機器學習和5G密不可分。在管理5G龐大的數據量和復雜性時，機器學習和執行獨立智能決策的能力是十分必要的。如果沒有機器學習，網絡無法預測流量需求、安全風險和用戶行為的變化。5G愿景的基礎是網絡具有預測性和主動性以實現低延遲和高可靠性的能力，而這是現今的4G網絡無法實現的。機器學習允許網絡進行自我優化，確保前所未有的性能和服務連續性，從而可以主動減少潛在故障。

本文探討了在5G領域使用機器學習的一些實例，為基于機器學習在5G 領域的高級應用和分析方法指出了潛在的可能方向。隨著5G應用對網絡性能的要求日益增加，更加強大和優化的網絡將會為大幅度提高網絡性能，隨之而來也為用戶帶來更好的體驗。

機器學習在網絡服務中的應用

1、性能管理

挑戰：在網絡功能虛擬化帶來的超動態網絡環境和向軟件定義網絡的轉變中，在任何給定的時間了解所有系統和虛擬網絡功能以及PNFs 等性能狀態，將變得更加困難。如果沒有正確的工具，我們無法有效監控不斷變化網絡環境的關鍵業務指標，從而無法保證提供穩定的服務。解決此問題的傳統方法帶來了資源的大量浪費，通常過度配置服務以確保穩定性，但也有可能在服務資源不足的情況下導致系統故障。解決方案：基于機器學習主動監控和預測所有網絡組件的狀態、性能和利用率的能力，使得運營商可以通過動態擴展網絡資源以實時滿足可變需求來實現高效的資源利用率。這使運營商能夠運行更高效的網絡。

2、主動排查故障

挑戰：當與網絡相關的問題出現時，可能會導致網絡中出現大量級聯故障，所有故障都源于根本性問題。這會觸發多個系統警報，但使用隔離和修復的任務既費時又費力。解決方案：利用機器學習預測何時發生故障及其可能性，并在故障發生之前采取預防措施。如果問題已經出現，則可以快速隔離引發問題的根本因素，從而使運營商能夠減少網絡中的故障數量并縮短解決每個問題所需的時間。

3、自動解決問題

挑戰:由于當今網絡的復雜性，在網絡的正常運行中出現的故障數量不斷增加。這些故障對服務的穩定性構成巨大威脅，并明顯增加了對運營商運營支持的需求。這既消耗了寶貴的資源來進行故障排除，同時又使網絡和服務的連續性仍然存在風險——直到根本問題被確定、隔離和解決。解決方案：如果網絡擁有了通過機器學習和自動化及時解決網絡問題的能力，運營商能大大縮短在出現問題時響應問題所花費的時間，并能夠釋放運營團隊的人力以處理更復雜的任務。

4、最佳的自動服務組合

挑戰：當服務組合在SON環境中自動化運行或被手動完成時，主要考慮的因素是服務的功能交付。但缺少適當的工具意味著在許多情況下無法考慮成本優化。反過來，這導致服務的總成本居高不下。如何通過算法優化服務組合的成本一直以來是運營商關心的話題。解決方案：引入監控交付服務總成本的能力，以及預測不同配置和交付選項的成本影響的能力至關重要。在編寫和進行服務時考慮到這些指標，運營商才可以真正優化其網絡運營成本。這樣可以提高最大化運營利潤的能力，同時也獲得了對每項服務營利能力的詳細信息。

5、服務質量監管

挑戰：由于運營商提供的眾多復雜服務所涉及的系統數量龐大，有效監控服務質量的能力變得尤為重要。但傳統的方法對于如此龐大的信息系統，處理起來已經變得力不從心。解決方案：機器學習及相關算法，可以通過監控服務質量，通過數據分析和預測客戶的體驗質量，來幫助運營商識別并解決客戶可能遇到的問題。

