Các nhóm trường hợp sử dụng AI tiêu biểu trong viễn thông
Các nhà mạng trên thế giới đã xác định được hàng trăm trường hợp sử dụng (use case) khác nhau cho việc ứng dụng AI. Nhìn chung, những trường hợp sử dụng này có thể được chia thành một số nhóm chính sau, tương ứng với các lĩnh vực hoạt động của nhà mạng:
Trải nghiệm khách hàng và dịch vụ: Ứng dụng AI nhằm cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng hoặc một dịch vụ cụ thể.
Nhóm này bao gồm các giải pháp AI cho chăm sóc khách hàng (CSKH), quản lý quan hệ khách hàng (CRM), kênh bán hàng và tiếp thị. Ví dụ: trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng, hệ thống đề xuất dịch vụ cá nhân hóa, phân tích phản hồi để nâng cao chất lượng dịch vụ.
Quản lý và phát triển ứng dụng: AI được dùng để thu thập dữ liệu và phân tích phản hồi từ hệ thống cũng như người dùng trong quá trình phát triển phần mềm, giúp tối ưu và cá nhân hóa ứng dụng. Điều này hỗ trợ các nhà mạng cải tiến sản phẩm số và tung ra tính năng mới nhanh hơn, phù hợp hơn với nhu cầu người dùng.
Thiết kế và quy hoạch mạng: Các use case AI phục vụ việc lập kế hoạch, thiết kế, phát triển và triển khai mạng viễn thông. Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu lưu lượng, kinh doanh để phát hiện những bất thường mà con người khó nhận ra.
Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu lưu lượng, vùng phủ sóng để đề xuất mở rộng mạng lưới, bố trí cơ sở hạ tầng tối ưu hoặc dự báo nhu cầu trong tương lai.
Tối ưu hoá mạng lưới: Ứng dụng AI nhằm phân tích lưu lượng theo thời gian thực và tự động điều chỉnh, cấu hình lại mạng để tối ưu hiệu suất. Hệ thống AI có thể đưa ra khuyến nghị hoặc cảnh báo kịp thời (ví dụ: phân bổ lại tài nguyên khi mạng quá tải, tối ưu đường truyền để giảm độ trễ), giúp mạng vận hành linh hoạt và hiệu quả hơn.
Vận hành mạng (Network Operations): AI được sử dụng để tự động hóa quá trình quản lý, vận hành mạng viễn thông. Điều này bao gồm việc áp dụng kỹ thuật ảo hóa mạng (NFV), mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN), cũng như các thuật toán học máy để giám sát và dự đoán sự cố. Ví dụ tiêu biểu là dự đoán bảo trì thiết bị mạng (dự báo điểm lỗi của trạm phát sóng, cáp quang...) nhằm phòng ngừa hỏng hóc, hoặc tự động tối ưu lưu lượng trên các nút mạng.
Vận hành hệ thống CNTT (IT Operations): Nhóm use case này tập trung vào tự động hóa các quy trình công nghệ thông tin trong nội bộ doanh nghiệp viễn thông. Các ví dụ gồm hệ thống tự phục hồi sau sự cố (self-healing), quản lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data), quản lý tài nguyên và hiệu năng hệ thống, cùng với dự đoán bảo trì hệ thống CNTT. AI giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn dịch vụ và nâng cao hiệu quả vận hành IT.
Quy hoạch, thiết kế hạ tầng Cloud và mạng: AI hỗ trợ cải thiện việc quy hoạch, thiết kế hạ tầng đám mây và mạng lưới. Nhà mạng có thể dùng AI để dự báo lưu lượng và nhu cầu tài nguyên, tối ưu thiết kế trung tâm dữ liệu, máy chủ, cũng như mạng truyền dẫn để đáp ứng yêu cầu dịch vụ với chi phí hợp lý nhất.
