ЭКОНОМИКА
Цифровая трансформация телекоммуникаций: возможности для Азербайджана - ИНТЕРВЬЮ

В эпоху цифровой трансформации телекоммуникации перестают быть просто связью между людьми и превращаются в сложную экосистему данных и сервисов. Сегодня скорость, качество и персонализация услуг напрямую зависят от того, насколько эффективно операторы умеют собирать, анализировать и использовать информацию о сети и клиентах. Искусственный интеллект и аналитика больших данных становятся не роскошью, а необходимостью, открывая новые возможности для улучшения обслуживания, снижения затрат и создания инновационных продуктов. Для Азербайджана это особенно актуально: рынок телекоммуникаций здесь еще не перегружен устаревшими системами, что создает благоприятные условия для внедрения современных ИИ-решений и цифровой трансформации, позволяя быстро повышать качество услуг и предлагать клиентам новые, персонализированные продукты.

На вопросы АЗЕРТАДЖ отвечает признанный эксперт в области данных и искусственного интеллекта, специалист по стратегии и цифровой трансформации Станислав Стрельцов.

- Какие ключевые тренды в управлении данными и искусственным интеллектом в телекоммуникациях вы считаете наиболее применимыми для Азербайджана?

- Первый и, наверное, самый важный тренд - это предиктивное обслуживание сети. Речь идет о том, что телеком-операторы используют искусственный интеллект для постоянного мониторинга состояния сетевого оборудования. ИИ помогает прогнозировать возможные поломки еще до того, как они произойдут. Это позволяет заранее проводить техническое обслуживание и снижает риск неожиданных сбоев для клиентов. Такая технология уже доказала свою эффективность и широко применяется телеком-операторами в разных странах, потому что она реально экономит средства и повышает качество обслуживания.

Второй - прогнозирование оттока клиентов, или customer churn prediction. Здесь важно анализировать поведение пользователей: как они пользуются услугами, как часто обращаются в службу поддержки, какие услуги активируют или отключают. На основе этих данных ИИ способен выявить клиентов с высоким риском ухода и дать компании возможность заранее с ними работать, предлагая персонализированные решения или бонусы, чтобы удержать их.

Третий тренд - автоматизация клиентского сервиса с помощью чат-ботов и ИИ-ассистентов. Такие системы позволяют клиентам быстрее получать ответы на типовые вопросы, при этом уменьшается нагрузка на колл-центры. В результате клиенты получают более быстрый и удобный сервис, а операторы сокращают расходы на поддержку.

Для Азербайджана эти технологии особенно перспективны. Рынок здесь еще не перегружен устаревшими или слишком сложными системами, как в более старых телеком-рынках. Это упрощает внедрение современных решений. Тем не менее, чтобы все работало эффективно, необходимо вложение в базовую инфраструктуру данных, чтобы данные были качественными и доступными для анализа.

- Какие основные выгоды искусственный интеллект дает телеком-операторам и их клиентам?

- Для телеком-операторов ключевые выгоды заключаются в нескольких вещах. Первое - снижение операционных затрат благодаря автоматизации процессов, таких как обслуживание сети, обработка стандартных запросов и выявление проблем. Второе - повышение эффективности работы сети, что позволяет быстрее обнаруживать и устранять сбои, распределять нагрузку и улучшать качество услуг. Третье - улучшение удержания клиентов. ИИ позволяет точнее прогнозировать поведение пользователей и предлагать им решения или акции вовремя, что снижает вероятность их ухода.

Для клиентов выгоды также ощутимые. Они получают более быстрое решение проблем, потому что стандартные вопросы могут обрабатываться автоматически. Клиенты получают более релевантные предложения и тарифы, которые соответствуют их потребностям и привычкам. Кроме того, благодаря предиктивному обслуживанию сети качество связи улучшается, уменьшается количество перебоев и проблем с сигналом.

Но важно понимать, что результаты сильно зависят от качества реализации. Плохая подготовка данных, ошибки в аналитике или неверный выбор кейсов часто приводят к тому, что ИИ-проекты не дают заявленного эффекта и вызывают разочарование.

- Как телеком-компании в Азербайджане могут использовать данные для повышения качества услуг и создания новых продуктов?

- Данные, которые собирает телеком-оператор, можно использовать сразу в нескольких направлениях. Для повышения качества услуг: сетевые данные позволяют выявлять зоны с недостаточным покрытием, перегруженные участки сети и повторяющиеся проблемы. Благодаря этому оператор может точнее определять, куда вкладывать инвестиции в инфраструктуру, чтобы улучшить качество связи для клиентов и повысить их удовлетворенность.

Для создания новых продуктов возможности также есть, особенно в сегменте B2B. Например, телеком-операторы могут предлагать IoT-подключения для промышленных компаний, предоставлять аналитику местоположения для ритейла или создавать решения для управления автопарками. Эти направления близки к основному телеком-бизнесу и имеют реальную коммерческую ценность.

