Maschinelles Lernen und KI für UC-Monitoring und -Analyse

Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist in den meisten Branchen noch nicht sehr ausgeprägt. Das gilt vor allen Dingen für Unified Communications (UC). Aus diesem Grund befinden sich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) bei UC-Monitoring und -Analyse immer noch in den Kinderschuhen. Das hält die Anbieter allerdings nicht davon ab, den Kommunikationsangeboten für Firmen solche Funktionen zu spendieren.

Monitoring und Analyse mit maschinellem Lernen sind in der UC-Branche auch nicht anders als maschinelles Lernen bei allgemeinen Monitoring- und Analyse-Tools. Der Fokus für die KI im Bereich der Kommunikation liegt bei Algorithmen für die Erkennung von Anomalien. Maschinelles Lernen hat deswegen einen Mehrwert, weil es die über einen gewissen Zeitraum gesammelten Daten auswertet und Ausreißer findet. Dazu gehören verfügbare Bitrate, Paketverlust, Konfigurationszeit für den Anruf und Länge der Sitzungen. Die KI kann durch die Auswertung der Daten Vorschläge unterbreiten.

Setzen Sie bei UC-Plattformen maschinelles Lernen und KI für das Monitoring ein, bekommen sie ein klareres Bild davon, wie die Mitglieder ihres Teams die vorhandenen Tools nutzen und wann die Belegschaft am effizientesten und effektivsten ist.

KI und maschinelles Lernen sind auch noch in einem anderen Bereich von UC-Monitoring wertvoll. Wir sprechen hier von Betrugserkennung. Die KI kann verdächtige Aktivitäten verfolgen und isolieren. Betrügerische Konten werden gesperrt oder das Programm hilft Kunden, Betrug innerhalb der Firma aufzudecken.

Ein Beispiel wäre Betrug bei Auslandstelefonaten, bei der eine Durchwahl des Unternehmens an eine Nummer im Ausland weitergeleitet wird und dann wieder lokal anruft. Dadurch erhöhen sich die Kosten. Sobald so ein Muster erkannt und als betrügerisch abgestempelt ist, lassen sich ähnliche Aktivitäten im Unternehmen mithilfe von maschinellem Lernen finden.

Aufgrund des Marktinteresses befassen sich die Kommunikationsanbieter mehr mit maschinellem Lernen. Das gilt auch für UC-Anbieter, deren Kern bei Monitoring und Analytik liegt. Der Hauptfokus für maschinelles Lernen und KI im UC-Markt liegt aber bei Sprache zu Text und dem Einsatz von Sprachrobotern. Das Potenzial für KI-Technologieanwendungen im Bereich Kommunikation ist aber scheinbar grenzenlos.

Die Anbieter betrachten maschinelles Lernen als eine Möglichkeit, sich von der Konkurrenz abzuheben. Sie wollen damit Investoren anlocken, um neue Geschäfte zu machen. Noch ist unklar, welche Anwendungsfälle und Möglichkeiten KI für die Unternehmen bieten kann. Die meisten KI-Initiativen gehen in Richtung Datenerhebung und Einsatz in der Cloud. Das sind zwei Aspekte, die Sie bei den meisten KI-Initiativen finden.

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