Según Nielsen, “las soluciones adecuadas podrían ahorrar hasta 1.600 millones de dólares en ingresos perdidos por la pérdida de clientes en un año”.

Introducción

La industria de la conectividad se ha enfrentado a varios desafíos a lo largo de su existencia, uno de los cuales es la pérdida de clientes. La pérdida de clientes se refiere al porcentaje de clientes que cancelan sus suscripciones o cambian a un proveedor de telecomunicaciones diferente dentro de un límite de tiempo específico.

La industria de la conectividad experimenta la tasa de abandono de clientes más alta en comparación con otros sectores. Según un estudio del Grupo Aberdeen, la empresa de telecomunicaciones promedio pierde 100 dólares al mes por cada cliente que abandona. Esto significa que una empresa con una tasa de abandono del 10% podría estar perdiendo 120 millones de dólares al año.

De acuerdo con forrester , una mala experiencia es suficiente para que los clientes consideren cambiar de proveedor. Esto hace necesaria una inversión continua en la predicción de la pérdida de clientes, dado que la retención de clientes es más rentable que la adquisición de clientes. La alta rotación de clientes tiene efectos perjudiciales para el negocio, incluida la pérdida de ingresos, la pérdida de oportunidades de ventas cruzadas y adicionales y dificultades para pronosticar y planificar el crecimiento futuro.

La aparición de técnicas de recopilación de datos y la necesidad de generar conocimientos profundos han llevado a la expansión de las aplicaciones de análisis en varios dominios. Sin embargo, los proveedores de servicios de comunicaciones generan grandes cantidades de datos todos los días, lo que convierte en un desafío importante extraer significado de datos tan complejos y multifacéticos.

El análisis de la pérdida de clientes consume muchos recursos y requiere una gran potencia computacional

A medida que el volumen y el tipo de datos capturados en la industria de la conectividad aumentan exponencialmente, también aumenta la cantidad de métricas y evaluaciones que requieren procesamiento. La predicción y el análisis de la pérdida de clientes generalmente se llevan a cabo mediante modelos ML. Se utilizan numerosos atributos para la investigación, como los datos de facturación, los registros de detalles de llamadas (CDR) y los datos de contrato/suscripción. Por lo tanto, la predicción de la pérdida de clientes requiere una potencia computacional significativa.

Además, la pérdida de clientes es un proceso complejo que involucra múltiples parámetros interdependientes. Por ejemplo, la calidad de la red, que afecta directamente la satisfacción del cliente, puede verse afectada por varios otros factores, como la congestión de la red, la intensidad de la señal y el área de cobertura. Un informe reciente de Gartner predice que los datos generados por las empresas procesados en centros de datos, o la nube, aumentarán al 75% desde el 10% actual para 2025. En otras palabras, se generarán más de 180 zettabytes de datos en todo el mundo a partir de más de 41 mil millones. dispositivos conectados. A medida que se agreguen más parámetros para hacer predicciones precisas, los métodos predictivos actuales se volverán ineficaces a la hora de procesar y analizar datos complejos y multifacéticos, que requieren mucho tiempo, energía y recursos.

Principales desafíos con el enfoque clásico de aprendizaje automático de predicción de abandono

• Examinar conjuntos de datos grandes y diversos para proporcionar soluciones personalizadas es una tarea desafiante que a menudo resulta en un desperdicio de recursos.
• Asignar recursos es un desafío debido al cambio de un entorno de suscriptores centralizado a uno hiper distribuido.
• Analizar y obtener conocimientos a partir de datos multidimensionales es engorroso, lo que genera dificultades para identificar y extraer patrones de abandono complejos

Los proveedores de servicios deben adoptar el aprendizaje automático cuántico para superar las deficiencias del aprendizaje automático clásico, como tiempos de procesamiento más lentos, incapacidad para procesar grandes cantidades de datos en paralelo y baja precisión.

