电信市场中的人工智能市场规模、份额和行业分析，按部署（云和本地）、按技术（机器学习、自然语言处理、大数据和其他（深度学习））、按应用（网络/IT 运营管理） 、客户服务和营销 VDAS、CRM 管理、无线电接入网络、客户体验管理、预测性维护等（减少欺诈））以及 2024 年 � 2032 年区域预测

2023年，全球电信人工智能市场规模为23.6亿美元。预计该市场将从2024年的33.4亿美元增长到2032年的587.4亿美元，预测期内复合年增长率为43.1%。< /p>

电信领域的人工智能是指人工智能技术的战略实施，以简化电信行业的运营、增强服务交付并推动业务增长。通过利用人工智能算法和机器学习，电信公司优化网络性能、自动化日常任务并个性化客户交互。它使他们能够提高运营效率，降低运营成本，并在快速发展的市场中保持竞争力。人工智能的预测能力还有助于预测网络问题，确保服务不间断，并提高整体客户满意度，从而增加收入和市场份额。由于对先进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对提高运营效率和节省成本的追求，人工智能在全球电信领域的使用正在快速增长。

• 2023 年 2 月，德勤和 NVIDIA 合作推出了人工智能驱动的电信解决方案，旨在帮助电信客户提高运营效率并利用自动化和 GPU 加速的人工智能技术增强机器学习和客户服务。这些解决方案降低了运输成本，优化了卡车运输，并提高了客户满意度，凸显了公司为电信行业提供创新人工智能解决方案的承诺。

COVID-19 大流行对电信市场中的人工智能增长产生了重大影响，从多个方面重塑了行业格局。由于封锁和社交距离措施，人们对远程工作和数字通信的依赖日益增加，这推动了对人工智能驱动的解决方案的需求，以管理网络和增强客户互动。此外，疫情造成的经济低迷导致一些电信公司重新评估预算，并优先投资人工智能技术，以立即节省成本或提高运营效率。

• 根据行业专家的说法，人工智能的招聘、采用和投资有所增加，反映出预计在大流行后将持续存在的长期行业趋势。 2019 年至 2020 年，全球对专注于人工智能的私营公司的投资增加了 40%，其中 27% 的公司表示，由于 COVID-19 大流行，他们对人工智能能力的投资有所增加。

生成式人工智能的影响

利用生成式 AI 实施流程以提高效率

电信公司正在探索实施生成式 AI，以了解成本、投资回报率和早期用例。该技术为电信提供商提供了分析其业务不同部分的非结构化数据的途径，使他们能够打破数据孤岛并提供增强客户服务和网络性能的见解。然而，实施生成式人工智能需要建立正确的基础，包括实现数据系统现代化并确保数据安全性和合规性。电信公司还考虑构建、购买或租赁生成式人工智能训练和推理能力的选项，以及这些选项的成本和可扩展性。

为了推进其生成式人工智能战略，电信公司需要确保合适的人才并提高一线员工的技能，以便在工作中有效利用生成式人工智能。他们还需要优先考虑安全和风险分析，以减少潜在的漏洞。虽然生成式人工智能的有影响力的用例仍然被disc覆盖，但较大的电信提供商可能需要采用这项技术才能保持充分的竞争力。电信公司正在对其进行试验，以充分了解和利用生成式人工智能在其运营中的潜力。

电信市场趋势中的人工智能

简化 AI 应用开发方法，推动电信行业内部 AI 增长

电信行业见证了人工智能在电信技术中的集成显着增加，以提高运营效率和服务提供。这一趋势的关键驱动因素是采用简化的人工智能应用程序开发方法，使电信公司能够在内部快速部署定制的人工智能解决方案。这种方法涉及利用预先构建的人工智能模型和框架，显着减少人工智能应用程序开发所需的时间和资源。因此，电信公司可以加快创建和实施人工智能驱动的解决方案，例如网络优化、自动化客户服务和预测性维护。此外，内部人工智能开发使电信公司能够保持对其人工智能战略的控制，确保与其战略目标保持一致并遵守数据隐私法规。从本质上讲，简化的人工智能应用程序开发使电信公司能够利用人工智能的变革潜力，推动电信领域人工智能的创新。

• 2023 年 3 月，SK Telecom 推出了其内部人工智能聊天机器人“A.”，整合了从电子商务到音乐流媒体的服务，并将其定位为 ChatGPT 的超级应用版本。 “A.”提供个性化体验，并被考虑进行国际扩张。

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人工智能在电信市场增长因素

高效的数据管理和自动化来推动产品采用

电信公司越来越多地在电信解决方案中采用人工智能，以满足对数字信息监控和分类不断增长的需求。随着数据量呈指数级增长以及有效监控和分类的需求，人工智能提供了可以自动化这些流程的高级解决方案。人工智能算法可以实时分析大量数据，识别人类操作员难以检测的模式、异常和趋势。此功能对于电信公司尤其有价值，使他们能够增强网络安全、优化网络性能并为客户提供个性化服务。

