Subex
Subex 是一家服務於電信產業的領先企業級人工智慧公司。它提供包括 HyperSense AI 平台在內的一整套人工智慧解決方案，幫助通訊服務供應商 (CSP) 優化網路、增強業務保障、防止詐欺並管理合作夥伴生態系統。Subex 助力電信公司建構和部署客製化人工智慧應用，以提高營運效率並為客戶創造卓越的互聯體驗。
Subex 是一家服務於電信產業的領先企業級人工智慧公司。它提供包括 HyperSense AI 平台在內的一整套人工智慧解決方案，幫助通訊服務供應商 (CSP) 優化網路、增強業務保障、防止詐欺並管理合作夥伴生態系統。Subex 助力電信公司建構和部署客製化人工智慧應用，以提高營運效率並為客戶創造卓越的互聯體驗。
Gigs
Gigs 是一個行動服務作業系統，能讓任何科技公司推出自有品牌的行動方案。它提供一個垂直整合的平台，包含API、儀表板和AI驅動的支援，用於處理連線、計費、稅務和法規遵循問題。這使得金融科技、人力資源和旅遊等行業的企業能夠將手機方案和eSIM無縫嵌入其產品中，從而在無需應對傳統電信複雜性的情況下，創造新的收入來源並增強客戶忠誠度。
Gigs 是一個行動服務作業系統，能讓任何科技公司推出自有品牌的行動方案。它提供一個垂直整合的平台，包含API、儀表板和AI驅動的支援，用於處理連線、計費、稅務和法規遵循問題。這使得金融科技、人力資源和旅遊等行業的企業能夠將手機方案和eSIM無縫嵌入其產品中，從而在無需應對傳統電信複雜性的情況下，創造新的收入來源並增強客戶忠誠度。
關於 電信
AI電信工具是利用機器學習和數據分析來優化網路效能、自動化營運並提升電信產業客戶體驗的專業解決方案。這些工具處理海量的網路數據、通話記錄和用戶行為，以預測故障、動態管理流量並即時偵測詐欺。其核心價值在於幫助營運商提高網路可靠性、降低營運成本並減少客戶流失。該技術對於管理5G和物聯網等現代網路的複雜性至關重要。
核心功能
- 網路優化：分析即時流量數據以預測擁塞、重新規劃流量路徑並優化資源分配，從而提高服務品質(QoS)。
- 預測性維護：預測基地台和網路硬體中潛在的設備故障，實現主動維護以防止服務中斷。
- 客戶流失預測：透過分析使用模式、帳單歷史和支援互動，識別具有高流失風險的客戶。
- 詐欺偵測：即時監控網路活動，以偵測並阻止SIM卡交換和國際收入分成詐欺(IRSF)等詐欺活動。
- 智慧客戶服務：部署AI驅動的聊天機器人和語音機器人來處理常見的客戶查詢，讓真人客服能專注於更複雜的問題。
適用場景
這些工具對於行動網路營運商(MNO)、網際網路服務供應商(ISP)和網路設備供應商至關重要。例如，MNO可以使用AI為不同的企業客戶優化5G網路切片效能。客戶支援中心可以將來電查詢的40%以上自動化，從而顯著縮短等待時間。
選擇要點
在選擇AI電信工具時，請考慮其與您現有OSS/BSS平台的整合能力。評估其機器學習模型的準確性和透明度，特別是對於詐欺偵測等關鍵任務。考量其處理您網路海量數據量的可擴展性。最後，確保它符合地區性的數據隱私和電信法規。
電信應用場景
自動化網路故障解決
一家大型電信營運商的網路營運中心(NOC)工程師負責維護網路正常執行時間並快速解決問題。他們使用一種AI工具，該工具持續監控網路效能數據。當AI偵測到異常，例如不尋常的延遲峰值或封包遺失時，它會自動關聯來自多個來源的數據以診斷根本原因。對於常見問題，系統可以觸發自動修復腳本，無需人工干預即可解決問題。這將平均解決時間(MTTR)減少了高達60%，並使工程師能夠專注於更複雜、系統性的問題。
預測並防止客戶流失
一家行動營運商的行銷經理旨在降低月度客戶流失率。他們使用一個AI平台來分析客戶數據，包括通話時長、數據使用量、方案類型、支援工單歷史和支付行為。該模型為每個用戶生成一個「流失風險評分」。對於得分高的客戶，系統會自動觸發一個挽留活動，例如發送一條個人化的簡訊，提供數據升級的特別優惠或下次帳單的折扣。這種主動的方法有助於在客戶決定更換營運商之前留住他們，可能將客戶流失率降低15-20%。
優化5G無線接取網(RAN)效能
一名無線網路工程師負責優化5G網路的效能。他們使用一款AI驅動的RAN分析工具，該工具從數千個蜂巢式基地台收集即時數據。AI分析訊號強度、干擾水平和用戶流量模式，以推薦調整措施，例如天線傾角修改或功率水平變更。它還可以預測未來的高流量事件，如音樂會或體育比賽，並主動調整網路參數以確保流暢的用戶體驗。這使得頻譜使用更高效，掉話更少，並為客戶提供更高的數據速度。
即時偵測SIM卡交換詐欺
一家電信公司的安全分析師需要保護客戶免受SIM卡交換攻擊。他們實施了一個基於AI的詐欺偵測系統，該系統能即時分析各種數據點。當客戶請求更換SIM卡時，AI模型會透過檢查請求位置、設備歷史、近期帳戶活動和通話模式等因素，立即評估風險。如果模型將請求標記為高風險，它可以自動阻止交換操作，並透過一個獨立的、安全的管道向安全團隊和客戶發出警報。這可以防止詐欺者接管帳戶，提供了一層手動流程無法比擬的關鍵安全保護。
透過AI語音機器人提升客服中心效率
一家網際網路服務供應商(ISP)的客戶服務經理希望減少通話等待時間並提高客服人員工作效率。他們部署了一個AI語音機器人來處理來電支援。該語音機器人使用自然語言處理(NLP)來理解客戶請求，例如「我的網路很慢」或「我需要查帳單」。它可以驗證用戶身份，執行像重設數據機這樣的基本故障排除步驟，或提供帳單資訊。對於複雜問題，它會智慧地將電話轉接到正確的真人客服，並附上互動摘要。這使超過30%的常規通話實現了自動化，讓客服人員能夠專注於高價值的互動，並提高了整體客戶滿意度。
透過預測性維護優化現場技術人員調度
一家有線電視公司的營運經理負責管理一個現場技術人員團隊。他們使用一個AI平台，該平台分析來自網路設備和環境感測器的數據以預測硬體故障。當系統預測某個特定社區的放大器有很高的故障機率時，它會自動創建一個工單，並指派最近的、具備相應技能和替換零件的可用技術人員。該系統還為技術人員優化當天的路線，考慮其他已安排的預約和交通狀況。這將維護模式從被動轉為主動，將昂貴的緊急出勤次數減少了25%，並防止了客戶服務中斷。