生成式AI將電信業推向新紀元

電信產業如何應用生成式 AI？

究竟電信產業該如何引入生成式 AI (Generative AI)，來解決業界長久以來的痛點呢？秀吉現在就報給你知！

前言

這個學年來捷克訪問，無法實體參與 Google Cloud Summit Taipei，但身為國外的 GDSC Lead，進修和教學還是責無旁貸，畢竟人生的樂趣在學習，人生的收穫在於奉獻 www

所以就忙裡偷閒在國外補檔一下 Google Cloud Summit Taipei | (中華電信)解析 Next’23 最新雲端技術；可能是因為主題安排或是時間關係，這場演講比較像是產品成果發表，技術偏少。
但沒關係，本篇文章將科普電信業引入生成式 AI 的魅力在哪？，同時針對演講中提到的 Data Cloud 服務應用與挑戰 做進一步的說明和科普。

簡而言之，這是一篇科普文，所以即使你沒聽過演講也看得懂
（廢話結束，以下正文）

電信產業如何應用生成式 AI

電信產業究竟如何應用生成式 AI，主要可以分成兩大使用範例(Use Cases)：

  • Customer Automation（用戶自動化）
  • Network Automation（網路自動化）
一般人經常使用到的生成式 AI，大多都是大型語言模型 (Large language model；LLM)，那麼隨著越來越多人的使用和媒體的炒作，民眾對生成式 AI 衍生服務的接受度也將逐漸增加，而這點對於電信業者來說，是個非常好的機會，為什麼我會這樣說呢？讓我們繼續看下去！

Customer Automation（用戶自動化）

對於絕大部分天然呆的台灣用戶來說：「電信供應商的好壞，在於客戶服務！」
所以只要將客服的體驗優化好，萬事皆好談！

以中華電信為例，它擁有全台 90% 的固網業務以及 1300萬個門號用戶；對於一間擁有如此龐大用戶的電信業者，最重要的就是導入生成式 AI（如：語音辨識模型、對話模型），用來實現用戶自動化(Customer Automation)，和以下目標：

  • 更快解決客戶遇到的問題
  • 減少客服中心收到的來電
  • 確保電信業真的有善用自家強大的科技技術，實現用戶個人化的電信服務

所以台灣四大電信業者正面臨一個龐大的機會，透過導入生成式 AI 實現用戶自動化，即可徹底改變現狀（例如：使用機器學習來分析客訴情況的描述、處理客戶查詢等問題），同時也可以提高客戶滿意度，以及提升電信客服的效率、能力和品質[註¹]。

中華電信的客服電話即有導入語音對話辨識模型，我有體驗過，還蠻準的！但曾經的糟糕體驗，可能會讓使用者拒絕使用該服務，此外，部分金融業，也已經導入服務聊天機器人，例如玉X銀行的機器人，我也覺得蠻不錯的 xDDD

那麼除了「客服系統的革命」之外，另外一個導入生成式 AI 的重要 Use Case 就是 Network Automation。

Network Automation（網路自動化）

所謂的 Network Automation，就是當電信業者對其所服務的區域有足夠的了解之後，就可以透過生成式 AI 預測用戶的使用行為、訊號品質，以更智慧化的方式精準部署基地台和有效提升訊務品質，並可以進一步優化頻譜效率和網路容量的分配，來改善電信業者的能源營運成本 (OPEX) [註²]，讓電信業者可以用最少的能源，開創最大效益。

這些都是可能實現的嗎，為什麼？

因為數據就是要經過分析處理後才會有價值；機器學習模型當中的 AI，使我們能以更加結構化[註³] 和智慧化的方式來使用各種數據（包括：大量數據、非結構化的數據以及任何可以用於優化的數據）[註⁴]

綜合以上所述，導入生成式 AI 對於電信業者來說，將會是一個巨大的機會呀！電信業者不僅可以提高自身的運營效率，還可以向用戶提供網路功能即服務(Network Functions as a Service；NFaaS)