Aprendizaje automático cuántico (QML): un imperativo estratégico para predecir la pérdida de clientes y mantener la ventaja competitiva

Quantum Machine Learning (QML) ofrece un nuevo enfoque para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para una estimación más rápida de la pérdida de clientes. Puede modelar eficientemente el espacio de características de alta dimensión utilizando paralelismo cuántico. El paralelismo cuántico es una característica de las computadoras cuánticas que les permite realizar múltiples cálculos simultáneamente, explotando la superposición de estados cuánticos para explorar múltiples soluciones a la vez. Al aprovechar el poder de la computación cuántica, puede realizar cálculos rápidos, lo que permite a las empresas analizar los datos de los clientes de manera eficiente y eficaz.

Al utilizar QML, los proveedores de servicios pueden desarrollar modelos predictivos más rápidos para identificar a los clientes que probablemente abandonen. Estos modelos pueden procesar factores como la demografía del cliente, el historial de compras y el comportamiento de navegación, aumentando así la eficiencia a la hora de encontrar clientes en riesgo.

Aquí hay tres escenarios donde QML puede sobresalir:

• Reconocimiento de patrones complejos: la predicción de abandono requiere identificar patrones y dependencias intrincados en los datos, lo cual es difícil para el aprendizaje automático clásico. Quantum ML se puede aprovechar para manejar cálculos complejos y analizar datos de alta dimensión, incluida la frecuencia de las llamadas, el uso de datos, la ubicación y la demografía de los clientes, para descubrir correlaciones ocultas que contribuyen a la deserción.
• Predicción de abandono en tiempo real: prevenir el abandono requiere una acción oportuna y el aprendizaje automático clásico, debido a su tiempo de procesamiento más lento, resulta ineficaz en este sentido. Quantum ML permite la predicción de abandono en tiempo real al proporcionar cálculos y optimizaciones más rápidos. Puede procesar datos rápidamente, lo que permite a los proveedores de servicios identificar clientes potenciales en riesgo y tomar medidas proactivas para retener a los clientes rápidamente.
• Manejo de Big Data: la predicción de abandono a menudo trata con grandes conjuntos de datos que pueden ser computacionalmente intensivos para procesar utilizando métodos de aprendizaje automático clásico. QML puede proporcionar ventajas computacionales para analizar big data aprovechando el paralelismo inherente y los algoritmos cuánticos diseñados para tareas con uso intensivo de datos. Los líderes de marketing de telecomunicaciones pueden utilizar QML para ajustar modelos para predecir la deserción y optimizar parámetros como tasas de aprendizaje y factores de regularización para mejorar la precisión sin una experimentación extensa de prueba y error.

Además, QML podría ayudar a los proveedores de servicios a explorar nuevas posibilidades de análisis de datos y modelos predictivos, lo que podría generar conocimientos precisos a partir de los datos disponibles. Permitirá a los equipos de datos explorar relaciones de datos complejas, mejorar las medidas de seguridad y manejar desafíos de datos importantes.

La siguiente tabla habla sobre un modelo de predicción de abandono de clientes de muestra, destacando las ventajas de Quantum ML sobre el Classical ML en el cálculo de datos altamente complejos e interdependientes.

Tabla 1: Comparación de la implementación de Classical ML y Quantum ML de la predicción de abandono de clients.

Una mejora notable en la velocidad general, 152 veces, indica un avance significativo tanto en la eficiencia computacional como en el análisis de conjuntos de datos extensos. Este progreso destaca la rápida evolución de las capacidades QML y subraya el potencial para abordar problemas complejos y obtener conocimientos más rápidamente.

Gráfico 1: Potencial de escalabilidad ⁷del ML clásico y el ML cuántico

A medida que aumenta la cantidad de parámetros dentro de un conjunto de datos, la implementación de QML reduce significativamente la cantidad total de evaluaciones necesarias para el procesamiento de datos. En el gráfico, a medida que aumenta la cantidad de características/parámetros, la cantidad de evaluaciones aumenta exponencialmente para el ML clásico, lo que significa que se requieren más potencia y recursos computacionales para resolver un problema altamente complejo. Por el contrario, el gráfico es relativamente plano para Quantum ML, lo que indica que será muy eficiente para resolver problemas complejos.

