Amazon Web Services (AWS) 為電信業的未來提供動力。領先業界的通訊服務供應商 (CSP) 在 AWS 上執行的工作負載比其他任何雲端供應商都來得多。與 AWS 合作之後，CSP 不僅加速其資料中心整合以及移轉至雲端，還透過為客戶提供行動邊緣運算和 IoT 的下一代功能，實現 5G 升級之後的獲利。利用各式各樣的雲端部署合作夥伴解決方案，AWS 透過機器學習和 AI 提升客戶體驗，並加速業務流程自動化來提高營運效率。現在，CSP 比以往更懂得如何利用市場上最先進的技術來創造新的收入來源，並專注於企業如何在市場上脫穎而出。
優勢
加速數位轉型和資料中心整合
加速數位轉型和資料中心整合，以此優化效能、降低 IT 成本、強化安全狀態，以及騰出寶貴的投入資本。
透過行動邊緣運算和 IoT 實現 5G 升級獲利
利用 5G 和行動邊緣運算將下一代功能導入智慧型裝置和網路，實現各種 IoT 應用程式的獲利。
透過機器學習和 AI 提升客戶體驗
透過機器學習/AI 和預測性分析，提供卓越的服務和個人化的客戶關懷，改善客戶體驗。
自動化業務流程以提高效率
利用各式各樣的技術合作夥伴解決方案，實現關鍵業務流程的自動化並提高營運效率。
探索使用案例
雲端移轉
安全移轉至雲端是數位轉型至關重要的第一步。隨著 CSP 之間的合併、媒體和科技公司的收購以及淨利率降低的 OTT 供應商數量越來越多，電信供應商正在處理大規模的整併，且需要解決方案來加速這段過渡期，並釋出資本用於投資創新。
物聯網 (IoT)
電信供應商應該為企業和消費者提供強大的網路解決方案，以實現無縫體驗，例如連網家庭、自動駕駛汽車、機器人手術和行動邊緣的高階電競。要實現此目標，CSP 正在 IoT 和 5G 邊緣使用案例投入大量資金，以將其網路提升為市場上最佳的 5G 體驗。
機器學習與人工智慧
網路中斷對於 CSP 而言，代價極其昂貴，儘可能防止這種狀況的發生，是邁向成功的關鍵。此外，預測停機時間、優化頻寬使用率以及解決問題，比以往任何時候都更加重要。機器學習和 AI 有助於預防問題、提高效率、營造個人化體驗以及推動優質的客服中心。
商業應用程式
CSP 在移轉至雲端時，必須在複雜的技術環境中嚴格篩選。在準備推出 5G 以及優化資金創新業務流程時，許多公司必須維護原有系統以便支援目前的客戶。帳單、佈建和網路營運等系統對於業務持續性和客戶滿意度至關重要。
影片與網路研討會
電信專業服務總監 Geeta Chaudhary 進行了為期一年的檢閱，總結了從 2020 年開始在區域範圍內取得的成功，為電信戰略支柱提供了支援。這將是一次透過各種使用案例和數位轉型來從 5 G 獲利的旅程，包括 AI/ML、IoT、Edge 雲端、網路演進以及我們與主要電信業者的 GTM 合作夥伴關係。
AWS On Air 主持人和高級開發人員倡導者 Nick Walsh 與 T-Mobile AI 開發領導者 Heather Nolis 討論了當演算法增強人類活動而不是取代人類活動時，機器學習的最佳 AI/ML 應用是怎樣的。T-Mobile 就是這種情況，該公司已部署機器學習來協助聯絡中心客服更好地為客戶服務。Nolis 及其團隊建立了機器學習模型，該模型位於照護人員與客戶之間，可掃描先前的客戶互動，並向照護人員提供相關資訊，以協助他們快速解決客戶的問題。