電信業所應用的生成式 AI，也需要注意垃圾進，垃圾出(Garbage in, garbage out) 的問題嗎？

是的，想要讓生成式 AI 能夠發揮最大成效，就需要有高品質的乾淨數據。不可以直接將汙染的數據丟給生成式 AI。因此電信業者為了能夠有高品質的數據，就需要個別針對 Data lake, Data pipelines, Data governance 制定相關的標準和要求。[補充¹]

反正你就記住下面這段話：

隨著生成式 AI 的蓬勃發展，將會有越來越多企業意識到建立優質數據層的重要性。

生成式 AI 會不會被過度炒作了？

我的回答是，對於那些不是這個領域的人、沒有體驗過這些正在 Developing & Buliding 技術的人，生成式 AI 導入電信產業所帶來的優點，仍然需要被大肆宣揚！

在我們這種領域的人，就會覺得 Teleco Network Automation 比較重要，而一般民眾則會覺得體驗比較重要，然後別忘記，在我家鄉或是台灣的偏鄉還有一群是愛拆基地台又愛抱怨沒訊號的人。

願景和展望

我主修人工智慧，研究領域偏電信工程，就我的觀點來看，未來5年 AI 導入 6G 已是趨勢，2024 正要開始蓬勃發展。而 Google 在雲原生領域技術已十分成熟，同時 Google 也從 2017年起即開始研究生成式 AI，也已在生成式 AI 領域深耕多年。但 Google Cloud 的各項技術始終無法在歐洲落地完整發揮，無外乎就是卡關 GDPR 這項網路治理的瓶頸。
因此現今 2024 無論是 Google、愛立信、Nokia、廣達等... 跨國的電通大廠，最缺的人才，就是需要同時懂 GDPR ，且具備雲原生技術和 AI 的人才，因為不僅要搶快盡早開發出 6G AI-native Cloud RAN，還要讓產品可以合規真正的落地。
不過目前 6G AI-native Cloud RAN 也都還只是創新的概念，但是缺人才來制訂 Responsible AI for Europe 的問題依舊存在。

註釋：

  • [註¹]：電信客服能力需要被提升的原因是，當你用專業術語與客服對話（如：載波聚合），ChatGPT 會聽得懂，但傳統的客服人員，不一定聽得懂，他可能就會幫你轉給主管或是工程師，但等待時間也是要付費的喔！
  • [註²]：電信業者改善 OPEX 的意思是，降低電費、設備維護成本等，從而降低電信商的營運成本。
  • [註³]：結構化，是指將事物或資訊按照一定的規則或模式進行組織，使其具有層次性、邏輯性及可操作性。
  • [註⁴]：任何可以用於優化的數據，可以把它想成是英文中的 different forces of data，是指電信業者用於改善其服務和營運的各種數據。
  • [補充¹]：與本文提及的 Clean Data 無關，單純補充有一個叫做布拉格提案，建議各國建置 的 5G 系統應徹底確保供應鏈的安全，這個提案又被稱為 Clean 5G。

關於作者：

蔡秀吉，現正於布拉格訪問研究，就讀陽明交大百川學程大三，常出現在各大資訊 Conf。 喜歡研究開放電信網路(O-RAN)及其相關的技術發展，感興趣的領域有：雲原生、人工智慧、表觀遺傳、體外循環系統。

工作經歷和榮譽：

  • Google 責任創新獎學金研究員(Google Crowdsource Responsible Innovation Fellowship )
  • Google Dev Library Contributor
  • Google Developer Student Clubs NYCU EX-Lead
  • Google Developer Student Clubs CTU Lead
  • 雲達科技 O-RAN OAM Developer Intern
  • 陽明交大前瞻網路技術研發中心 研究助理
  • 陽明交大開源智能聯網研究中心 研究助理

