通过技术（机器学习，自然语言处理，大数据和其他人（深度学习）），通过应用（网络/IT运营管理，客户服务和客户服务和营销VDAS，CRM管理，CRM管理，无线电网络，广播网络，客户经验管理，预测性维护，以及2022）

全球电信市场规模的AI价值为2024年的33.4亿美元。预计到2032年的47.3亿美元到2032年的587.4亿美元，在预测期内的复合年增长率为43.3％。

电信中的人工智能是指对人工智能技术的战略实施，以简化运营，增强服务交付并推动电信行业内的业务增长。通过利用AI算法和机器学习，电信公司优化网络性能，自动化常规任务并个性化客户互动。它使他们能够提高运营效率，降低运营成本并在迅速发展的市场中保持竞争力。 AI的预测能力还有助于预测网络问题，确保服务不间断并提高客户满意度，从而增加收入和市场份额。在电信部门中，AI在全球范围内正在迅速增长，这是由于对高级网络管理的需求不断增长，对个性化客户体验的需求以及行业提高运营效率和成本节省的动力。

• 在2023年2月，Deloitte和Nvidia合作推出了AI驱动的电信解决方案，旨在帮助电信客户提高运营效率并增强机器学习，使用自动化以及GPU-ACCELERATER AI技术。这些解决方案降低了运输成本，优化的卡车卷和提高客户满意度，强调了公司致力于将创新AI解决方案提供给该公司的承诺电信行业。

COVID-19大流行对电信市场增长的AI产生了重大影响，从而以多种方式重塑了该行业的景观。由于封锁和社会疏远措施引起的远程工作和数字通信的依赖增加了对AI驱动的解决方案的需求，以管理网络并增强客户互动。此外，大流行导致的经济衰退导致一些电信公司重新评估其预算，并优先考虑对AI技术的投资，以立即节省成本或运营效率。

• 根据行业专家的说法，AI招聘，采用和投资有所提高，反映了预计长期行业趋势将持续存在。从2019年到2020年，全球对以AI为重点的私营公司的投资增长了40％，显着的27％的公司报告说，由于19号大流行，对AI能力的投资增加了。

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生成AI的影响

利用生成的AI来操作过程以提高效率

电信公司正在探索实施 生成的AI了解成本，投资回报率和早期用例。该技术为电信提供商提供了途径，可以分析其业务不同部分的非结构化数据，从而使他们能够分解数据孤岛并提供可增强客户服务和网络性能的见解。但是，操作生成的AI需要建立正确的基础，包括现代化数据系统以及确保数据安全性和合规性。电信公司还考虑建立，购买或租用生成的AI培训和推理能力以及这些选项的成本和可扩展性的选择。

为了推进其生成的AI策略，电信公司需要确保合适的人才和提高技能前线工人有效地利用生成的AI。他们还需要优先考虑安全性和风险分析，以减轻潜在的漏洞。尽管仍在发现有影响力的生成AI用例，但较大的电信提供商可能需要采用这项技术才能保持完全竞争力。电信公司正在尝试它，以充分了解和利用生成AI在其运营中的潜力。

电信市场趋势的AI

简化了AI应用程序开发方法，以推动内部AI电信增长

电信部门目睹了AI在电信技术中的整合，以提高运营效率和服务产品。这种趋势的主要驱动力是采用简化的AI应用程序开发方法，使电信公司能够在内部迅速部署量身定制的AI解决方案。这种方法涉及利用预先构建的AI模型和框架，从而大大减少了AI应用程序开发所需的时间和资源。结果，电信公司可以加快AI驱动解决方案的创建和实施，例如网络优化，自动化客户服务和预测性维护。此外，内部AI开发使电信公司能够保持对其AI策略的控制，从而确保其战略目标和遵守数据隐私法规的一致性。从本质上讲，简化的AI应用程序开发使电信公司能够利用AI的变革潜力，并推动电信方面的AI创新。

• 在2023年3月，SK Telecom推出了内部AI聊天机器人，“ A.”，整合从电子商务到音乐流的服务，并将其定位为Chatgpt的超级应用版本。 “ A.”提供了个性化的经验​​，并被考虑用于国际扩张。

电信市场增长因素的AI

有效的数据管理和自动化以推动产品采用

电信公司越来越多地转向电信解决方案的AI，以满足对数字信息监视和分类的不断增长的需求。随着数据量的指数增加以及有效监视和分类的需求，AI提供了可以自动化这些过程的高级解决方案。 AI算法可以实时分析大量数据，识别模式，异常和趋势，这对于人类操作员而言是具有挑战性的。该功能对于电信公司特别有价值，使它们能够增强网络安全性，优化网络性能并为客户提供个性化服务。