Dada la anticipación generalizada de un aumento del big data en todas las industrias, el aumento en el número de parámetros de predicción es inevitable. Esto hace que la eficiencia de QML sea imperativa para los proveedores de servicios para permitirles ahorrar tiempo e impulsar las capacidades de toma de decisiones.

Conclusión

Quantum ML está cerca de un gran avance en su viaje. Puede reformar completamente el proceso y los modelos de aprendizaje automático, reduciendo el tiempo de procesamiento y mejorando significativamente el rendimiento. Aprovechar QML puede permitir a los proveedores de servicios calcular casos de uso complejos, como la pérdida de clientes, de forma instantánea y precisa, proporcionando beneficios considerables a los proveedores de servicios.

Implemente un cuadro de mando de confiabilidad de IA para acelerar la toma de decisiones confiable

Los proveedores de servicios en la industria de la conectividad dependen cada vez mas de tecnologías digitales como la Inteligencia Artificial (IA) para seguir siendo competitivos. Sin embargo, la IA requiere un alto nivel de confianza debido a cuestiones relacionadas con su equidad, aplicabilidad y seguridad. Garantizar la confianza es una prioridad, ya que la falta de confianza puede ser el mayor obstáculo para la adopción generalizada de la IA.

Las implementaciones de IA actuales carecen de mecanismos para llegar a predicciones justas e interpretables, comprender el funcionamiento de modelos de aprendizaje automático complejos y proteger el modelo contra ataques adversarios que conduzcan a la filtración de información de identificación personal (P11). Además, se descubre que la mayoría de las organizaciones enfrentan el desafío de garantizar que su IA sea confiable responsable, como reducir el sesgo, rastrear las variaciones de desempeño y la deriva del modelo, y asegurarse de que puedan explicar las decisiones impulsadas por la IA.

Mientras los proveedores de servicios luchan por abordar los riesgos que surgen de los problemas de privacidad parcial, la implementación de Responsible Al ayuda a reconocer la comunicación transparente, la confianza del usuario final, la auditabilidad del modelo y el uso productivo de la Al.

Figura: Al responsable: La clave para lograr un sistema de Al confiable

Mientras los proveedores de servicios luchan por abordar los riesgos que surgen de los prejuicios y los problemas de privacidad, la implementación de IA Responsable ayuda a preparar y mitigar los posibles efectos de la IA.

De acuerdo con 3.4 millones by 2026, ” Blockchain generará 3,1 billones de dólares en nuevo valor empresarial para 2030, pero como la tecnología estará lista para una adopción más generalizada hasta 2023, las organizaciones deberían explorarla ahora ”.

La transformación digital conduce a una explosión de datos. Como resultado, el panorama empresarial de los proveedores de servicios ha evolucionado. Los proveedores de servicios digitales (DSP) ya no dependen de servicios tradicionales que no satisfacen las necesidades de sus clientes y les impiden darse cuenta del valor potencial de la próxima economía compartida. Existe una necesidad cada vez mayor de simplificar, agilizar y proteger transacciones de diferentes tipos , y blockchain  puede desempeñar sin esfuerzo un papel vital para lograrlo. 

¿Qué obstaculiza el viaje de transformación de las DSP en la actualidad?

Dado que los modelos de negocio actuales se basan en gran medida en datos, muchas DSP luchan por reinventar productos/servicios y mantenerse por delante de la competencia. Esto obliga a las DSP a innovar continuamente para ser relevantes en la cadena de valor del cliente. Los principales puntos débiles en el panorama actual de los DSP son:

• La falta de actualizaciones en tiempo real para diferentes sistemas genera inconsistencia y duplicación de datos.
• Mecanismos de seguridad ineficientes que no protegen los datos del cliente.
• Numerosas actividades fraudulentas que provocan fugas de ingresos.
• Transacciones comerciales entre múltiples terceros sin consenso, lo que lleva a una disputa

Los DSP pueden superar estos desafíos y obtener una ventaja competitiva adoptando blockchain.

