Sóng AI
Writer
- Các công ty viễn thông (telco) đang chuyển mình thành "AI-native" – nơi AI được tích hợp vào mọi bộ phận để thúc đẩy ra quyết định và tăng trưởng.
- Hai năm trước, việc áp dụng AI trong ngành viễn thông còn hạn chế, nhưng hiện tại, 50% các nhà điều hành viễn thông đang báo cáo thu được lợi ích rõ rệt từ AI/Gen AI.
- Một công ty viễn thông ở Bắc Mỹ đã sử dụng AI để phân tích trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chi phí mạng, giúp tiết kiệm khoảng 10% vốn.
- Một công ty viễn thông châu Âu đã dùng AI tạo sinh (Gen AI) để cá nhân hóa chiến lược bán hàng, làm tăng ARPU (Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) từ 5% đến 15%.
- Một công ty khác đã triển khai chatbot hỗ trợ khách hàng bằng AI, giúp giảm 35% chi phí mỗi cuộc gọi và tăng tỷ lệ giải quyết vấn đề của khách hàng lên 60%.
Xu hướng và thách thức trong mở rộng AI:
- 64% các nhà mạng viễn thông đang tập trung vào việc mở rộng AI để đạt được mức cải thiện từ 10% đến 15% EBITDA.
- Đang có sự chuyển dịch từ các ứng dụng AI truyền thống sang Agentic AI – các AI agents có thể thực hiện nhiệm vụ tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
- 42% lãnh đạo viễn thông xác định ưu tiên mở rộng các trường hợp sử dụng AI agent vào năm 2025, đặc biệt là trong dịch vụ khách hàng.
- Các AI agents có thể đóng vai trò trong tự động hóa các quy trình phức tạp như xác định cơ hội bán hàng, đưa ra quyết định giá cả và quản lý quan hệ khách hàng.
Chiến lược để mở rộng AI hiệu quả:
- Nhắm vào các lĩnh vực trọng yếu và quy trình end-to-end – Một nhà mạng ở Mỹ kỳ vọng thu được 100 triệu USD lợi nhuận từ các ứng dụng AI trong vận hành mạng.
- Xây dựng nền tảng AI có thể mở rộng – Một công ty viễn thông Bắc Mỹ đã phát triển một nền tảng AI gồm 50 dịch vụ có thể tái sử dụng, rút ngắn thời gian triển khai từ vài tháng xuống còn hai tuần.
- Phát triển hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ – 30% lãnh đạo viễn thông coi dữ liệu là rào cản lớn nhất trong việc mở rộng AI.
- Quản lý thay đổi – Một số công ty gặp khó khăn khi nhân viên từ chối sử dụng AI; việc khuyến khích, đào tạo và hỗ trợ là rất quan trọng để thúc đẩy áp dụng.
- Phát triển mô hình vận hành và chiến lược nhân tài cho AI – 85% lãnh đạo cho biết các quyết định về AI đang được thực hiện giữa nhiều bộ phận khác nhau, gây ra sự chậm trễ và thiếu đồng bộ.
- Thiết lập hệ sinh thái đối tác AI – Cần hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ lớn để tăng tốc triển khai và phát triển các mô hình AI phù hợp với ngành viễn thông.
- Quản lý rủi ro và đảm bảo tuân thủ – Telcos cần đảm bảo AI hoạt động an toàn, không thiên vị và tuân thủ các quy định bảo mật dữ liệu.
Các trường hợp ứng dụng AI:
- AI agent có thể phân tích các tương tác của khách hàng để xác định cơ hội bán hàng.
- Một công ty ở Mỹ Latinh đã phát triển dịch vụ nhắn tin B2B được hỗ trợ bởi AI, cho phép nhắn tin qua nhiều kênh (SMS, email, WhatsApp), đạt tỷ lệ nhấp chuột trên 40%.
- Một công ty viễn thông khác đã phát triển giải pháp SaaS AI tạo sinh để xử lý tài liệu thuế điện tử.
AI đang trở thành yếu tố cốt lõi trong ngành viễn thông, giúp tăng doanh thu lên đến 15% và giảm chi phí vận hành 35%. Việc mở rộng AI đòi hỏi sự đầu tư vào nền tảng dữ liệu, quản lý thay đổi và hợp tác với đối tác công nghệ. Các AI agent có thể tự động hóa các quy trình phức tạp và cải thiện hiệu quả dịch vụ khách hàng, đưa các nhà mạng vào kỷ nguyên mới của sáng tạo và tăng trưởng.
Scaling the AI-native telco
With telcos aiming to integrate AI, here’s how they can unlock the full potential while positioning themselves for the next wave of innovation.
#McKinsey
Tóm tắt về AI Agents
- AI Agents (Agentic AI) đang được coi là làn sóng đổi mới tiếp theo trong ngành viễn thông, với khả năng thúc đẩy hiệu quả và tự động hóa ở mức cao hơn so với các công cụ AI truyền thống.
