AI-transformation.ru

ИИ в телекоммуникациях — кейсы внедрения — страница 3

Кейсов внедрения: 84. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.

Бизнес-процессы

Кейсы компаний

Т2 Мобайл (T2)

Выявление нелегальных SIM-карт в БПЛА и мошеннических SIM-боксах

Оператор выявляет нелегальные SIM-карты по отличиям их цифрового следа; также заявлено использование биометрических технологий, включая распознавание голоса.

Заявлена возможность идентифицировать SIM-карты, используемые в атакующих БПЛА и нелегальных колл-центрах; количественные показатели не раскрыты.

Ростелеком

ИИ-тренажёр адаптации менеджеров активных продаж

Менеджеры активных продаж обучались с помощью Lexis Voice вместо стандартного онбординга.

Конверсия в продажу выросла в 2,1 раза, время наставника на новичка сократилось на 74%, число отработанных возражений выросло в 3 раза.

ПАО «МТС»

«Безопасный звонок» предупреждает абонентов о телефонном мошенничестве

Функция в сервисе «Защитник» анализирует телефонный разговор с помощью ИИ и Big Data и при подозрительной активности передаёт абоненту голосовое предупреждение.

По данным МТС, функция определяет большинство мошенников в течение первой минуты разговора.

МТС

Нейросетевой рекламный бот МТС РИИЛ

Для продвижения тарифа МТС создан Telegram-бот с нейросетью, генерирующей рекламные образы с амбассадором.

Глубина погружения в боте достигла 44 минут.

МегаФон

Process Mining для внутреннего аудита

Внедряет систему Process Mining для внутреннего аудита и выявления аномалий среди абонентов.

Количественный эффект не раскрыт.

Анонимный интернет-провайдер Москвы и Московской области

Речевая аналитика классифицирует проблемные звонки и поддерживает контроль качества обслуживания

Подключили Контакт-центр ИИ в бета-версии с речевой аналитикой; нейросеть обрабатывает записи и расшифровки разговоров, классифицирует недовольство клиентов, повторные обращения и недостаточную компетентность операторов, а также сохраняет краткое описание обратной связи.

Выявлены существенные недочёты в организации сервисного обслуживания; количественный эффект не раскрыт.

Билайн

ML-алгоритм устраняет смысловые дубли при мониторинге Telegram-контента

«Билайн» и RORE Group создали трёхступенчатую автоматизированную систему: «Телеграмкин» собирает публикации, кастомный бот отбирает около 400 постов в день по ключевым словам, а ML-алгоритм отсеивает текстовые и смысловые дубли.

Заявлена экономия 624 рабочих часов команды в год.

МегаФон

МегаКинометр в Telegram

Запущено Telegram-мини-приложение, в котором нейросеть анализирует эмоции и создаёт персонального киноперсонажа.

Конверсия в подписку «МегаКино» составила 39%, ROI — 107%.

МТС

«Защитник» блокирует спам-звонки абонентам

Сервис анализирует входящие звонки, блокирует нежелательные вызовы и перенаправляет часть таких звонков на общение с искусственным интеллектом.

С января по июнь сервис заблокировал в Пермском крае 20 млн спам-звонков.

ПАО «ВымпелКом» («Билайн»)

ИИ-помощники поддержки получают знания из Minerva Knowledge

Билайн переводит клиентскую поддержку на единую систему управления знаниями Minerva Knowledge, чтобы ИИ-помощники находили информацию для решения вопросов клиентов.

На текущем этапе перенесено около 5 тыс. статей для первых двух бизнес-подразделений.

МегаФон

Усовершенствование голосовой платформы

Речевые технологии SberDevices использованы для усовершенствования голосовой платформы «МегаФона».

Голосовая платформа усовершенствована с использованием речевых технологий; количественный эффект не раскрыт.

МТС Future Crew

Membrana Kids анализирует и блокирует вредный контент для детей

В сервисе Membrana Kids собственная ML-модель анализирует каждый посещённый ребёнком сайт, присваивает ему категорию доступа и при необходимости блокирует опасный контент.

Категоризация ускоряет последующий анализ контента и помогает выявлять зеркала вредоносных сайтов; количественный эффект не раскрыт.

Открыть отрасль с фильтрами