통신 서비스 제공업체의 인공지능(AI) 분야 성장 기회(2024년)

Growth Opportunities for Telecommunications Service Providers in Artificial Intelligence, 2024

발행일: 2024년 12월 | 리서치사:

Frost & Sullivan | 페이지 정보: 영문 60 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

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AI를 활용한 혁신이 새로운 수익원, 업무 효율성, 고객 가치를 창출합니다.

인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하고 자가 학습 기능을 통해 의사결정을 지원하는 기술을 말합니다. 머신러닝(ML)은 인간의 학습 방법을 모방하는 데 초점을 맞춘 AI의 하위 분야로, 명시적인 지시를 따르지 않고도 학습하고 적응할 수 있는 알고리즘을 개발하고 사용하는 것을 포함합니다.

통신사는 AI 기술 조달에 있어 필수적인 채널 파트너로 부상하고 있습니다. 기업과 긴밀하게 협력하여 솔루션을 구축하고, 전문 서비스 및 관리 서비스를 제공하며, AI 기반 도구와 플랫폼을 통합할 수 있는 역량을 갖춘 통신사는 생태계의 중요한 참여자가 되었습니다.

모든 주요 통신 사업자들이 AI 기술 도입을 시작했지만, 개념 증명에서 여러 AI 이용 사례의 대규모 배포에 이르기까지 성숙 단계는 다양하며, AI 도입에 있어 명확한 전략과 로드맵을 수립하는 것이 필수적입니다. 실시간 소스로부터 수집된 데이터를 포함한 통합된 엔터프라이즈 데이터 풀을 지원하는 아키텍처를 갖춘 통신 사업자는 거의 없으며, 이는 AI 용도를 지원하기 위한 데이터 준비 태세를 갖추지 못했음을 보여줍니다. 이로 인해 GenAI 용도를 위한 AI 모델 학습이 어려워지고, AI 성과가 제대로 나오지 않습니다.

이 보고서는 통신사업자 전반의 새로운 AI 이용 사례와 AI 시장에 영향을 미치는 수평적 비즈니스 기능, 시장 촉진 및 억제요인을 파악합니다. 또한, 통신사업자가 산업별 AI 솔루션과 데이터 관리를 검토할 수 있는 기회도 제공합니다.

Frost & Sullivan은 경쟁 프로파일을 작성하고 관련 AI 개발, 전략 및 가치 제안을 이해하기 위해 다양한 지역에서 눈에 띄는 통신 사업자를 대상으로 심층적인 1차 인터뷰를 실시했습니다. 또한 내부 데이터베이스, 재무 보고서, 산업 협회, 통계 기관, 전문 사이트 및 기타 공개 소스에서 2차 조사를 실시했습니다.

분석 범위
조사 방법과 프로세스
주요 경쟁사
성장 촉진요인
성장 억제요인
AI시장 통신사업자 부문 AI도입 : 다르지만 서로 관련한다
통신사업자 AI도입 AI 기반 모델에 의한 기업 의사결정 진화
통신사업자 AI도입 : 활용과 임팩트
통신사업자 AI도입 : 투자
새로운 수입원을 낳기 위한 AI활용 : 통신사업자는 접속 서비스로부터 데이터 서비스에 시프트 한다
새로운 수입원을 낳는 AI 활용 : 통신사업자 새로운 비즈니스 모델
새로운 매출 기둥을 낳는 AI 활용 : GenAI와 엣지 AI
새로운 수입원을 낳는 AI 응용 : 기업간 거래(B2B) 부문 이용 사례
새로운 수입원을 낳는 AI 응용 : 통신사업자을 위한 새로운 B2B 포트폴리오
새로운 매출 흐름을 낳는 AI 활용 : 통신사업자 주요 AI업계별 이용 사례
AI를 활용한 새로운 수입원 창출 통신사업자을 위한 네트워크 운영 관리
새로운 매출 기둥을 낳는 AI 활용 : 통신사업자용 네트워크 운영 관리 통신사업자 고객·경험 관리

기업 개요

주요 AI 이니셔티브 비교
SK Telecom : 주요 AI 발전
SK Telecom : 2022년 이후의 세계 AI 기업 포지셔닝
KT Corporation : 주요 AI 중점 분야
KT Corporation : 2024년 이후의 AICT 기업 포지셔닝
Telefonica : 인지 플랫폼을 위한 빌딩 블록
Telefonica : 주요 AI 중점 분야
Telefonica : 2024년에 개시한 AI 도입 프로그램
Vodafone : 주요 AI 발전
Vodafone : 2024년에 릴리스된 멀티 벤더 AI 아키텍처
Verizon : 주요 AI 중점 분야
Verizon : 2024년에 발표된 AI 전략
AT&T : 주요 AI 발전
AT&T : 주요 AI 중점 분야

성장 기회

성장 기회 1 : AI 전문 서비스
성장 기회 2 : AI 업계별 솔루션
성장 기회 3 : 회화 플랫폼
성장 기회 4 : 자율형 네트워크

다음 단계

성장 기회의 이점과 영향
행동 아이템과 다음 단계
별지 리스트
면책사항

LSH 25.02.17

AI-powered Innovation Unlocks New Revenue Streams, Operational Efficiency, and Customer Value

AI refers to technologies that emulate human intelligence and assist decision-making with self-learning capabilities. Machine learning (ML) is a sub-field of AI that focuses on imitating how humans learn and includes the development and use of algorithms that can learn and adapt without following explicit instructions.

Telcos have emerged as essential channel partners for procuring AI technology. Their ability to work closely with enterprises to build solutions, offer professional and managed services, and integrate AI-based tools and platforms make them crucial ecosystem participants.

All major telcos have started implementing AI technology; however, they are at different stages of maturity-from proofs of concept to deploying multiple AI use cases in scale. A clear strategy and roadmap articulation are critical in AI adoption. Few telcos have architectures that support integrated enterprise data pools, including data gathered from real-time sources, indicating low data readiness to support AI applications. This results in difficulty training AI models for GenAI applications and ineffective AI outcomes.

This report highlights emerging AI use cases across telcos and horizontal business functions, drivers, and restraints impacting the AI market. It also offers telcos opportunities to explore industry-specific AI solutions and data management.

Frost & Sullivan conducted detailed primary interviews with telcos that stand out in different regions to generate a competitive profile and understand relevant AI developments, strategies, and value propositions. In addition, we performed extensive secondary research across our internal database and other public information sources, such as financial reports, industry associations, statistic agencies, and specialized websites.

Strategic Imperatives

Why is it Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on AI's Applications for Telecommunications Service Providers (Telcos)

Growth Opportunity Analysis

Scope of Analysis
Research Process and Methodology
Key Competitors
Growth Drivers
Growth Restraints
AI Adoption in Telcos' Segments of the AI Market: Distinct yet Interrelated
AI Adoption in Telcos: Enterprise Decision-making Evolution with AI-based Models
AI Adoption in Telcos: Utilization and Impact
AI Adoption in Telcos: Investment
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Telcos Shift from Connectivity to Data Services
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Telcos' New Business Models
Applying AI to Generate New Revenue Streams: GenAI and Edge AI
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Use Cases in the Business-to-Business (B2B) Segment
Applying AI to Generate New Revenue Streams: New B2B Portfolio for Telcos
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Key AI Vertical Use Cases for Telcos
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Network Operations Management for Telcos
Applying AI to Generate New Revenue Streams: Customer Experience Management for Telcos