来自 安全 2020-09-30 03:33 的文章

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人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今的热门话题,也是一个非常热门的话题。正因为如此,人工智能有希望为全球大大小小的企业带来真正的创新和优化。微软正将目光投向更广阔的人工智能领域,我们正在推动一项战略,使人工智能能力不仅适用于企业组织,而且适用于地球上的每一个企业和人类。微软坚信,有了正确的数据源,人工智能几乎可以用来解决任何问题,甚至那些影响生活质量和未来的问题,正如我们在地球上所知道的那样。因此,随着人工智能以这种方式民主化,目前人工智能受到如此多的关注也就不足为奇了。由于这是一个电信和媒体博客,它随后提出了人工智能及其配套技术机器学习(ML)将如何影响行业的问题。电信公司如何利用人工智能来推动新的增长、创新和优化?使人工智能对电信和媒体行业如此激动人心的是电信公司可以访问的大量数据。长期以来,电信公司的这一特点一直被吹捧为一种好处,但似乎有了人工智能,单机5g防御够防ddos,电信公司终于可以兑现产生和收集如此大量数据可能带来的好处。在声称AI和ML对电信公司具有巨大的潜力之后,我们将(在众多机会中)讨论一些电信公司应该探索的机会,并触及一些必须考虑的潜在陷阱。预测性维护与优化电信公司建立、运营和维护庞大的移动和固定网络以及拥有核心计算网络的数据中心。从设备和人力资源的角度来看,这一基础设施的建设成本和维护成本都非常高。因此,任何能够降低这些高成本的技术都可能非常有益。利用数据分析和机器学习,电信公司可以通过从流式遥测数据中获得洞察力来提高网络性能和避免停机。能够实时优化网络(称为自优化网络(SON))或预测站点何时可能宕机,可以节省基础设施容量并防止收入损失,最终提高电信公司在其网络和数据中所需的大型资本投资的ROI(投资回报率)中心。用户流失分析

在竞争激烈的市场中获得客户非常昂贵,因此,电信公司需要尽其所能防止客户流失,并确保其现有客户群的寿命。用户流失的发生有多种原因,如价格、服务问题、客户支持问题或纠纷、当前产品中缺少功能、竞争性服务提供的功能、隐私问题和品牌忠诚度(或不忠诚)。这些问题可能是单一的,或者更常是多个问题导致客户切换;以及这些问题可能是主要的和长期的,也可能是次要的和短期的(例如,客户只是有一个糟糕的一天)。试图通过提供全面折扣或免费赠品来管理客户流失是过于简单和无效的。每一种情况都需要区别对待和处理——对价格敏感的客户可以享受折扣或特价,ddos服务器防御软件,而有争议的客户可能只需要有时间听取意见。正确识别和管理每种情况都需要一个数据驱动的解决方案,该解决方案可以收集客户体验和账单信息,并将其与其他内部和公共来源(如位置和社交媒体)交叉引用。电信公司需要使用数据分析和机器学习来主动识别每一个客户流失场景,并在客户决定离开并可能永远不会回来之前对其进行有效管理。"每种情况都需要区别对待和处理——对价格敏感的客户可以享受折扣或特价,而有争议的客户可能只需要有时间听取意见。"凭借微软将先进的机器学习能力带给高级用户和分析师的能力,创建、部署、管理和扩展复杂的客户流失模型变得前所未有的容易。客户流失和实时分析解决方案提供了一个功能齐全的解决方案,端到端电信客户流失模型,可轻松连接到后端数据源,根据您的特定需求和市场条件进行配置,并部署到云端-无需配置服务器或安装软件。

内容推荐引擎-许多电信公司正在投资于媒体和内容,推动四元播放战略。这些计划的成功很大程度上依赖于了解单个客户的使用模式和内容偏好,并向订户提供适当的内容。电信公司可以使用客户查看、购买和评级信息来执行实时的客户分析,使他们能够基于多个维度的数据点向客户提供准确的建议。这种数据分析方法包括将客户分组为个人资料队列(基于过去的购买和/或偏好信息,以及性别、年龄和位置等人口统计信息),以提供实时建议(即"像你这样关注X的人")。与特定的客户建议一起,此数据可用于内部客户关系管理目的,以确定可能很快切换到其他服务的客户,或将此数据链接到其他系统以启用"下一个最佳行动"(NBA)类型/交叉销售洞察力。这方面的一个例子就是MEO——葡萄牙电信的"四倍播放"品牌。微软的数据分析和机器学习解决方案通过提供创新的个性化体验,最大化客户从购买的服务中获得的价值,使MEO能够提高他们的视频点播(VOD)消费,从而建立客户忠诚度。智能代理(Bots)–不管我们喜欢与否,许多客户仍然喜欢使用老式的方式打电话到呼叫中心注册新服务或解决服务问题。这给电信公司的员工和管理这些呼叫中心带来了巨大的负担。在很多情况下,这也会导致不太令人惊奇的客户服务——我的意思是,防御ntpddos攻击,我们都有过这样的糟糕经历。好吧,想象一下,如果一家电信公司能让它的呼叫中心拥有机器人程序,这将通过始终更新最新的服务和服务、始终使用经验证的解决方案解决类似的问题等提供一致的客户体验。在过去,这是一个有点白日做梦的梦想,因为机器人根本不具备与人类有效接触的能力。随着人工智能技术和行业专业化的发展,这些挑战已经被克服。例如,Amdocs SmartBot与微软合作,可以通过多种渠道(Messenger、Kik、Skype、Slack、SMS、IVR、Amazon Alexa等)与客户沟通,并接受了电信公司业务流程和电信特定意图方面的预先培训,以便与客户进行直观、个性化和上下文对话。这从根本上改变了客户接触体验,为客户带来一致性,并降低了电信公司的成本。

在研究了电信公司在实现数字化过程中可能推动的一些令人惊叹的人工智能计划之后,还需要研究一些潜在的陷阱。人工智能和人工智能可以非常强大和有益,但它们并不是解决所有问题的灵丹妙药。就像任何IT项目一样,人工智能项目需要有明确的目标和成功的衡量标准。获取大量的数据,将ML投入其中,并希望奇迹般的洞察不会产生任何结果。业务需求必须清楚地表达出来,如果人工智能或人工语言是一个合适的解决方案,并且有足够高质量的数据来支持这种方法,服务器cc防御软件,那么魔术确实可以产生。如果没有,那就在别处寻找解决方案。另一个潜在的陷阱是获得正确的技能。全球科技公司获得了许多顶尖的数据科学技能,而在内部建立正确的技能库对电信公司来说可能是一项挑战,而且成本高昂。另一种选择是找到合适的长期合作伙伴,他们可以根据需要提供所需的技能和能力,例如微软的企业服务团队。电信公司需要决定哪种方法在他们的市场上有效,然后围绕这一点制定他们的人工智能战略和计划。最后,ddos防御服务器,鼓励勇敢。在整个企业中变得更加数字化是令人望而生畏的。对于电信公司来说,由于技术、服务、合作伙伴生态系统和组织可能极其复杂,这确实非常令人望而生畏。然而,人工智能对电信公司的潜在影响不可低估。所以,大胆一点,寻找应用人工智能和人工语言的好机会,找到合适的合作伙伴,然后朝着这种解决问题和推动新价值的前沿方式迈出一步。