Adoptar Blockchain para mantenerse por delante de la competencia

Para los DSP que buscan formas innovadoras de reducir los costos subyacentes y mejorar la rentabilidad del negocio, la adopción de Blockchain puede ser una excelente opción. Las capacidades incorporadas de Blockchain, como el contrato inteligente, el mecanismo de seguridad criptográfica y el almacenamiento de datos en un libro de contabilidad descentralizado, ayudan a gestionar varias aplicaciones descentralizadas con un contrato acordado, de forma autónoma. Ayuda a establecer consenso entre todas las partes y promueve la confianza en el ecosistema. Por lo tanto, blockchain realmente puede permitir ” cualquier cosa como servicio  ” para los consumidores.

Casos de uso de blockchain en el panorama de los DSP

La adopción de blockchain puede permitir que las DSP sean rentables y relevantes en la economía digital. La estrategia de adopción puede ser de dos tipos: 

1. Estrategia vertical , donde se puede derivar un nuevo conjunto de modelos de negocio o casos de uso para generar un nuevo flujo de ingresos.  
2. Estrategia horizontal , donde el sistema existente se puede integrar con blockchain para agregar valor comercial o reinventar las nuevas fuentes de ingresos.

Según nuestras conversaciones en curso con los DSP de todo el mundo, vemos que hay cinco casos de uso en los que blockchain puede agregar valor inmediato y tangible.

Fig 1. Casos de uso impulsados ​​por Blockchain en el panorama de los DSP

1. Aplicaciones habilitadas para 5G:
   Hoy en día, la mayoría de los DSP han comenzado a implementar 5G, lo que allana el camino para nuevos casos de uso como City Pass, Smart Tolls, Smart Grids y soluciones de nubes multiborde. Estas soluciones de la nueva era exigen el desarrollo y mantenimiento de un ecosistema de aplicaciones complejo. Esto conduce a un aumento en el CapEx y el tiempo de implementación. Algunas de las características importantes de Blockchain, como el almacenamiento de datos a prueba de manipulaciones, la tolerancia a fallas y la distribución descentralizada de datos, permiten a los usuarios de 5G intercambiar datos entre sus pares, eliminando el requisito operativo centralizado. Garantiza la procedencia de los datos, la responsabilidad y la máxima seguridad para todos los usuarios.
2. Acuerdos Inteligentes:
   Los acuerdos actuales pasan por diversos procesos de auditoría realizados por terceros, lo que genera errores y falta de transparencia. El proceso actual también lleva mucho tiempo, lo que provoca retrasos en la obtención de ingresos. Las liquidaciones inteligentes en blockchain permiten la automatización y garantizan la liquidación entre los participantes al enrutarse de la blockchain de un operador a otro, proporcionando así al cliente final una mayor transparencia.
   