聯絡資訊：

位置： Olympijská 1901/7, 169 00 Praha 6-Břevnov, 捷克

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

「強化全民數位韌性」之前？先來聊聊什麼是 O-RAN 吧！| 科普教育

圖片
我國數位發展部的核心理念，即為「強化全民數位韌性」 摘要： 數位發展與全體國民的日常生活息息相關，我國數位發展部（以下簡稱數位部）成立的核心理念，即是為了 「強化全民數位韌性」 ，可是瑞凡 「數位韌性」 這個詞，對於全體民眾而言，似乎還太過遙遠，多數民眾對數位發展仍缺乏概念，也不了解數位到底如何發展？這乃是數位發展政策執行面上長久以來的痛點，因此，為了以俾日後社會全面數位化發展順利， 數位發展專有名詞 的 科學普及教育 實為勢在必行。 本篇文章以民眾日常生活中一定會接觸到的 行動通訊基地台 為題，並針對於我國數位發展的最新應用技術  O-RAN  來進行科普介紹，帶領讀者了解什麼是  O-RAN ？以及數位部是如何 應用  O-RAN 強化我國數位韌性 ，實現「科技島」願景，就讓我們接著看下去吧 ~ 前言： 行動通訊的高速演進，促進社會朝向全面數位化發展，現代人的生活無論求學、工作、娛樂，都早已離不開行動通訊，但當你在享受數位發展帶來生活便利的同時，有沒有想過數位發展究竟是透過什麼樣的工具來實現。本文將會分為三個部分進行科普，首先簡介行動通訊概論及其演進歷史，而後帶領讀者了解為 促進我國數位發展、強化數位韌性 背後的重要功臣「 O-RAN 」究竟是什麼，以及為何我們需要  O-RAN ？最後說明  O-RAN 強化我國數位韌性的應用案例 。 行動通訊概論及其演進歷史簡介： 在了解什麼是  O-RAN  之前，我們先來了解什麼叫做 (RAN ， Radio Access Network) 。 所謂的  RAN  就是 「無線電接取網路」，聽到這個專有名詞，大家可能還是很模糊。 我們換成另一個日常生活稱呼 「基地台」 ，大家應該就比較耳熟能詳，而就是  RAN  它發出了 4G 、 5G 的無線電訊號（如：手機、智慧手錶 等…）接收到訊號後，並與  RAN  互相收發訊號、交換資訊，就實現我們所謂的無線上網啦！ 圖(一) RAN 的基本架構，需包含 RU (射頻單元) 和 BBU (基帶單元)，才能組成完整的 RAN 「什麼是 O-RAN？敢是路邊攤个黑輪？這是啥可以吃嗎？」 讀者對於  RAN  有初步的瞭解...
閱讀完整內容

O-RAN Y1介面簡介

圖片
一句話介紹：這是 O-RAN 新增的介面(2023/03)，允許 Y1 consumers 訂閱或請求 Near-RT RIC 提供的 RAN 分析資訊 (RAN analytics information)。 圖(一) O-RAN Y1介面（圖中紅框處） O-RAN Y1介面功能介紹： Near-RT RIC 透過 Y1 介面，提供 RAN 分析資訊 (RAN analytics information) 的服務，而 Y1 consumers 可以藉由訂閱或請求 RAN 分析資訊 ，來使用 RAN 分析資訊 服務。 當 Y1 consumers 在 O-RAN 可信域 (Trusted Domain) 時，可以作為應用程式功能 (Application Functions，AFs)；或  RAN 分析資訊 可以透過網路曝光功能 (Network Exposure Function，NEF) 以安全的方式提供給 (Application Functions，AFs) 速記：在 O-RAN Trusted Domain 時 ， Y1 consumers == (Application Functions，AFs) 安全的網路曝光方式(NEF) 詳見：3GPP TS 23.501, Clause 5.20 (External Exposure of Network Capability)，連結如下： Release 17:  https://reurl.cc/ml7Y6W Release 16:  https://reurl.cc/7RnV2y 秀吉 MurMur： Y1 consumers  使用 RAN 分析資訊 服務，出發點一定是好的啦~，得以提供不同情境的使用者裝置更適合的服務，但 新介面的出現，同時也意味著新的資安威脅，學術界又有新的研究領域了（誤 綜觀 O-RAN 的高級架構 (High Level Architecture；HLA)   圖(一)： 圖(一) 顯示 O-RAN 架構中主要的四個介面 (A1、O1、Open Fronthaul M-plane、O2)。 SMO（服務管理和編排）透過 A1、O1、Open Fronthaul M-plane 連結 O-RAN Network Func...
閱讀完整內容