Vận hành Cloud và hạ tầng mạng: Ứng dụng AI trong vận hành cơ sở hạ tầng đám mây và mạng nhằm nâng cao hiệu quả, độ khả dụng và tính ổn định của hệ thống. Ví dụ: phân tích lưu lượng theo nhu cầu thực tế, phát hiện nhanh các bất thường trong lưu trữ hoặc truyền dẫn và kích hoạt quy trình khắc phục trước khi ảnh hưởng đến dịch vụ.
An toàn, bảo mật: Các use case AI liên quan đến bảo mật thông tin, an ninh mạng. Điển hình là hệ thống AI phát hiện và phản ứng nhanh trước các mối đe dọa (như tấn công mạng, gian lận viễn thông), hoặc tự động hóa quy trình ứng phó sự cố bảo mật. AI có thể học từ hàng triệu mẫu hình tấn công để nhận biết và ngăn chặn xâm nhập bất thường hiệu quả hơn con người.
Quản lý điều hành DN: AI giúp tự động hóa và tối ưu các hoạt động quản trị nội bộ của nhà mạng. Nhóm này bao gồm các ứng dụng chung như quản lý tài chính, chuỗi cung ứng, nhân sự... Ví dụ: chatbot hỗ trợ nhân viên tra cứu chính sách, AI phân tích dữ liệu kinh doanh để hỗ trợ ra quyết định quản trị, hay tự động hóa quy trình mua sắm vật tư.
Những nhóm use case trên cho thấy AI đang thâm nhập hầu hết mọi mảng hoạt động của DN viễn thông, từ kỹ thuật mạng đến dịch vụ khách hàng và vận hành nội bộ. Mỗi nhà mạng tùy theo định hướng chiến lược sẽ ưu tiên các lĩnh vực ứng dụng AI khác nhau, nhưng tựu trung đều hướng tới mục tiêu nâng cao trải nghiệm người dùng, tối ưu vận hành và tạo giá trị kinh doanh mới.
Các nhà mạng trên thế giới đã xác định được hàng trăm trường hợp sử dụng (use case) khác nhau cho việc ứng dụng AI. Nhìn chung, những trường hợp sử dụng này có thể được chia thành một số nhóm chính sau, tương ứng với các lĩnh vực hoạt động của nhà mạng:
Trải nghiệm khách hàng và dịch vụ: Ứng dụng AI nhằm cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng hoặc một dịch vụ cụ thể.
Nhóm này bao gồm các giải pháp AI cho chăm sóc khách hàng (CSKH), quản lý quan hệ khách hàng (CRM), kênh bán hàng và tiếp thị. Ví dụ: trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng, hệ thống đề xuất dịch vụ cá nhân hóa, phân tích phản hồi để nâng cao chất lượng dịch vụ.
Quản lý và phát triển ứng dụng: AI được dùng để thu thập dữ liệu và phân tích phản hồi từ hệ thống cũng như người dùng trong quá trình phát triển phần mềm, giúp tối ưu và cá nhân hóa ứng dụng. Điều này hỗ trợ các nhà mạng cải tiến sản phẩm số và tung ra tính năng mới nhanh hơn, phù hợp hơn với nhu cầu người dùng.
Thiết kế và quy hoạch mạng: Các use case AI phục vụ việc lập kế hoạch, thiết kế, phát triển và triển khai mạng viễn thông. Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu lưu lượng, kinh doanh để phát hiện những bất thường mà con người khó nhận ra.
Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu lưu lượng, vùng phủ sóng để đề xuất mở rộng mạng lưới, bố trí cơ sở hạ tầng tối ưu hoặc dự báo nhu cầu trong tương lai.
Tối ưu hoá mạng lưới: Ứng dụng AI nhằm phân tích lưu lượng theo thời gian thực và tự động điều chỉnh, cấu hình lại mạng để tối ưu hiệu suất. Hệ thống AI có thể đưa ra khuyến nghị hoặc cảnh báo kịp thời (ví dụ: phân bổ lại tài nguyên khi mạng quá tải, tối ưu đường truyền để giảm độ trễ), giúp mạng vận hành linh hoạt và hiệu quả hơn.
