https://www.gsma.com/futurenetworks/wiki/ai-automation-an-overview/
可能包括：-
网络规划：使用AI，运营商将能够预测繁忙区域，繁忙时间和业务量的增长，发现由于覆盖范围不足或其他限制而导致的潜在“沮丧”需求，并找出最佳的投资回报率在预算限制内。
网络部署：借助AI，可以将对站点部署的人工干预降至最低，从而可以避免不同网络元素之间的参数配置不一致。运营商还可以通过视频或图片发现网络部署的质量，从而省去了检查工作，从而获得了更好的结果。
网络优化：只能使用AI进行“动态”网络参数调整，并且可以更快地实现最佳负载平衡。
网络维护：AI算法可用于将最重要的警告信息从巨大的警告信息中转移开来，并帮助人们找出网络问题的根本原因，例如，使用之前发生过且最相似的警告信息模式。它们还可以用于支持动态阈值，这将比预配置的阈值更加合理。
服务供应：当我们具有AI算法来预测当前网络环境中的一段时间内是否可以实现所需的QoS并估计未来流量时，网络切片协议将几乎可以实时签署。运营商还可以通过网络KPI与服务体验得分之间的映射来评估语音，视频和应用程序的服务质量。
省电：省电将能够以较小的粒度（例如，分钟）执行，并在服务质量和功耗之间达到最佳平衡。
安全保护：使用AI算法，我们不仅可以发现已知的攻击，还可以识别潜在的未知攻击，并在造成任何严重问题之前尽早应对这些攻击。运营商还可以更有效，更准确地过滤垃圾邮件。
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