Der Einsatz vom Voice over IP (VoIP) nimmt exponentiell zu. Deswegen bereiten die Verwaltung des Datenverkehrs sowie die Verwaltung der zugehörigen Sicherheitsfunktionen den Telekommunikationsbetreibern in aller Welt große Probleme. Gleichzeitig befinden sich VoIP-Netzwerke in der ständigen Entwicklung, vor allem durch Einbeziehen von Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz. KI und ML sind die Zukunftsthemen schlechthin: Sie erleichtern den Alltag, sparen Kosten, steigern die Effizienz und verwalten Wissen. Doch was bedeutet das Fortschreiten der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens für die VoIP-Kommunikation?
In den VoIP-Netzwerken der nächsten Generation werden verschiedene maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um den verschlüsselten VoIP-Traffic zu identifizieren und damit Wege zu finden, Datenflüsse auf sichere Art und Weise zu routen. Da VoIP-Netzwerke als anfällig für Cyberangriffe gelten, die sich weiterhin aufwärts entwickeln und Unternehmen jährlich Millionen Euro kosten, scheint der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in diesem Bereich besonders sinnvoll zu sein. Untersuchungen von Methoden des Maschinellen Lernens haben gezeigt, dass die Technologie von großem Nutzen sein kann, um den Beginn eines DDoS-Angriffs (distributed denial-of-service attack) zu erkennen, mit dem ein Server heruntergefahren werden soll oder der den Server möglicherweise verlangsamt. Das Maschinelle Lernen kann also als wirksames Frühwarnsystem für interne Cyber-Security-Teams und -Software dienen.
Die Daten, die in einem VoIP-Netzwerk in großen Mengen produziert werden – von der Telemetrie bis hin zu Traffic Patterns – kann man mittels KI so analysieren, dass eine Anomalie erkannt wird. Dadurch wird eine optimale Netzwerkkonfiguration gefunden. Dies führt letztendlich zu einem absichtsbasierten Netzwerk (Intent-based Network), das kontinuierlich lernt, überwacht und nötige Anpassungen vornimmt. Ziel ist, dass alles aufeinander abgestimmt ist.
Weiterhin sind Call-Center-Lösungen ein Bereich der VoIP-Anwendung, bei denen KI eingesetzt wird, um Anrufe intelligent zu leiten. Immer öfter muss ein Call Center mit Menschen umgehen, die unterschiedliche Sprachen sprechen und in verschiedenen Stimmungen sind. Die Künstliche Intelligenz hilft bei der Echtzeitübersetzung, erkennt Stimmungen und Eskalationsstufen und bringt den Anrufer mit der richtigen Person in Kontakt, um das Problem zu lösen. Dadurch verbessert sich die Qualität der Anrufererfahrung, während der Stress für die Mitarbeiter reduziert wird.
Die Integration der VoIP-Anwendungen mit anderen Programmen und Plattformen – beispielsweise mit dem CRM – kann die noch vor kurzem als irreal betrachteten Szenarien wahr werden lassen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen Chatbot so programmieren, dass er interessierte Kunden über einen Social-Media-Kanal einlädt und sich über eine automatisierte Q&A-Sitzung mit ihnen „unterhält“. Dadurch könnten deren Bedürfnisse ermittelt, die Angaben in Ihrem System aufgeschrieben und die Kunden am Ende mit einer Nachricht eingeladen werden, sich per Video-Chat oder Telefonkonferenz mit Ihnen in Verbindung zu setzen. Eine VoIP-/CRM-Integration könnte dies leicht handhaben und potenzielle Kunden und geschlossene Deals so viel näherbringen.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz verbessern sich ständig und finden viele attraktive Anwendungen – von Chat-Bots in Smart Homes über personalisierte Werbung in Smart Stores bis zu selbstfahrenden Autos in Smart Transportation. Auch im Bereich Internet-Telefonie profitiert man durch die Einführung von Machine Learning in VoIP-Segmenten wie vPBX sowie durch das Wechseln zwischen Servern basierend auf dem Übertragungsvolumen und den verwendeten Protokollen. Es ist zu erwarten, dass ML/KI-Technologien auch in der Zukunft eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung der sicheren intelligenten Plattformen für die digitalen Geschäfte spielen werden.