数据优先的 Intersec 帮助运营商在 AI 时代取得成功 – 专访 Intersec 首席执行官 Yann Chevalier
快速阅读: 《欧洲移动通信》消息，Intersec的联合创始人兼CEO阎·谢瓦耶与安妮·特纳讨论了公司从短信服务起家，到成为电信大数据分析领域的领先者。他们通过平台帮助客户从海量数据中获取有价值洞察，并确保合规性。阎·谢瓦耶强调了AI在公共预警系统中的应用潜力，如精准疏散指导，这使得Intersec在市场中保持领先地位。
合作伙伴内容：Intersec的联合创始人兼首席执行官阎·谢瓦耶与安妮·特纳讨论了公司的起源、演变和未来计划，这一切都得益于基于平台的运营和商业模式。Intersec提供了适应持续成功的见解。当Intersec推出时，它颠覆了企业移动消息市场，使企业能够在半天内将其活动推广到订阅者群体。而在2005年，这一过程通常需要三到四周。正如谢瓦耶所说，“我们为营销带来了速度感。这是我们通过技术实现的第一个转变。”
Intersec的下一个重要里程碑是开始处理电信运营商的数据，始于2012年，在大约2016年大数据在电信领域真正普及之前。许多网络运营商花费了大量的时间和金钱试图管理和从其网络中的数据宝藏中提取价值。大多数情况下，效果参差不齐。主要挑战谢瓦耶指出有两个主要挑战——收集数据并使其可用，以及找出如何将其货币化，他注意到大型云服务提供商从一开始就建立业务以利用其数据获利。Intersec通过其专为情境营销设计的平台解决了这两个挑战，并取得了成功。换句话说，帮助电信运营商将数据转化为提升客户体验和扩大覆盖范围的有效工具。
在过去的十年左右时间里，Intersec专注于帮助其客户识别能够创造出更多价值和/或收入的使用案例，尽管他们所承载的流量大幅增加，但收入却没有相应增长。正如谢瓦耶所说，“更好的营销策略和对订阅者更深入的了解……有助于他们卖出更多产品，更具相关性，并推动其历史收入，这是一个重要的使用案例。”他补充说，“但查看数据对于其他行业的应用也有意义。”
其他行业的应用例如，银行可以通过询问运营商在客户支付酒店账单时，该客户的手机是否在该国来检查国外信用卡交易是否合法，从而大大减少欺诈行为。请注意，信用卡公司在其条款和条件中明确说明，仅在特定情况下会进行此类授权。在其他垂直行业中，可以使用大量匿名聚合数据来获取洞察。例如，在疫情期间，Intersec向法国相关部门提供了人口流动模型，以便疫苗和医院物资能及时送到最需要的地方。还有许多其他例子展示了运营商的位置数据如何用于提升公共安全水平，从洪水等紧急情况到公共预警系统，建议人们是否应该撤离某个区域。这项技术还可以准确地定位通过公共安全接入点求助的人，从而缩短救援时间。
Intersec的平台是这一切的核心，涵盖了多达45个国家的约100家运营商。谢瓦耶表示，“我们有效地分析了大约10亿用户的订阅者数据，考虑到全球移动用户数量约为70亿，这是一大市场份额。”
平台系统的另一个重要优势是可以集中控制符合当地安全和数据隐私法规的合规性，自推出以来就不得不遵守欧盟极其严格的GDPR法规。这减少了运营商的负担。
人工智能的引入谢瓦耶观察到，在过去五到七年间，产生了许多新的算法，“这意味着许多行业的产品都需要数据科学家来使用，并利用现代工具真正利用这些数据。我相信下一步是AI辅助系统帮助业务最终用户以最有效的方式使用这些算法。与其拥有一个对你来说太大的工具箱，AI系统很快就能理解我们需要什么。”
他认为AI将如何贡献的例子包括洪水或重大事故的公共预警系统：在这种情况下，当局需要根据人们是否非常接近事故现场或河流来发送不同的指示。有些人应该留在原地，否则大量流离失所的人可能会使困难和危险的情况变得更糟，其他人则需要疏散。
创新与重复Intersec成功的关键之一是保持其客户。谢瓦耶表示，“我认为有两个主要原因。第一个原因是我们的产品确实有效。它实现了承诺。它做到了我们所说的——业务成果对我们客户很重要，无论是移动运营商希望产生新的收入，还是民防部门希望让人们更安全。我们的产品有效。第二，我们从一开始就大量投资于创新，通常是收入的四分之一。我们有一个大型的研发团队，并且已经持续了20年。这使我们有机会通过提供尖端技术来引领市场的一部分，并成为我们领域中最具创新性的领导者之一。”
要了解更多关于Intersec的信息，请访问www.intersec.com
