В МТС рассказали о стратегии работы с Big Data и использовании машинного обучения и ИИ в телекоме
Фото: mts.by
В Минске прошла кейс-конференция BY DATA. В рамках мероприятия МТС представил свою стратегию работы с технической Big Data, а также кейсы внедрения алгоритмов машинного обучения и ИИ в технологические и коммерческие процессы компании.
На конференции выступили представители отдела анализа качества и телеком-разработок МТС. Сергей Урбан и Александр Чеботаренко подробно рассказали о подходе компании к работе с технической Big Data — сложным, но уникальным источником информации, который охватывает сетевые события, протоколы взаимодействия и параметры качества связи.
МТС использует эти данные для мониторинга сети в реальном времени, выявления потенциальных проблемных зон и оптимизации инфраструктуры. В компании внедрена система самообслуживающейся аналитики, позволяющая техническим и коммерческим командам самостоятельно работать с массивами данных и принимать необходимые решения.
«Работа с технической Big Data требует не только высокой квалификации, но и глубокого понимания телеком-процессов. Мы строим архитектуру, в которой аналитика становится доступной для всех команд: от инженеров до коммерческих подразделений. Это позволяет принимать решения быстрее, точнее и с опорой на реальные данные», — отметил Сергей Урбан.
Также в рамках мероприятия выступил Алексей Алдошин, ведущий инженер-программист группы телеком-разработок. Он продемонстрировал, как алгоритмы машинного обучения и ИИ интегрируются в процессы МТС. Сегодня направление телеком-разработок МТС активно развивает собственные проекты, основанные на машинном обучении и ИИ-моделях, которые решают задачи компании и рынка.
Компания обучает МО/ИИ-модели на реальных сценариях: история качества связи, типы обращений, география перемещений, поведение в сети. Это позволяет не только оперативно реагировать на запросы, но и предлагать персонализированные решения, повышая удовлетворенность абонентов.
«Машинное обучение и ИИ — это не модные термины, а реальные инструменты, которые мы уже внедряем в ключевые процессы. Модели помогают выяснять причины ухудшения качества связи и предлагать персонализированные решения, определять эффективность коммерческих объектов и повышать ее. Модели обучаются на реальных телеком-сценариях, анализируя трафик и определенные поведенческие паттерны», — подчеркнул Алексей Алдошин.
МТС активно развивает цифровые решения, используя Big Data и МО/ИИ-модели для повышения качества связи, рекламного таргетинга, планирования городской инфраструктуры и улучшения клиентского сервиса. Так, в этом году запущена платформа для анализа эффективности наружной рекламы МТС Охват, готовятся к запуску другие коммерческие продукты собственной разработки.