   Por ejemplo, si un suscriptor usa su red telefónica mientras está en itinerancia (roaming), esta transacción se registra y guarda en la red Blockchain (de principio a fin). La liquidación inteligente definirá los cargos y la forma en que se registra el pago. Esta transparencia de extremo a extremo garantiza la integridad de la transacción.  
3. Gestión de la cadena de suministro digital:
   los servicios operativos actuales proporcionados por los DSP contienen un ecosistema de cadena de suministro de subprocesos múltiples que requiere equipos interdependientes. Además, los datos de la cadena de suministro no siempre son visibles, disponibles o confiables. La gestión de la cadena de suministro digital en blockchain puede resolver las ineficiencias de los procesos y mejorar la transparencia mediante la creación de sistemas de cadena de suministro resilientes. Permite a los DSP incorporar socios, gestionar activos y gestionar pedidos de forma automática y optimizada.
4. Transacciones cibernéticas seguras:
   los DSP han evolucionado desde aceptar pagos solo en efectivo hasta construir economías sin efectivo. Hoy en día, como las transacciones se realizan a través de múltiples pasarelas de pago, lograr un proceso seguro y transparente se ha convertido en un desafío. Las transacciones impulsadas por blockchain son inmutables porque no se pueden eliminar ni modificar. Facilita transacciones internacionales rápidas, seguras y de bajo costo con libros de contabilidad distribuidos cifrados. Además, permite la verificación de transacciones en tiempo real sin necesidad de intermediarios.
5. Prevención de estafadores:
   las mejoras tecnológicas han permitido a los estafadores burlar la gestión de fraude tradicional a medida que los datos se intercambian en tiempo real. Según un informe de Deloitte, “los DSP pierden aproximadamente 40 mil millones de dólares cada año debido a actividades fraudulentas”. Además del costo, puede disminuir, crear un entorno comercial inestable y socavar las relaciones comerciales y de consumidores.
   Blockchain combinado con la seguridad tradicional basada en reglas crea un registro inalterable de transacciones con cifrado de extremo a extremo, cerrando las puertas al fraude y a actividades no autorizadas. Además, los datos de la cadena de bloques se almacenan en una red Peer-to-Peer (P2P), lo que hace que sea casi imposible piratearlos, lo que hace que los DSP sean menos susceptibles al fraude.

Conclusión

Blockchain tiene un inmenso potencial para acelerar el viaje de transformación digital de los DSP con sus funcionalidades incorporadas como el almacenamiento descentralizado y la seguridad de los datos criptográficos. La rápida adopción de blockchain reduce la dependencia del software centralizado tradicional para proporcionar un mecanismo de autenticación. Por lo tanto, el viaje de transformación de los DSP consiste en combinar sus fortalezas en conectividad y aprovechar blockchain por su seguridad, confianza y velocidad.

Reducir el tiempo de comercialización de la entrega FTTP en un 45 %

A medida que aumenta la demanda de banda ancha, también aumenta la complejidad de las redes de fibra. La mayoría de los países del mundo pretenden ofrecer banda ancha totalmente de fibra a millones de instalaciones en los próximos 5 a 10 años. Además, la pandemia mundial ha cambiado la forma en que trabajamos y vivimos, y las redes de fibra nunca han desempeñado un papel tan vital para desbloquear nuestro futuro digital.

Pero esto llega en un momento en que los costos asociados con el despliegue de fibra siguen siendo altos, particularmente cuando los operadores y proveedores de servicios de fibra enfrentan los siguientes desafíos:

• Múltiples  sistemas heredados y en silos afectan el tiempo de comercialización
• La falta de visibilidad de la capacidad de servicio de las instalaciones impide que los proveedores de servicios midan el progreso del despliegue de fibra
• La automatización limitada en todo el proceso de despliegue de fibra provoca retrasos en los lanzamientos
• Baja seguridad del sistema, especialmente en un ecosistema donde participan múltiples socios/proveedores, donde no pueden tener visibilidad de la información de los demás, como cotizaciones, planes, costos, etc.

Para superar los desafíos anteriores, los proveedores de servicios deben transformar su flujo de trabajo pasando del despliegue de redes aisladas a una estrategia de flujo de trabajo unificado de Oportunidad, Planificación, Construcción y Lanzamiento (OPBR). La estrategia OPBR integra la identificación de oportunidades, la planificación de la red, la gestión de construcción y lanzamiento en un modelo ágil que ofrece escalabilidad, responsabilidad y capacidades de colaboración a los proveedores de servicios.

En la estrategia OPBR, la idea es dividir una premisa de gran oportunidad (por ejemplo, un área residencial con 10,000 casas) en múltiples premisas de suboportunidad (por ejemplo, grupos de direcciones y calles), acelerando así la liberación de la red en un 45% en comparación con el proceso tradicional.

