MWC 2024 での AWS イベントのまとめが公開されました。
主なハイライトやパネルセッションを見たり、最近のブログを読んだりできます。
AWS ネクストレベルスタジオセッション:
クラウドジャーニーや、BSS、OSS、Core、RAN などの中核となる通信ワークロードを AWS クラウドに移行することのメリットについて、お客様やパートナーから話を聞きましょう:
クラウドが通信事業者通信ネットワークの変革とその収益化を加速させる方法
TelusとAWSが、5G、クラウド化を活用して通信事業者がデジタル・イネーブラーになることについて話し合う
AWS、 Totogi 、 Intraway 、 MYCOM OSIがSaaSへの移行の課題と機会を探る
AmdocsとAWSは、SaaSと生成 AI による通信市場の再構築について話し合っています
Telenor 、 DXC 、AWSが、通信事業者がアプリケーションをクラウドに移行することでどのように価値を生み出しているかについて話し合っています
AWS、 NTTドコモ、 NEC 、クアルコム、カノニカルがO-RANクラウドのデプロイロードマップの概要を説明します。ビデオが他のビデオと揃うように。
Amdocs 、AWSがテレコムのイノベーションを推進するためのクラウドコラボレーションについて話し合う
CSGによる AWS での生成 AI による SaaS の迅速な採用による BSS プラットフォームのモダナイゼーション
Melon Mobile と Amdocs が、AWS 上に構築された Amdocs ConnectX 製品を使用して SaaS を採用する Melon のトランスフォーメーションジャーニーについて語ります
インテル、AWS、 Amdocs がプライベート 5G によるエンタープライズ接続の未来を探る
Dialog Axiata と CSG によるクラウドでのパートナーおよび卸売管理のメリット
StarHub が AWS クラウドと、Tech Mahindra の経験とサポートをどのように活用しているか
Voipfuture を使って AWS での VoIP サービスの品質を効果的に測定する
Swisscom と共同で AWS でクラウドネイティブ 5G コアを構築する
Mobi と Working Group Two によりサービスとしてモバイルコアを再構築する
e&、Ericsson、AWS によるクラウドへの IT モダナイゼーションジャーニーの主なステップ
T-Mobile がクラウドで通信事業者のデジタルトランスフォーメーションとエコシステムの進化を促す
メリット
ソリューションを探す
B2B オムニチャネルサービス型コンタクトセンター (CCaaS)
通信事業者は、Amazon Connect を使用するオムニチャネルコンタクトセンターソリューションを企業顧客に再販しようとしています。このソリューションはサービスとしてのコンタクトセンター (CCaaS) と呼ばれ、AWS Marketplace を再販チャネルとして活用し、市場投入プロセスを加速および簡素化します。
コネクテッドカスタマージャーニープラットフォーム
コネクテッドカスタマージャーニー (CCJ) は、顧客のコンテキストデータを一元化して改良し、サイロ化された未加工の異種データから、顧客とのタッチポイントに関する信頼できる唯一のソースを作成します。その結果、CSP は顧客情報を自動的に理解して抽出できるようになり、各顧客のエクスペリエンスを最適化するためのクローズドループアプローチを構築できます。
カスタマーケアエージェントアシスト
カスタマーケアエージェントとスーパーバイザーは、AWS のリアルタイムエージェントアシストソリューションを利用することで、お客様のニーズをよりよく理解し、対応することができます。これらのソリューションは、人工知能を使用してほぼリアルタイムで会話分析を行い、エージェントの有効性を高め、顧客体験を向上させるのに役立ちます。
バーチャルアシスタントによるカスタマーセルフサービス
音声認識は、組織がよりパーソナライズされ、魅力的で効率的な方法で顧客とやり取りするのに役立ちます。人工知能と機械学習を使用することで、自動音声応答 (IVR) が強化され、チャットボットが強化されます。
インテリジェントな顧客維持とマーケティングオファー
通信サービスプロバイダー (CSP) は、解約の背後にある主な要因を確実に特定するためのソリューションを求めています。多くの CSP は、機械学習を利用して解約予測モデルを構築しています。このモデルでは、リスクの高い契約者を特定し、そのエクスペリエンスとプロファイルを利用してサービスをパーソナライズします。
インテリジェントな不正監視
通信企業は、機械学習を使用して不正な行動パターンを特定し、調査のためにフラグを立てるソリューションに目を向けています。これらのソリューションにより、ルールセットの管理に伴う運用上のオーバーヘッドがなくなり、不正対策に関連するコストが削減されます。