Создание совершенно новых направлений бизнеса часто сталкивается с трудностями, главным образом из-за недостатка отраслевой экспертизы за пределами телеком-сферы. Поэтому разумнее начинать с продуктов, которые находятся рядом с основным бизнесом, а не пытаться сразу выходить в совершенно новые и сложные области.

- Какие шаги необходимы для построения эффективной инфраструктуры управления данными и развития ИИ?

- Первый шаг - создание системы управления данными, или data governance. Это включает определение владельцев данных, стандартов их качества и правил доступа. Важно понимать, что это прежде всего организационная задача: без четкой структуры и ответственности даже самая современная технология не будет работать эффективно.

Второй - централизованная инфраструктура данных. Все данные нужно объединить в одном месте, чтобы их можно было анализировать и использовать для ИИ-проектов. Архитектура может быть разной - data lake, data warehouse или data mesh - выбор зависит от структуры компании и конкретных бизнес-кейсов.

Третий - вычислительная инфраструктура. Необходимо решить, будет ли компания использовать собственные GPU-серверы или облачные сервисы. Это решение надо принимать, исходя из реальных нагрузок и анализа затрат, чтобы не тратить деньги зря.

Четвертый - кадры. Нужны специалисты, которые понимают и ИИ, и телеком-бизнес. На практике обучение существующих сотрудников часто оказывается более реалистичным вариантом, чем поиск готовых специалистов на рынке, потому что таких людей немного и они дорого стоят.

Наконец, пятый шаг - начинать с небольших, но высокоценностных проектов. Это позволяет быстрее увидеть результаты, наработать экспертизу и укрепить доверие внутри компании к новым технологиям.

- Какие приоритеты в области безопасности данных и конфиденциальности наиболее важны?

- Первый приоритет - системы контроля доступа. Большинство утечек данных происходит не из-за внешних атак, а внутри компании, поэтому важно строго контролировать, кто и к каким данным имеет доступ.

Второй - шифрование данных как при хранении, так и при передаче. Это уже стандартная практика, без которой современные системы просто не могут работать безопасно.

Третий - минимизация данных. Необходимо собирать и хранить только те данные, которые реально нужны для бизнеса, чтобы снизить риски.

И четвертый приоритет - регулярные аудиты безопасности и тестирование на проникновение. Это помогает вовремя выявлять слабые места и предотвращать потенциальные угрозы.

Главная сложность заключается в поиске баланса между безопасностью и операционной эффективностью. Абсолютная защита замедляет процессы и увеличивает затраты, поэтому всегда нужно искать разумный компромисс.

- Какие ИИ- и дата-инициативы наиболее перспективны именно для Азербайджана?

- Наиболее перспективными являются оптимизация сети и предиктивное обслуживание. Эти решения уже доказали свою эффективность, имеют понятный показатель окупаемости инвестиций и относительно просты в реализации.

Также хорошо себя показывает автоматизация клиентского сервиса, включая чат-ботов для типовых запросов и автоматизированную диагностику проблем.

Отдельно стоит выделить выявление мошенничества. Это направление имеет четкое бизнес-обоснование и легко измеримые результаты, поэтому его внедрение быстро показывает экономический эффект.

С осторожностью стоит подходить к сложным новым бизнес-моделям, исследовательским проектам без явного коммерческого применения и слепому следованию всем трендам ИИ подряд.

- Какие глобальные тренды в ИИ вы видите и как Азербайджану к ним готовиться?

- Фундаментальные модели, такие как GPT, становятся все более доступными. Это снижает необходимость создавать собственные модели с нуля и позволяет быстрее внедрять ИИ в бизнес-процессы.

Одновременно растет значение edge computing, то есть, обработки данных на стороне устройств, а не только в облаке, из-за требований к низкой задержке.

Также усиливается регуляторное внимание к ИИ. Например, европейский AI Act показывает, что компании должны быть готовы к новым правилам и контролю.

Для подготовки важно:

• Инвестировать в базовую инфраструктуру, включая надежную связь и современные сети;

• Создавать партнерства с облачными провайдерами для гибкости и масштабируемости;

• Развивать образование и программы обучения специалистов, чтобы квалифицированные кадры были уже готовы к работе с ИИ.

Наконец, необходимо иметь понятную и сбалансированную регуляторную среду, которая поддерживает бизнес и инновации, но не душит их избыточными ограничениями.

Важно понимать, что ИИ внедряется медленнее и сложнее, чем это иногда показывают маркетинговые материалы. Успешные проекты строятся не на погоне за новыми технологиями, а на качественном выполнении уже проверенных решений с четкой бизнес-ценностью.