Con una mejor visibilidad del progreso de la construcción de la red, los proveedores de servicios pueden obtener un mejor conocimiento general de la red, lo que resulta en ganancias de eficiencia. Las tareas repetitivas de planificación e ingeniería se pueden automatizar mediante la implementación de software, lo que permite al personal dedicar más tiempo a actividades de mayor valor, lo que hace que la red sea más confiable y resistente.

Los beneficios de la estrategia de flujo de trabajo OPBR incluyen:

• Tiempo de comercialización un 45 % más rápido de los despliegues de fibra en las instalaciones
• Reducción del 35% en el coste medio por local (CPP)
• Reducción del 50 al 70 % de los esfuerzos manuales generales en el flujo de trabajo de implementación de fibra de extremo a extremo

Los proveedores de servicios deben transformar su flujo de trabajo pasando del despliegue de redes aisladas a una estrategia de flujo de trabajo unificado de Oportunidad, Planificación, Construcción, Lanzamiento (OPBR).

Introducción
Se espera que las suscripciones 5G en todo el mundo superen 3.4 millones by 2026, con América del Norte, Europa Occidental y el Noreste de Asia a la cabeza. La rápida expansión de las redes 5G cambiará significativamente el actual proceso de roaming. Las nuevas relaciones entre los proveedores de servicios digitales (DSP) y las redes empresariales serán más complejas que nunca. La negociación de contratos, la gestión y la conciliación de acuerdos entre operadores serán más difíciles, especialmente cuando se trata de garantizar una compensación y liquidación precisas de las transacciones entre una red compleja de socios de itinerancia. La identificación incorrecta de los datos de roaming puede aumentar la pérdida de ingresos y afectar el negocio.

Una posible solución para prosperar en la economía 5G es adoptar la activación de servicios de roaming y la resolución de disputas mediante blockchain. Blockchain es un libro de contabilidad compartido e inmutable que facilita el proceso de registrar transacciones y rastrear activos en una red empresarial. Un servicio de roaming basado en blockchain haría que todo el proceso fuera más automatizado y sólido, al tiempo que garantizaría una mayor transparencia, precisión y seguridad en todas las transacciones de roaming.

Desafíos que enfrentan los DSP en el proceso de roaming actual y cómo esta complejidad aumentará aún más con la llegada de 5G e IoT (internet de las cosas)

1. El mayor número de actores en el ecosistema 5G e IoT y el lanzamiento de nuevos productos y ofertas conducirán a un aumento múltiple de contratos y disputas.
   • 5G abre un mundo de oportunidades que permiten servicios variados como automóviles conectados, redes inteligentes, realidad virtual y aumentada y una amplia gama de aplicaciones de Internet de las cosas (IoT). Poco a poco, estos servicios se incluirán y se ofrecerán también a los usuarios de itinerancia. Esto hará que los servicios de roaming sean más complicados a medida que la orquestación y facturación del servicio se extenderá a otros sistemas que involucran a múltiples actores del ecosistema . Además de los proveedores de servicios y los clientes finales, esto también incluiría a los OEM, proveedores de software, proveedores de nube y muchos más. Estas transacciones entre múltiples partes se rigen y controlan mediante varios contratos manuales sujetos a múltiples reglas. A su vez, estos servicios habilitados para 5G conducirán a un aumento múltiple de contratos y disputas..
2. Proporcionar servicio de roaming en un ecosistema donde coexisten redes 4G y 5G complicará aún más el proceso de activación del servicio.
   • La red 5G ofrece dos tipos de operaciones de red para dar servicio al 4G existente y al nuevo despliegue de 5G. El modo no independiente (NSA) funciona en redes 4G y 5G y el modo independiente (SA) funciona en una red 5G dedicada. Como el esfuerzo de implementación de un modo independiente es significativamente mayor en términos de Capex y Opex, llevará más tiempo adaptarse al nuevo ecosistema. Por tanto, el modo no autónomo será el camino de transición. Sin embargo, esto complicará los procesos clave de itinerancia, como la conexión a la red visitante, la autenticación de usuarios y la liquidación de facturas.
3. La gestión de contratos complejos con múltiples sistemas disminuye la eficiencia general del proceso
   • Actualmente, los DSP necesitan mantener la información de gestión de contratos en múltiples sistemas  y, en algunos casos, incluso pueden ser hojas de cálculo. Esto conduce a un aprovisionamiento redundante, una incorporación más prolongada y procesos tediosos de activación de servicios. Aumenta el riesgo de que se pierda o desalinee la configuración entre múltiples instancias de servicio. A medida que crece la complejidad del mercado en la era 5G, los contratos a menudo conducen a cálculos complejos e incorrectos, lo que resulta en penalizaciones por compromiso y costos innecesarios debido a una gestión inadecuada.
4. El retraso en la resolución de disputas afecta los flujos de efectivo