• 在2023年8月，印度的电信监管机构（TRAI）提议将AI纳入其新的服务标准草案，以增强网络监控和质量测量。该法规草案还包括一种分段的方法来衡量电信网络不同细分市场的服务标准质量。

这可以增强客户体验，并通过自动化重复任务来帮助电信公司降低运营成本。总体而言，电信中AI的集成是由有效管理和利用行业中生成的大量数据的需求驱动的，从而提高了服务，提高效率和提高客户满意度。

限制因素

数据隐私问题和缺乏熟练的AI人才来阻碍市场的增长

电信市场中AI中的数据隐私问题源于需要处理大量敏感客户数据的同时，同时确保遵守GDPR和CCPA等法规。电信公司必须实施严格的数据保护指标和透明治理实践，以有效地解决这些问题。此外，缺乏熟练的AI人才对电信公司带来了重大挑战。对数据科学家，AI工程师和其他AI专业人员的需求超出了当前的供应，阻碍了电信行业中AI解决方案的开发和部署。随着公司难以找到和保留合格的AI专家，这种人才差距可能会阻碍AI的电信市场增长。

电信市场细分分析中的AI

通过部署分析

云段以占主导地位 具有成本效益的AI解决方案

基于部署，市场分为云和本地。基于云的解决方案预计将表现出最高的增长率，因为它们的负担能力和企业易于供应范围。由于云基础架构减少了对昂贵的本地硬件的需求，因此电信部署中的AI正在扩散，并允许灵活，可扩展的AI实现。这种转变使电信公司能够更容易地采用AI解决方案，从而推动其运营中的效率和创新。

• 按照NetApp 2023 Cloudops状态报告，有70％的组织已经实施了云成本管理解决方案，包括开源，商业或自定义选项。

由于需要数据安全性和合规性以及对基础架构和内部设置随附的数据的控制，本地部署的市场份额最高。此外，电信操作的性质通常需要低潜伏期和高可靠性，而本地解决方案更容易实现。

通过技术分析

由于电信公司的数据生成激增，大数据细分市场引起了领导

基于技术，市场被隔离到机器学习中，自然语言处理，大数据和其他人，例如深度学习。大数据预计将在市场份额中占主导地位，因为它能够对客户行为，网络绩效和运营效率提供宝贵的见解，从而提高决策和客户满意度。此外，电信行业每天都会产生大量数据，并通过大数据分析利用这些数据扩展了新的收入流和商机。

机器学习技术的增长率最高，因为其多功能性和能够从数据中持续学习，从而使其适应各种应用程序和行业。此外，大数据的可用性和计算能力的进步越来越多，已经加速了机器学习的开发和采用，从而加剧了其快速增长的速度。

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通过应用分析

网络/IT运营管理部门以显示最高增长 应得的费率 电信网络的复杂性

根据应用程序，市场被归类为网络/IT运营管理，客户服务和营销VDA，CRM管理，无线电访问网络，客户体验管理，预测性维护和其他人。由于电信网络的复杂性不断提高，包括需要高级管理工具以确保最佳性能和安全性，网络/IT运营管理预计将展示最高增长率。此外，对实时分析和自动化的需求不断增长，以提高网络效率并降低停机时间正在推动网络/IT运营管理解决方案的采用。

客户服务和营销VDA由于能够增强客户互动，个性化营销活动并提高整体客户满意度而在电信市场份额中主导AI。此外，这些VDA自动化常规任务，简化操作以及AID电信公司在迅速发展的市场中保持竞争力。

区域见解

根据地理位置，该市场在北美，南美，欧洲，中东和非洲和亚太地区进行了研究。这些地区进一步归类为几个主要国家。

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由于其先进的电信基础设施，包括强大的网络连接，高速互联网和广泛的覆盖范围，北美将持有最高的市场份额，从而为实施AI解决方案创造了有利的环境。该地区越来越多的电信公司使用自动化和AI进行客户服务和网络优化的目的，进一步支持其市场优势。此外，北美的转型技术和通信部门正在向该地区的AI推动市场。该地区对电信的人工智能投资的增加，以及迎合不断增长市场的几家供应商的出现，预计将对其持续的统治产生重大贡献。

• 在2023年12月，AT＆T与爱立信的140亿美元交易表明，向灵活的无线技术转变，挑战了市场的统治地位。爱立信（Ericsson）的开放式跑步技术（由DISH和RAKUTEN采用）提供了竞争和节省的竞争和成本节省，并在华为上加速了AI，AI发挥了关键作用。