6、收入流失

挑戰：由于當前“不斷變化的”網絡中存在越來越多的疏漏點，系統或過程故障可能導致收入損失的情況不斷增加。解決方案：通過快速識別漏洞發生的位置并隔離網絡中斷的根本原因，運營商能夠顯著減少收入損失。 而且，運營商能夠設置預防措施，以防止之前的問題再度發生。

7、小基站理念

挑戰：如果運營商以與主要小基站相同的方式管理小型的小基站區域部署，那么需要維護的區域絕對數量將難以管理。解決方案：允許運營商主動監控和預測服務降級、小區中斷、睡眠小區、體驗質量降級和小區異常等實時信息對于優化網絡性能至關重要。此功能與本地化小型單元中任何潛在問題的能力相結合，使運營商能夠防止整個網絡出現故障級聯。這是通過動態生成自主動作來實現的，這大大降低了與小型小區管理相關的運營和維護成本。

機器學習在用戶中的應用

1、客戶流失分析

挑戰：客戶流失仍然是所有運營商面臨的障礙，這會帶來高昂的代價。目前用于應當對客戶流失的策略關注的是如何在事發后進行修復。這是一種耗費資源、成本高昂且通常無效的保留手段，在用戶去意已決的情況下，運營商試圖說服客戶留下的做法可能無法解決根本性問題。解決方案：通過主動識別可能流失的客戶及導致其離開的特定用戶體驗問題，運營商可以主動采取措施以最大限度地減少客戶流失。這不僅可以保護當前和未來的運營收入，還可以改善整體客戶體驗。

2、欺詐檢測

挑戰：各種詐騙手段層出不窮，這是持續面臨的挑戰。CFCA行業調查確定的前5大外部欺詐活動帶來的損失估計超過260億美元，此外包括外部欺詐、欠費、內部欺詐等問題造成的硬收入損失占到了全球電信業務收入的6.9%，達到了1550億美元。解決方案：通過實時識別曾發生過的網絡欺詐行為或是通過識別新出現的欺詐行為，工作人員員能夠明顯減少處理問題所花費的時間。這可以保護客戶不會成為欺詐的受害者，也能保護運營商的聲譽和品牌。

3、基于目標和情境的活動管理

挑戰：營銷活動通常是基于大眾的普遍喜好，很少反映客戶的個人偏好。傳統的廣告也未考慮營銷內容的購買環境，也沒有能力衡量廣告在推動購買決策方面的成功程度。解決方案：通過機器學習分析用戶數據，獲取客戶偏好的策略以及給出針對某一群體客戶需求的適宜報價，以及基于推薦系統的套餐推薦、營銷活動等，運營商能有效提升其市場占有率并吸引新的客戶。

4、用戶使用分析

挑戰：運營商無法通過全球統一的方法跟蹤和分析客戶如何與所有服務接觸點互動。這些用戶接觸點可能包括數字頻道，例如網站、客戶服務應用程序或傳統的呼叫中心。這導致操作員無法全面了解客戶如何使用其服務，并限制了操作員優化此過程的能力。解決方案：通過研發客戶參與情況的端到端視圖能力，運營商能夠通過識別各流程中存在的障礙以優化所有渠道。

5、全渠道環境中的個性化客戶體驗

挑戰：客戶接觸旨在促進與所有客戶的互動，但由于個體差異，對某一用戶而言的完美體驗可能會讓另一用戶倍感不適。這可能會在特定時間中給大部分客戶群帶來欠佳的用戶體驗。解決方案：機器學習能夠識別并向客戶展示為其量身定制的全渠道體驗，能夠最好地反映和回應其個人喜好，這對于保留目前的高價值客戶至關重要。

在5G基礎設施建設和運營過程中，機器學習和人工智能技術扮演了越來越重要的作用。當人們還在爭論和定義新的5G服務時，運營商們已經在努力面對這場前所未有的數據颶風。為了克服管理5G服務交付的能力，將機器學習嵌入網絡的基礎結構和運營管理已經成為這個行業的必由之路。