통신 서비스 제공 업체(CSP)들은 NFV(네트워크 기능 가상화), 소프트웨어 정의 광역 네트워킹(SD-WAN)과 같은 신기술의 구축으로 인해 증가하는 통신 네트워크의 복잡성을 해결하기 위해 시스템 최적화, 계획, 운영에 인텔리전스를 도입해야 한다. 따라서 통신 업계에서는 네트워크 효율성과 고객 경험 향상을 위해 AI를 도입하고 있다.

전 세계 통신 AI 시장은 2023년부터 2030년까지 매년 28.2%씩 성장, 2030년까지 112억 9천만 달러에 이를 것으로 예상된다.

시장조사 전문 기관인 RAM(ResearchAndMarkets.com)은 이 같은 내용이 담긴 ‘전 세계 통신 AI 시장 분석과 전망, 2023~2030년’ 보고서를 발표했다.

통신 산업은 멀티미디어 서비스와 네트워크 보안에 대한 소비자의 요구를 충족하기 위해 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 딥러닝과 같은 기술을 활용해 왔다. 또한, 서비스 인식 네트워크 시스템과 심층 패킷 분석 기술의 발명으로 통신 네트워크의 지능화가 가능해졌다. 업계 연구자들은 네트워크 아키텍처와 관리를 최적화하고 더 자율적인 운영을 가능하게 하기 위해 AI 기반 기술을 활용하고 있다.

차세대 무선 네트워크는 서비스 요구 사항의 다양화와 기기, 시스템 아키텍처, 애플리케이션의 이질성으로 인해 더욱 복잡한 시스템 아키텍처로 진화할 것으로 예상된다. 네트워크 기술의 복잡성 증가로 인해 AI가 통신 산업에 대한 관심을 다시 불러일으켰다.

통신 네트워크에서 잠재적인 AI 기반 사용 사례에는 네트워크 운영 모니터링과 관리, 사기 완화, 예측 유지 관리, 사이버 보안, 마케팅 및 고객 서비스를 위한 가상 도우미가 포함된다.

여러 통신 서비스 제공 업체들이 통신 자동화와 민첩성에 대한 요구 사항을 해결하기 위해 AI 접근 방식을 채택함에 따라 네트워크 운영 모니터링과 관리는 통신 업계에서 여전히 최고의 사용 사례로 남아 있다.

보고서에 따르면, 아시아 태평양 지역이 32.9%의 높은 연평균 성장률을 기록하며 가장 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 특히 중국과 인도는 통신 부문 내 기술의 급속한 발전으로 인해 시장 성장을 가속화하고 있다.

한편 고객 서비스를 위해 배치된 챗봇은 고객 경험을 개선하고 비즈니스 수익을 증가시키는 역할을 하고 있으며, 가상화 문제를 해결하기 위해 머신러닝 접근 방식이 등장하기 시작했다.

AI 지원 네트워크 중심 애플리케이션에는 유지 관리 및 프로비저닝을 위한 이상 감지, 성능 모니터링, 경고 억제, 문제 티켓 자동 해결, 네트워크 오류 예측, 네트워크 용량 계획 또는 혼잡 예측이 포함된다.

이 시장의 주요 업체로는 IBM, 마이크로소프트, 인텔, 구글, AT&T 지적재산권, 시스코 시스템즈, 뉘앙스 커뮤니케이션즈, 이볼브 테크놀로지스 홀딩스, H2O.ai, 인포시스, 세일즈포스, 엔비디아 등이 있다.