Vận hành mạng (Network Operations): AI được sử dụng để tự động hóa quá trình quản lý, vận hành mạng viễn thông. Điều này bao gồm việc áp dụng kỹ thuật ảo hóa mạng (NFV), mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN), cũng như các thuật toán học máy để giám sát và dự đoán sự cố. Ví dụ tiêu biểu là dự đoán bảo trì thiết bị mạng (dự báo điểm lỗi của trạm phát sóng, cáp quang...) nhằm phòng ngừa hỏng hóc, hoặc tự động tối ưu lưu lượng trên các nút mạng.
Vận hành hệ thống CNTT (IT Operations): Nhóm use case này tập trung vào tự động hóa các quy trình công nghệ thông tin trong nội bộ doanh nghiệp viễn thông. Các ví dụ gồm hệ thống tự phục hồi sau sự cố (self-healing), quản lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data), quản lý tài nguyên và hiệu năng hệ thống, cùng với dự đoán bảo trì hệ thống CNTT. AI giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn dịch vụ và nâng cao hiệu quả vận hành IT.
Quy hoạch, thiết kế hạ tầng Cloud và mạng: AI hỗ trợ cải thiện việc quy hoạch, thiết kế hạ tầng đám mây và mạng lưới. Nhà mạng có thể dùng AI để dự báo lưu lượng và nhu cầu tài nguyên, tối ưu thiết kế trung tâm dữ liệu, máy chủ, cũng như mạng truyền dẫn để đáp ứng yêu cầu dịch vụ với chi phí hợp lý nhất.
Vận hành Cloud và hạ tầng mạng: Ứng dụng AI trong vận hành cơ sở hạ tầng đám mây và mạng nhằm nâng cao hiệu quả, độ khả dụng và tính ổn định của hệ thống. Ví dụ: phân tích lưu lượng theo nhu cầu thực tế, phát hiện nhanh các bất thường trong lưu trữ hoặc truyền dẫn và kích hoạt quy trình khắc phục trước khi ảnh hưởng đến dịch vụ.
An toàn, bảo mật: Các use case AI liên quan đến bảo mật thông tin, an ninh mạng. Điển hình là hệ thống AI phát hiện và phản ứng nhanh trước các mối đe dọa (như tấn công mạng, gian lận viễn thông), hoặc tự động hóa quy trình ứng phó sự cố bảo mật. AI có thể học từ hàng triệu mẫu hình tấn công để nhận biết và ngăn chặn xâm nhập bất thường hiệu quả hơn con người.
Quản lý điều hành DN: AI giúp tự động hóa và tối ưu các hoạt động quản trị nội bộ của nhà mạng. Nhóm này bao gồm các ứng dụng chung như quản lý tài chính, chuỗi cung ứng, nhân sự... Ví dụ: chatbot hỗ trợ nhân viên tra cứu chính sách, AI phân tích dữ liệu kinh doanh để hỗ trợ ra quyết định quản trị, hay tự động hóa quy trình mua sắm vật tư.
Những nhóm use case trên cho thấy AI đang thâm nhập hầu hết mọi mảng hoạt động của DN viễn thông, từ kỹ thuật mạng đến dịch vụ khách hàng và vận hành nội bộ. Mỗi nhà mạng tùy theo định hướng chiến lược sẽ ưu tiên các lĩnh vực ứng dụng AI khác nhau, nhưng tựu trung đều hướng tới mục tiêu nâng cao trải nghiệm người dùng, tối ưu vận hành và tạo giá trị kinh doanh mới.
