
韩国领先的移动运营商构建了包含数十亿个参数的大型语言模型，这些模型使用 NVIDIA DGX SuperPOD™ 平台和 NeMo™ 框架进行了训练。这款由 AI 助力的音箱来自 KT，能够控制电视，提供实时流量动态信息，还能够根据语音命令完成大量其他家居辅助任务。
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图片由 Korea Telecom 提供。
Ask AT&T 最初是基于 OpenAI 的 ChatGPT 功能构建的。不过，Ask AT&T 还可以与其他大型语言模型 (LLM) 进行互操作，其中包括 Meta 的 LLaMA 2 和开源 Falcon Transformer。我们正在与 NVIDIA 密切合作，联手构建和定制 LLM。不同的 LLM 适合不同的应用领域，并具有不同的成本结构，并且我们从一开始就致力于实现超高的灵活性和效率。
– Andy Markus，AT&T 首席数据官
我们正在利用已根据 T-Mobile 数据进行微调的 NVIDIA® Riva 服务打造产品，以便实时解决客户问题。在评估了多种自动语音识别 (ASR) 解决方案后，T-Mobile 发现 Riva 能够以极低的延迟提供优质模型，有助实现令客户满意的服务体验。
– Matthew Davis, T-Mobile 产品和技术副总裁
NVIDIA 和 HEAVY.AI [在电信公司数字孪生方面] 的协作使电信公司能够通过单个管理平台和最新见解来制定全国/全地区范围内的业务决策。这可确保电信公司在网络方面的投资获得更好的回报。
– Jon Kondo, HEAVY.AI 首席执行官
最新升级的 NVIDIA ACE 和 Maxine 利用生成式 AI 为客户服务创建栩栩如生的数字人
Amdocs 正在电信客服中心使用基于大语言模型 LLM 的解决方案进行账单查询，以改善客户体验。了解他们如何提高 AI 生成的响应的准确性，以及如何使用 NVIDIA NIM 减少令牌消耗和查询延迟。
ServiceNow 和 NVIDIA 推出了 Now Assist 电信服务管理 (TSM)，它基于 Now Platform 和 NVIDIA AI Enterprise 构建。此次合作有助于提高代理效率、加快解决问题的速度并增强客户体验。
NVIDIA Project DIGITS 将 Grace Blackwell 的强大功能引入开发者桌面。GB10 Grace Blackwell 超级芯片结合了 128GB 的统一的系统内存，可让 AI 研究人员、数据科学家和学生在本地使用具有多达 200B 参数的 AI 模型。
了解助力电信行业的洞察能力和效率达到全新水平的技术。
加速计算和生成式 AI 的结合将使电信公司的客户体验、网络运营和工作效率发生革命性变化。电信公司可以利用专有网络和设备数据与服务来训练诊断 AI 模型，从而提升性能监控、诊断和安全保障能力。生成式 AI 应用程序有助于更快速地解决问题，并提供个性化的建议，从而可为呼叫中心的客服人员和现场的技术人员提供更高水平的支持。
电信公司正在推出基于语音 AI 的应用，例如客服助手、虚拟助理和数字虚拟形象，以改善客户服务、自助服务和满意度。但是，构建基于语音 AI 的高度可扩展的应用，从对话中学习、检测客户偏好、提供个性化推荐并实时动态参与并不容易。借助 NVIDIA ACE，电信公司可以使用可定制的流程构建准确、实时的语音和翻译 AI 应用，从而与电信工作流无缝集成。
一直以来，数据科学工作流程缓慢又繁琐，依赖于 CPU 来加载、筛选和操控数据以及训练和部署模型。适用于 Apache Spark 的 NVIDIA RAPIDS™ 加速器会自动将操作替换为经由 GPU 加速的版本，而无需更改任何代码，也不会带来任何风险，因为您可以随时恢复到以前的基础架构。运行现有的 Apache Spark 3.x 作业比使用纯 CPU 系统时的速度快 5 倍，成本最多可降低 75%，并且可以节省能源，这有助于实现高效的客户流失预测、网络异常检测、欺诈检测等功能。
精选
生成式 AI 指的是用于根据各种输入来生成新内容的技术。它使用神经网络来识别现有数据中的模式和结构，以便生成图像、文字和计算机代码等新内容。在本课程中，您将学习生成式 AI 方面的概念、应用程序，以及这个令人振奋的领域面临的挑战和机遇。
了解如何使用包含定制功能的 NVIDIA Riva 构建、训练、微调和部署经由 GPU 加速的自动语音识别 (ASR) 服务。
我们提供由专家主讲的课程和培训为学习者提供丰富的知识和动手体验机会，有助于他们充分发挥 NVIDIA 解决方案的潜力。NVIDIA 培训提供定制的培训计划来帮助学习者弥补技能方面的不足，并提供相关、及时且经济高效的解决方案来帮助组织实现蓬勃发展。
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