• 2023 年 8 月，印度电信监管局 (TRAI) 提议将人工智能纳入其新的服务质量标准法规草案中，以加强网络监控和质量测量。该法规草案还包括衡量电信网络不同部分的服务质量标准的分段方法。

这可以增强客户体验，并通过自动执行重复任务来帮助电信公司降低运营成本。总体而言，人工智能在电信中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，从而改善服务、提高效率并提高客户满意度。

限制因素

数据隐私问题和缺乏熟练的人工智能人才阻碍了市场增长

电信市场人工智能的数据隐私问题源于需要处理大量敏感客户数据，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措施和透明的治理实践，以有效解决这些问题。此外，熟练的人工智能人才的短缺给电信公司带来了重大挑战。对数据科学家、人工智能工程师和其他人工智能专业人员的需求超过了当前的供应，阻碍了电信领域人工智能解决方案的开发和部署。由于企业难以寻找和留住合格的人工智能专家，这种人才缺口可能会阻碍人工智能在电信市场的增长。

人工智能在电信市场细分分析

按部署分析

凭借经济高效的 AI 解决方案，云细分市场将占据主导地位

根据部署情况，市场分为云和本地。基于云的解决方案由于其经济实惠且易于企业使用，预计将呈现最高的增长率。由于云部署，电信部署中的人工智能正在激增，因为云基础设施减少了对昂贵的本地硬件的需求，并允许灵活、可扩展的人工智能实施。这种转变使电信公司能够更轻松地采用人工智能解决方案，从而提高运营效率和创新。

• 根据 NetApp 2023 年 CloudOps 状况报告，70% 的组织已实施云成本管理解决方案，包括开源、商业或自定义选项。

由于对数据安全性和合规性的需求，以及对内部设置带来的基础设施和数据的感知控制，本地部署拥有最高的市场份额。此外，电信运营的性质通常需要低延迟和高可靠性，而使用本地解决方案更容易实现这些目标。

按技术分析

由于电信公司数据生成激增，大数据领域将处于领先地位

根据技术，市场分为机器学习、自然语言处理、大数据和深度学习等其他领域。大数据预计将主导市场份额，因为它能够提供有关客户行为、网络性能和运营效率的宝贵见解，从而改善决策和客户满意度。此外，电信行业每天都会产生大量数据，通过大数据分析利用这些数据可以拓展新的收入来源和商机。

机器学习技术因其多功能性和不断从数据中学习的能力而保持着最高的增长率，使其能够适应不同的应用和行业。此外，大数据的日益普及和计算能力的进步加速了机器学习的发展和采用，推动了其快速增长。

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按应用分析

网络/IT 运营管理细分市场呈现最高增长增长率 电信网络的复杂性

根据应用，市场分为网络/IT 运营管理、客户服务和营销 VDAS、CRM 管理、无线电接入网络、客户体验管理、预测性维护等。由于电信网络的复杂性不断增加，包括 5G 和物联网等新技术的集成，网络/IT 运营管理预计将呈现最高的增长率，这需要先进的管理工具来确保最佳的性能和安全性。此外，为了提高网络效率和减少停机时间，对实时分析和自动化的需求不断增长，正在推动网络/IT 运营管理解决方案的采用。

区域见解

根据地理位置，对北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区的市场进行了研究。这些地区进一步分为几个主要国家。

North America AI in Telecommunication Market Size, 2023 (USD Billion)

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北美因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）而有望占据最高的市场份额，为实施人工智能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人工智能来提供客户服务和网络优化，这进一步支撑了其市场主导地位。此外，北美不断变化的技术和通信行业正在推动该地区的人工智能市场。该地区对电信人工智能投资的增加，以及迎合不断增长的市场的多家供应商的出现，预计将为其持续占据主导地位做出重大贡献。

• 2023 年 12 月，AT&T 与爱立信达成 140 亿美元的交易，标志着向灵活无线技术的转变，挑战了市场主导地位。 Dish 和 Rakuten 采用的爱立信 Open RAN 技术提供了竞争和成本节约，而对华为的禁令加速了这一点，而人工智能发挥了关键作用。

亚太地区有望在预测期内呈现最高增长率，这可归因于多种因素。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，这正在推动人工智能（AI）在包括电信在内的各个行业的采用。此外，对先进电信服务的需求不断增长以及移动用户数量的不断增加，推动了对人工智能驱动解决方案的需求，以提高网络效率和客户体验。此外，政府对数字基础设施的举措和投资正在进一步加速人工智能在该地区电信领域的采用。

欧洲在电信行业的人工智能应用方面正在取得长足进步，多个国家在创新方面处于领先地位。英国、德国和法国正在大力投资人工智能研发，特别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多地利用人工智能来提高运营效率并为客户提供更加个性化的服务。尽管取得了这些进步，但数据隐私法规和对熟练人工智能专业人员的需求等挑战仍然是该地区进一步发展的重要考虑因素。

