Omdia观察:监管机构的AI机会

10月30日消息(艾斯)来自市场研究公司Omdia的最新报告称,人工智能(AI)为电信行业的监管机构提供了机会,以加强他们对频谱利用和消费者保护进行数据驱动型的监管。授权许可和行业报告机制可提供大量数据集,这些数据可以被AI用来进行改进分析和增强决策能力。有针对性地实施AI有望推动更高水平的频谱利用,改善客户投诉监控,并完善监管工具的有效性。

Omdia服务提供商策略与监管首席分析师Stephen Myers表示,尽管行业监管机构一直在努力解决如何更好地监管服务提供商和数字平台对AI的使用,但却很少考虑如何利用AI来加强监管运作。AI可以帮助监管机构降低行业合规成本,并成为创新的催化剂,从而促进成为数据驱动型行业监管者的目标。

Omdia指出,AI只是监管机构在寻求适应数字化运营模式时应使用的工具之一。监管机构应探索AI技能来利用其广泛的数据资产,与其他政府机构和技术供应商合作以数字化其运营。

关键信息

·监管机构应考虑如何通过现有的丰富数据集来利用AI技术来增强其运营能力。这样做的起点可以包括授权许可、投诉和频谱分配数据。

·政府机构对AI的使用仍然落后于商业企业。监管机构应该通过访问政府内部的卓越AI中心以及与领先供应商建立合作关系来探索AI机会。

·AI只是一种数字运营作的工具。应该在更广泛的范围内考虑使用AI,以推动监管机构的数字化转型,从而提高效率和对行业需求的响应能力。

给监管机构的建议

·与行业利益相关者和技术供应商合作,探索AI和数据分析自动化的机会。

·在监管机构管理大型数据集的地方,应考虑使用AI工具来建立在现有的分析能力之上。

·监管机构不需要从头开始构建AI能力。在可用的情况下,可以利用集中式政府AI和数据分析资源以及专业技术合作伙伴,来构建解决方案和整合其他开放数据资源。

·监管机构应审查收集的数据形式,以促进其在AI解决方案中的使用。需要调整流程以促进数字收集和采用AI-ready数据格式。如果数据收集方法接近实时报告,还可以提取更多的价值。

·考虑监管数字化并开发工具,以促进合规和监控活动的自动化(通过API或监管作为平台进行监管)。

·在考虑服务提供商和平台对AI使用法规的应用时,寻求从AI内部实施中进行学习。

AI采用正在进行中

AI软件市场正在强劲增长,Omdia/Tractica预测2019年至2025年之间其年增长率将达到35%,届时AI市场收入将接近1000亿美元。随着企业希望采用谷歌和Facebook等数字巨头成功开发的数字化运营模式和工具,整个企业市场都将推动AI的采用。政府机构的AI采用计划还不够完善。

Tractica对AI市场的分析评估了广泛的AI应用,突出了法律服务和金融服务合规等领域的增长。涉及报告自动生成、合同分析、法律文件审查、法律案件结果预测和专利分析等解决方案的市场目前增长率超过22%,预计到2025年将达到近14亿美元。同样,以数据为中心的金融服务市场(通常称为金融科技)的合规解决方案预计将在2025年增长36%,达到8.56亿美元。

这种增长是由企业采用数字化运营模式驱动的,而政府机构报告的进展水平较低。Omdia的ICT Insights调查发现,超过一半的私营部门组织已经在使用或正在尝试使用AI技术,而只有35%的公共部门组织这样做。事实上,AI技术在企业领域的实施比例(20%)几乎是政府部门(11%)报告的两倍。

这表明包括监管机构在内的政府机构尚未充分探索AI解决方案以增强其业务运营的机会。

利用数据集的机会

从合规到频谱管理,AI有可能为监管机构从事的核心业务做出贡献。通过现有的运营,监管机构积累了大量的数据集,这些数据可以作为AI应用程序的训练数据库。这些应用程序既可支持监管机构本身的有效运作,也可支持行业的有效运行。