当我们推出Intersec时，它是一家专注于短信、彩信和移动电子邮件服务的公司。当时，人们帮助电信运营商通过短信、彩信和移动电子邮件来加快与客户的沟通速度。那时，信息传递还没有像今天这样普及。你知道，那时候青少年还没有手机，也不会每月发送上千条短信。而在那时，我们真正帮助客户实现的转变是在营销活动方面。我们为他们提供了在半天内就能联系到其用户群的速度，而通常这个过程需要三到四周。因此，我们在营销中引入了速度。这是公司通过其技术实现的第一个重大变化。这种情况持续到了2005年到2010年或2012年左右。从那以后，我们进入了电信领域的大数据分析，试图帮助我们的客户收集通过其网络、信息系统和数百个平台流动的数据，并从中获得对他们及其用户有益的见解。因此，我们确实处理了大约10亿用户的订阅数据，考虑到全球约70亿至80亿的人口，这是一个显著的市场份额。是的，我们确实根据不同地区的客户需求提供帮助，他们可能有不同的战略重点，或者有不同的收入增长机会。我们的大型用例组合都由该平台支持，我认为这是一个很好的策略。
好的。那么这个平台是否也能够处理不同地方的不同合规要求，比如数据和隐私等方面的要求，这些要求虽然复杂但非常重要？
这至关重要。作为一家欧洲公司，我们在法国，必须遵守GDPR的规定。无论我们在海外去哪里，这些规定都与GDPR的要求相似或相近。因此，我们必须调整产品功能，以帮助客户遵守这些规定。这至关重要。作为一家欧洲公司，我们在法国，必须遵守GDPR的规定。正如我说过的，有些用例更侧重于用户，这种情况下需要用户同意。而在另一种情况下，它们使用聚合的匿名数据。在这种情况下，我们可以更自由地使用数据，无需获取同意，只要数据不能被还原，通过数据生成的洞察不会导致个人识别。
好的。只要数据是匿名的。
是的。
所以现在我们正处于一个有趣的转折点，我想知道AI如何改变你们的应用程序？
我认为我们现在正处于一个非常有趣的时期，在过去5到7年里，AI已经能够构建许多新的算法，这些算法超出了科学家和计算机工程师的预期。我们的大脑每天都在思考如何用规则处理数据。机器学习带来了一种新的数据处理方式，通过发现某种模式并开始从中生成洞察。现在，许多算法已被构建出来，这意味着许多行业的应用需要数据科学家来使用数据，并真正利用现代工具来挖掘数据价值。我相信下一步是AI辅助业务用户以最高效的方式使用这些算法。因此，与其拥有一个过于庞大的工具箱，AI系统应能快速理解我们的需求，即我们想做什么，然后触发相关算法，查看哪些算法能提供有意义的结果，最终为业务用户提供所需结果。我相信下一步是AI辅助业务用户以最高效的方式使用这些算法。我认为未来几年我们将看到的不是新算法，而是更好地协调现有算法，以便为业务用户提供更快的答案。我相信下一步是AI辅助业务用户以最高效的方式使用这些算法。
因此，这关乎简化终端用户面临的复杂性，使他们能够更快、更有效地实现目标。
绝对是这样。
所以谈到AI，你认为它将如何贡献？有哪些应用场景？你能给我举些例子吗？
是的，当然可以。回到公共预警系统，例如民防部门需要向特定区域的人群发送疏散指令，比如因河流洪水引发的情况，或者在工业事故后。他们可能需要管理大量人群，并且实际上可能需要根据人们是否非常靠近事故现场或河流，以及是否离得较远来发送不同的指令。因此，他们可能会通知靠近事故现场的人撤离，而告诉那些足够远离现场的人无需担心，继续做他们正在做的事情，因为人们和我们的智能手机都在不断移动。他们需要记住向谁发送信息，但实际上他们没有电话号码。运营商不会泄露私人数据。这就是这里的复杂之处，发送疏散指令的人希望向靠近现场的人发送正确的信息，他们可能想向远离现场的人发送其他指令，并且在30分钟或一小时后，根据人们第一次收到的信息情况再次沟通。这很难掌握。这就是这些AI助手发挥作用的地方，它们会记住谁收到了什么信息，并帮助消防员在危机中展开和直至解决过程中发送相关通信。这也包括显示密度地图，以便消防员了解人们实际撤离的位置，因为他们可以看到地图上的颜色变化，或者是否有障碍物阻碍了人们，这种情况下他们可能需要派遣更多队伍到现场。这些都是当前难以解决的问题，而这些AI助手将为终端用户提供更多机会。因此，这使我们有机会通过提供最先进的技术来引领我们的市场份额，并在创新方面成为领导者。因此，我们的客户保持忠诚，因为他们经常看到我们提供的优秀用例。
(以上内容均由Ai生成)