在中东和非洲，由于对先进电信服务的需求不断增长以及移动用户群不断增长，人工智能在电信领域的采用呈上升趋势。阿联酋和南非在实施人工智能驱动的解决方案以增强网络性能和客户体验方面处于领先地位。在南美洲，电信行业正在逐步采用人工智能技术来提高服务交付和运营效率。巴西和阿根廷正在该地区率先采用人工智能，电信公司利用人工智能来优化网络基础设施并增强客户互动。

电信市场人工智能重点企业名单

主要参与者正在扩大对基于人工智能的初创公司的资源和支持，以增强创新

各行业的主要参与者正在日益扩大对基于人工智能的初创企业的资源和支持，以增强创新。这一趋势是由于人们认识到初创公司为市场带来颠覆性创新的潜力而推动的。通过投资这些初创公司并与这些初创公司合作，老牌公司可以获得新技术和想法，以保持竞争力并推动增长。

• 例如，2023 年 8 月，韩国最大的电信公司 SK Telecom 向 Google 支持的人工智能初创公司 Anthropic 投资了 1 亿美元。此次融资旨在加强 SK Telecom 的电信驱动的人工智能业务，展示成熟公司支持人工智能初创公司推动创新和竞争力的趋势。

主要公司简介：

• 印孚瑟斯有限公司（印度）
• IBM 公司（美国）
• 思科系统公司（美国）
• Telefonaktiebolaget LM Ericsson（瑞典）
• 诺基亚公司（芬兰）
• 英特尔公司（美国）
• Alphabet Inc.（美国）
• Nuance Communications, Inc.（美国）
• Nvidia 公司（美国）
• AT&T 公司（美国）

主要行业发展：

• 2024 年 2 月：德国电信在巴塞罗那世界移动通信大会上推出了智能手机概念，完全依靠人工智能而不是传统应用程序。这款无应用程序的人工智能智能手机取消了视频游戏、短信、银行和社交媒体等传统功能，为智能手机功能提供了一种新方法。
• 2024 年 2 月：乐天与 OpenAI 合作开发和提供专为电信行业量身定制的先进 AI 工具。此次合作扩展了乐天的人工智能平台，包括网络优化、客户分析服务和预测性维护的解决方案，从而增强运营商实时解决和检测网络问题的能力。
• 2024 年 2 月：Jio Platforms 推出了“Jio Brain”，这是一个基于人工智能的平台，可将机器学习功能集成到企业网络、电信运营商网络或特定行业的 IT 环境中，而无需广泛的网络或 IT转变。该平台旨在提高运营效率和绩效。
• 2024 年 1 月：沃达丰与微软签署了一项价值 15 亿美元的协议，建立为期 10 年的合作伙伴关系，为超过 3 亿消费者和企业带来生成式人工智能、数字、企业、边缘计算和云服务在其非洲和欧洲市场。此次合作包括沃达丰利用 Copilot 技术、OpenAI 和 Microsoft Azure 对以客户为中心的人工智能的投资。
• 2023 年 12 月：Tollring 推出了 Record AI，这是一款由人工智能驱动、基于云的通话录音软件解决方案。 Record AI 旨在实现 AI 自动化的民主化，在会议 border IP 网络监管机构、Cisco BroadWorks 和 Microsoft Teams 上提供智能自动呼叫分析和与平台无关的监管合规性呼叫录音。

报告覆盖范围

该报告对市场进行了详细分析，重点关注领先公司、产品/服务 type 以及产品的领先应用等关键方面。此外，该报告还提供了对市场趋势的洞察，并重点介绍了行业的关键发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来推动市场增长的几个因素。

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报告范围和细分

属性	详细信息
学习期限	2019-2032
基准年	2023
预计年份	2024
预测期	2024-2032
历史时期	2019-2022
增长率	2024 年至 2032 年复合年增长率为 43.1%
单位	价值（十亿美元）
细分	按部署 云 本地  按技术 机器学习 自然语言处理 大数据 其他（深度学习）  按应用 网络/IT 运营管理 客户服务和营销 VDAS 客户关系管理管理 无线电接入网络 客户体验管理 预测性维护 其他（减少欺诈） 按地区 北美（按部署、技术、应用和国家/地区） 美国 加拿大 墨西哥 南美洲（按部署、技术、应用和国家/地区） 巴西 阿根廷 南美洲其他地区 欧洲（按部署、按技术、按应用和国家/地区） 英国 德国 法国 意大利 西班牙 俄罗斯 比荷卢经济联盟 北欧人 欧洲其他地区 中东和非洲（按部署、技术、应用和国家/地区） 土耳其 以色列 海湾合作委员会 北非 南非 中东其他地区和非洲 亚太地区（按部署、技术、应用和国家/地区） 中国 印度 日本 韩国 东盟 大洋洲 亚太地区其他地区