ताइवान एरिक्सन (एरिक्सन), निदेशक और सीटीओ याओ denier, 4 जी युग अक्सर, मुख्य प्रदर्शन संकेतक के माध्यम से वास्तविक सेवा की गुणवत्ता सांख्यिकीय मानकों (कुंजी निष्पादन संकेतकों, KPI) पर नजर रखने के आदेश सबसे प्रामाणिक मूल द्वारा प्रदान की गई सेवाओं का निरीक्षण करने में प्रयोग किया जाता है, लेकिन, 5G चरण के लिए, इसके अलावा में यातायात वृद्धि नेटवर्क, लेकिन इस तरह टुकड़ा करने की क्रिया, सॉफ्टवेयर से परिभाषित नेटवर्क (SDN) के रूप में नेटवर्क या नेटवर्क कार्यों में इस तरह के विभिन्न प्रौद्योगिकियों, केवल पारंपरिक KPI मौजूदा नेटवर्क व्यवहार विश्लेषण का उपयोग कर के रूप में वर्चुअलाइजेशन (NFV), के आयात , ऐसा लगता है कि 5 जी के लिए आवश्यक बड़े डेटा वॉल्यूम विश्लेषण और नई तकनीक समर्थन पूरी तरह से पूरा करने में असमर्थ है, इसलिए इसे स्वचालित विश्लेषण में सहायता करने के लिए ऐ प्लेटफॉर्म और मशीन सीखने की आवश्यकता है, अधिक बुद्धिमान नेटवर्क बनाने और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार।
इस आधार पर, एरिक्सन दूरसंचार सक्रिय रूप से अनुरूप मालिकाना ऐ विशेषज्ञ विश्लेषण प्रणाली --EEA (एरिक्सन विशेषज्ञ एनालिटिक्स) चर्चा की। एक बार जब यह याओ, एरिक्सन और जैसे गूगल, आईबीएम, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य कंपनियों के रूप में अन्य उद्योग कंपनियों के लिए आता है विकास मंच जोर ऐ पर ध्यान केंद्रित अलग है, और इन प्लेटफार्मों किसी भी उद्योग के लिए लागू किया जा सकता है, एरिक्सन ऐ और मशीन लर्निंग तकनीक सबसे अच्छा संचार के क्षेत्र के लिए अनुकूल के विकास पर केंद्रित है।
याओ दान कहा अगर कोई ऐ मंच विश्लेषण है निर्धारित करने के लिए जब अधिक बेस स्टेशनों के लिए एक और अधिक तत्काल आवश्यकता की ओर से उच्च आवृत्ति 5G विकास को कवर करने, ताइवान, करीब 10 200,000 बेस स्टेशनों के लिए की जरूरत, बेस स्टेशन और डेटा वापस पढ़ा है कि, इन डेटा की बड़ी मात्रा डेटा बेकार हो जाएगा। लेकिन आयात ऐ तकनीक के साथ, मदद तीन आवेदन मोड को पूरा करने, शामिल अधिक समझदारी से प्रबंधित करने और नेटवर्क का अनुकूलन, ग्राहक अनुभव को बेहतर है, साथ ही विभिन्न ग्राहकों की विशेषताओं के कारण सटीक विपणन नौकरियों को प्राप्त करने के दूरसंचार प्रदाताओं बेहतर रखरखाव और संचालन और विपणन अनुप्रयोगों बनाने के लिए।
उदाहरण के लिए, चीन मोबाइल की सहायक कंपनी सिमा डेटा, दूरसंचार कंपनियों द्वारा एकत्र मोबाइल नेटवर्क के डेटा के माध्यम से जनसांख्यिकीय विशेषताओं, मोबाइल टर्मिनल विशेषताओं, सामाजिक संचार सुविधाओं, आउटबाउंड यात्रा विशेषताओं, स्थानिक स्थान वितरण और एपीपी उपयोग व्यवहार का विश्लेषण करती है। बिग डेटा सिस्टम। यदि कोई स्टोर एक नया स्टोर खोलने के लिए तैयार है, तो वह स्टोर के ग्राहक आधार का स्थान ढूंढने, कुछ शर्तों को इनपुट करने, और फिर उपयोगकर्ता डेटा और मोबाइल सेवाओं की तुलना करने के लिए सिमा डेटा का उपयोग करने के लिए सिमा डेटा में प्रवेश कर सकता है प्रस्तावित दुकान के स्थान के लिए एक संदर्भ प्रदान करने के लिए ग्राहक आधार स्थितियां।
इसके लायक सवाल यह है कि याओ दान का मानना है कि दूरसंचार प्रदाताओं के भविष्य ऐ की दिशा में आगे बढ़ मंच आगे का निर्माण करने के अविभाज्य। इसलिए, उपयोगकर्ता की अगली पीढ़ी उत्पन्न कर रहे हैं हो सकता है, क्योंकि संचार आने वाले वर्षों में बिजली की तरह होगा, लोगों के जीवन के साथ है, डाटा प्रवाह बहुत प्रभावशाली हो जाएगा, नहीं तो वाहक ऐ प्रणाली की क्षमता को अपने आप में बड़ी डेटा विश्लेषण और यातायात की भविष्य की जरूरतों को पूरा करने के लिए सक्षम नहीं होंगे।