亚太有望在预测期内表现出最高的增长率，这可以归因于几个因素。首先，该地区正在经历重大的技术进步，特别是在中国和印度等新兴经济体中，这些经济体推动了采用的采用人工智能（AI）在包括电信的各个行业中。此外，对先进的电信服务的需求不断增长，而移动订户的数量越来越多，也加剧了对AI驱动的解决方案的需求，以提高网络效率和客户体验。此外，政府在数字基础设施方面的举措和投资进一步加速了该地区电信的AI。

欧洲在电信部门内的AI采用方面取得了长足的进步，有几个国家领先创新。英国，德国和法国正在大量投资于AI研发，尤其是在网络优化和客户服务等领域。此外，欧洲电信公司越来越利用AI提高运营效率并为客户提供更多个性化服务。尽管取得了这些进步，但诸如数据隐私法规和熟练AI专业人员的需求之类的挑战仍然是该地区进一步增长的重要考虑因素。

在中东和非洲，电信领域的AI采用率正在上升，这是对高级电信服务需求不断增长和不断增长的移动用户基础的驱动的。阿联酋和南非在实施AI驱动的解决方案方面处于最前沿，以增强网络性能和客户体验。在南美，电信部门正在逐步采用AI技术，以提高服务提供和运营效率。巴西和阿根廷正在该地区率先采用AI，电信公司利用AI来优化网络基础架构并增强客户互动。

关键行业参与者

主要参与者正在扩大基于AI的初创公司的资源和支持，以增强创新

各个行业的主要参与者越来越多地扩大基于AI的初创公司以增强创新的资源和支持。这种趋势是由于对初创企业为市场带来破坏性创新的潜力而推动的。通过与这些初创公司进行投资和合作，成熟的公司可以访问新技术和想法，以保持竞争力并推动增长。

• 例如，在2023年8月，韩国最大的电信公司SK Telecom投资了1亿美元，以Google支持的AI初创公司投资了1亿美元。该资金旨在加强SK Telecom电信驱动的AI业务，展示了支持AI初创公司以推动创新和竞争力的成熟公司的趋势。

电信公司顶级人工智能列表

• Infosys Limited（印度）
• IBM公司（美国）
• 思科系统公司（美国）
• Telefonaktiebolaget LM爱立信（瑞典）
• 诺基亚公司（芬兰）
• 英特尔公司（美国）
• Alphabet Inc.（美国）
• Nuance Communications，Inc。（我们。）
• Nvidia Corporation（我们。）
• AT＆T公司（美国）

关键行业发展

• 2024年2月：德意志电信推出了手机巴塞罗那移动世界大会的概念，仅依靠AI而不是传统应用。该无应用AI驱动的智能手机删除了传统功能，例如视频游戏，文本消息，银行业和社交媒体，为智能手机功能提供了新的方法。
• 2024年2月： Rakuten与OpenAI合作开发并提供了针对电信行业量身定制的先进的AI工具。该合作伙伴关系扩大了Rakuten的AI平台，包括用于网络优化，客户分析服务和预测维护的解决方案，增强了运营商实时解决和检测网络问题的能力。
• 2024年2月：Jio平台启动了基于AI的平台“ Jio Brain”，将机器学习功能集成到企业网络，电信运营商网络或特定于行业的IT环境中，而无需广泛的网络或IT转换。该平台旨在提高运营效率和性能。
• 2024年1月：沃达丰（Vodafone）与微软（Microsoft）签署了15亿美元的交易，建立了为期10年的合作伙伴关系，以带来生成的AI，数字，企业，边缘计算，以及为非洲和欧洲市场中超过3亿消费者和企业提供云服务。该合作伙伴关系包括沃达丰（Vodafone）对以客户为中心的AI进行投资，利用副铜技术，OpenAI和Microsoft的Azure。
• 2023年12月：Tollring启动了Record AI，这是一种基于AI的基于云的调用录制软件解决方案。记录AI旨在使AI自动化民主化，为IP网络，Cisco Broadworks和Microsoft Teams的会话边境监管机构对呼叫和平台无关的法规合规性录音提供智能自动分析。

报告覆盖范围

该报告提供了对市场的详细分析，并着重于主要公司，产品/服务类型和产品的领先应用等关键方面。此外，该报告还提供了有关市场趋势的见解，并强调了关键行业的发展。除上述因素外，该报告还涵盖了近年来有助于市场增长的几个因素。

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