- 42% lãnh đạo viễn thông xác định việc mở rộng các trường hợp sử dụng AI agent là ưu tiên trong năm 2025, đặc biệt trong dịch vụ khách hàng – nơi 75% lãnh đạo cho rằng AI agents có thể tạo ra tác động lớn.
- AI agents là các thực thể phần mềm có khả năng mô phỏng hành vi của con người và thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động với ít hoặc không có sự can thiệp của con người.
- AI agents khác với co-pilot (cộng tác với con người trong quá trình thực hiện nhiệm vụ) ở chỗ chúng có thể tự lên kế hoạch và thực hiện hành động để hoàn thành mục tiêu.
Các loại AI agents trong viễn thông:
- Reflex Agents – Hành động dựa trên các quy tắc đã được thiết lập trước, giống như các hệ thống "Next Best Action" hiện tại (ví dụ: gửi cảnh báo khi người dùng sắp đạt giới hạn dung lượng dữ liệu).
- Utility-based Agents – Đưa ra quyết định dựa trên việc xem xét nhiều lựa chọn và hành động tương ứng (ví dụ: AI có thể tự động trả lời email của khách hàng hoặc soạn thảo email cho nhân viên tùy thuộc vào mức độ nghiêm trọng).
- Goal-based Agents – Đưa ra quyết định để đạt được các mục tiêu đã định trước (ví dụ: đề xuất gói dịch vụ mới dựa trên dữ liệu sử dụng của khách hàng).
- Hierarchical Agents – Chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các phần nhỏ hơn và thực hiện theo trình tự (ví dụ: tạo báo cáo tài chính gồm các bước từ thu thập dữ liệu đến phân tích và tạo nội dung).
- Multi-agent Systems – Kết hợp nhiều AI agents độc lập để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp (ví dụ: hệ thống trợ lý nhân viên có thể tự động trả lời các câu hỏi về mạng lưới, cung cấp khuyến nghị và ghi chép sau chuyến thăm khách hàng).
Ví dụ về AI agents trong viễn thông:
Tối ưu hóa bán hàng B2B:- AI agent có thể tự động tìm kiếm khách hàng tiềm năng, đưa ra các khuyến nghị sản phẩm phù hợp và định giá, sau đó tự động lên lịch gặp gỡ và tạo tài liệu bán hàng.
- AI có thể tự động đàm phán các giao dịch có giá trị thấp và hoàn tất các thủ tục bán hàng.
- Một hệ thống như vậy sẽ giúp giảm chi phí vận hành và tăng tỷ lệ chuyển đổi nhờ các giải pháp được cá nhân hóa và tự động hóa.
Tối ưu hóa vận hành mạng:- AI agent có thể tự động phát hiện các sự cố mạng, xác định nguyên nhân gốc rễ và đưa ra phương án giải quyết.
- Hệ thống AI này có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và tự động cảnh báo đội ngũ kỹ thuật, từ đó giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Hỗ trợ khách hàng:- Một nhà mạng đã triển khai AI agent cho bộ phận chăm sóc khách hàng, giúp giảm 35% chi phí cho mỗi cuộc gọi và tăng 60% tỷ lệ giải quyết thành công.
- AI agents có thể tự động xử lý các yêu cầu phổ biến, cung cấp các giải pháp phù hợp hoặc chuyển các vấn đề phức tạp cho nhân viên hỗ trợ.
Phân tích dữ liệu và quản lý quy trình:- Một AI agent có thể đọc các cuộc gọi trước đó của khách hàng, xác định các cơ hội bán hàng bổ sung và tự động cảnh báo cho đội bán hàng.
- AI agent cũng có thể thực hiện các phân tích phức tạp như tối ưu hóa chi phí bất động sản hoặc đánh giá chi phí vận hành.
Những thách thức khi triển khai AI agents:
- Thiếu dữ liệu phù hợp: 45% lãnh đạo cho rằng dữ liệu chưa được tổ chức và tích hợp là rào cản lớn nhất cho việc mở rộng AI agents.
- Quản lý thay đổi: Nhân viên thường ngần ngại sử dụng các công cụ AI mới; cần có chiến lược đào tạo và thúc đẩy để đảm bảo tính nhất quán trong việc áp dụng.
- Rủi ro và tính tuân thủ: AI agents cần được kiểm soát để tránh thiên vị và các vấn đề pháp lý khi đưa ra các khuyến nghị hoặc xử lý dữ liệu khách hàng.
AI agents đang trở thành công cụ chiến lược trong ngành viễn thông, giúp tự động hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu. Việc tích hợp AI agents vào các lĩnh vực như bán hàng, dịch vụ khách hàng và quản lý mạng đã cho thấy những kết quả rõ rệt: tăng ARPU từ 5% đến 15%, giảm 35% chi phí vận hành, và tăng 60% tỷ lệ giải quyết thành công. Trong bối cảnh AI tiếp tục phát triển, AI agents sẽ là yếu tố cốt lõi thúc đẩy sự đổi mới và tăng trưởng bền vững trong ngành viễn thông.Nguồn: Songai.vn