Ứng dụng AI tạo sinh (GenAI) và các use case điển hình)
Sự trỗi dậy của AI tạo sinh (Generative AI) trong hơn một năm qua đã mở ra những cơ hội mới cho lĩnh vực viễn thông. Các nhà mạng nhìn nhận GenAI như một bước ngoặt công nghệ, giúp họ giảm chi phí, nâng cao hiệu suất nhân viên và hứa hẹn thay đổi căn bản trải nghiệm dịch vụ cho khách hàng. Thực tế, nhiều nhà mạng đã đưa GenAI trở thành trọng tâm trong chiến lược AI của mình.
Tuy nhiên, đáng chú ý là hầu hết các use case GenAI hiện nay tập trung vào việc cải thiện hoạt động và tối ưu chi phí hơn là tạo ra doanh thu mới. Những ứng dụng GenAI phổ biến nhất trong các telco hiện tại bao gồm:
Chatbot/Trợ lý ảo: Đây được đánh giá là use case GenAI trưởng thành nhất và đem lại tác động mạnh mẽ nhất. Các chatbot và trợ lý ảo thông minh (qua giọng nói hoặc tin nhắn) được triển khai rộng rãi để tự động hỗ trợ khách hàng 24/7, giải đáp thông tin, hướng dẫn sử dụng dịch vụ, hoặc hỗ trợ kỹ thuật cơ bản. Nhờ GenAI, các chatbot hiện đại có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và học từ các tương tác để ngày càng hoàn thiện, giúp giảm tải đáng kể cho tổng đài chăm sóc khách hàng.
Tự động hóa trung tâm cuộc gọi (Call center automation): GenAI được ứng dụng để hỗ trợ nhân viên tổng đài hoặc thậm chí thay thế một phần vai trò của họ trong các tình huống đơn giản. Ví dụ: hệ thống tổng đài thông minh có thể tiếp nhận yêu cầu của khách, phân loại vấn đề và cung cấp câu trả lời tự động đối với các câu hỏi thường gặp.
GenAI cũng có thể gợi ý câu trả lời hoặc giải pháp cho điện thoại viên dựa trên kịch bản đã học, giúp rút ngắn thời gian xử lý cuộc gọi và nâng cao chất lượng dịch vụ. Đây là use case GenAI có mức độ tác động cao chỉ sau chatbot/trợ lý ảo.
Phát hiện bất thường và gian lận: Các mô hình GenAI và học máy hỗ trợ phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ mạng lưới và hệ thống kinh doanh để phát hiện những bất thường mà con người khó nhận ra. Chẳng hạn, AI có thể tự động phát hiện các mẫu hành vi gian lận cước viễn thông, nhận biết thiết bị có lưu lượng hay truy cập bất thường (dấu hiệu sự cố hoặc tấn công), hoặc cảnh báo sớm về tình trạng nghẽn mạng. Dù các giải pháp này còn đang tiếp tục hoàn thiện, chúng đang trở nên ngày càng quan trọng giúp nhà mạng phản ứng kịp thời trước các vấn đề tiềm ẩn.
Lập kế hoạch mạng và phân tích nguyên nhân gốc rễ: Đây là những use case GenAI thông minh trong hoạt động của mình. Việc cắt giảm này đi đôi với tối ưu quy trình giúp BT tiết kiệm chi phí nhân công đáng kể mà vẫn duy trì chất lượng dịch vụ.
Ra quyết định tốt hơn, nâng cao hiệu quả nội bộ: Khoảng 31% nhà mạng trong khảo sát cho biết AI giúp họ cải thiện việc ra quyết định. Thông qua phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, AI đem đến những insight (hiểu biết chuyên sâu) mà trước đây lãnh đạo hoặc chuyên gia khó có được kịp thời. Nhờ đó, DN có thể đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn trong các vấn đề như điều chỉnh chiến lược kinh doanh, định tuyến lưu lượng, phân bổ ngân sách đầu tư...
Ngoài ra, AI còn góp phần tăng sự hài lòng của nhân viên, khi tự động hóa giúp giảm bớt công việc lặp đi lặp lại, cho phép con người tập trung vào nhiệm vụ giá trị hơn.