地理空间数据

监管机构收集了大量详细描述网络基础设施和覆盖范围的数据集。合并和发布网络覆盖数据可以帮助客户了解服务提供商覆盖范围的可用性。AI可以进一步增强此功能,以根据个性化使用模式提供有关哪个网络支持最佳可用性的建议。这项服务的商业应用由Qosbee在几个市场提供,ARCEP分享来自其Mon Reseau移动服务的数据,以增强法国的众包数据。

频谱管理

随着频谱需求的增加,监管机构将需要考虑机会,以促进频谱利用率高于地理频谱许可所提供的水平。AI可用于审查许可申请,以评估对现有和计划中的频谱用户造成干扰的可能性。

AI在频谱接入系统(SAS)的实现中发挥了作用,可跨多个用户类别自动进行动态频谱协调。这是美国联邦通信委员会(FCC)发布的CBRS频谱的一部分,Amdocs、康普、Federated Wireless、谷歌和索尼的解决方案均已授权SAS管理者实施。

SAS结合了来自一系列来源的信息,包括频率使用传感器网络(FCC模型中的环境感知能力)、无线电传播模型和许可数据。分配给新用户的频率的决定是动态的,取决于用户和系统反馈的变化。

CBRS解决方案是在美国国防高级研究计划局(DARPA)于2016年启动频谱协作挑战(SC2)之后出现的。这一挑战要求利用AI和机器学习(ML)的优势来解决海上雷达和CBRS(3550-3700MHz)频段无线宽带服务共存时可能出现的干扰问题。

谷歌还获得了FCC的许可,用于试验一种“自动频率协调(AFC)系统,以支持在6GHz频段使用非授权频谱”。这项工作表明,应努力开发一个类似的系统,以促进6GHz频段的有效使用——该频段频段最近已开放给非授权使用。

有效管理监管工具

AI工具现在可以帮助监管机构管理他们用来监管行业的多种监管工具。这些工具可以协助监管改革,促进过时的需求或术语、繁重的合规活动和冲突的法规的识别。

新西兰新南威尔士州财政部使用了由德勤开发的增强智能工具RegExplorer,该工具使用自然语言处理和机器学习来审查超过8.8万条法规。该项目强调了数百项要求采取书面合规活动的法规(电传、电报、传真),其中37%的法规包含规定性语言(应该,必须)——随着新南威尔士州朝着技术中心、以结果为中心的监管方向发展时,这些条款可能会被认为是繁重的。

这种类型的自然语言AI可以用于对现有法规的评估,同样适用于对提议的修正案和新法规的评估。它可以帮助识别许多由于规则改变而出现的不一致之处,并且可以突出可能起草不当的要素。如果可以查阅国际法规纲要,则可以将这些应用扩展到识别国际法规体系之间的不一致之处。

投诉监控

行业投诉数据是监管机构通常收集的数据流之一。AI可用于增强用于监控服务提供商表现的分析,从而使监管机构能够对新出现的投诉类型做出更快的响应。在涉及批发和零售供应商服务组合的复杂场景中,AI评估广泛的因素和属性因果关系的能力可能特别有用。

监管机构使用AI的其他潜在用途

AI在正常的商业运营中正变得越来越普遍,并且可以适用于监管机构和其他政府机构。适用于监管运营的这些做法的变体包括:

·自动化的网络搜索:潜在的用途包括识别出售非法设备(如干扰器)的网站,并持续审核服务提供商的报价,以确保其符合适当的披露标准。这种自动化的使用可以使这些监控活动成为持续的和接近实时的活动,而不是对有限样本的定期审查。

·客户服务机器人:在在线或呼叫中心环境中,聊天机器人或智能助手可用于处理第一级查询和捕获基本投诉信息。

【注:Omdia由Informa Tech的研究部门(Ovum、Heavy Reading和Tractica)与收购的IHS Markit技术研究部门合并而成,是一家全球领先的技术研究机构。】


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2020-10-30
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