   

   Fig 1: Un flujo típico de trabajo de solución de diferencias a través de la cámara de compensación

   • La evolución de los mercados competitivos aumenta naturalmente el número y el tipo de disputas. Estos pueden implicar incumplimiento de obligaciones contractuales, incumplimiento de requisitos reglamentarios y una amplia gama de otras cuestiones. Resolver los conflictos con el enfoque actual suele llevar varios meses. La razón principal de este retraso es la dependencia de la cámara de compensación. La cámara de compensación audita las letras y los artefactos requeridos con respecto a los contratos acordados. Este proceso es tedioso, repetitivo y semiautomático. Sigue un flujo de trabajo de aprobación de varios niveles que conduce a un tiempo de liquidación más largo. Además, el proceso de conciliación se mantiene en un libro mayor, lo que lo hace vulnerable a actividades fraudulentas y genera problemas de confianza.

Fig 2: Propiedades intrínsecas de la tecnología Blockchain

caso pra’ctico 1 – activación del servicio de roaming habilitado por Blockchain

Debido al uso de múltiples sistemas, el proceso tradicional de activación del servicio sufre una tediosa operación de backend. El registro inconsistente de activación del servicio a menudo conduce a diversos fraudes, como la clonación de SIM y el robo de identidad.

Blockchain permite el procesamiento de datos descentralizado y transacciones seguras  , eliminando la necesidad de mantener múltiples sistemas, simplificando todo el proceso de activación del servicio y garantizando que las operaciones entre partes se ejecuten sin problemas. Asegura que:

1. Todos los socios y operadores (operador local y operador visitante) forman parte de un consorcio blockchain (es decir, una red autorizada)
2. Todas las lógicas comerciales, como la validación de contratos para diferentes países, la validación de identificación y las validaciones de suscripciones, se realizan a través de contratos inteligentes (un programa de software destinado a ejecutar, controlar o documentar automáticamente eventos y acciones legalmente relevantes cuando se cumplen condiciones predeterminadas).
3. Los operadores eligen un mecanismo en el que se pueden realizar transacciones monetarias entre operadores a través de la billetera incorporada, o pueden optar por mantenerla fuera de blockchain como la tradicional.

Fig 3: La solución de roaming habilitada por Blockchain, con su capacidad incorporada de procesamiento de datos descentralizado y transacciones seguras, elimina la necesidad de mantener múltiples sistemas, simplifica todo el proceso de activación del servicio y garantiza que las operaciones entre partes se realicen sin problemas.

Leyenda:

• HLR – Ubicación de Registro
• HPMN – Red Móvil Pública Doméstica
• VPMN – Red móvil pública visitante
• MSC – Centro de conmutación móvil
• VLR – Registro de lugares de visita
• CDR: registro de detalles de llamadas
• TAP- Protocolo de aplicación de telecomunicaciones
• SC-Centro de Conmutación

Veamos un ejemplo de la solución de roaming habilitada por blockchain. Si el suscriptor acepta utilizar el servicio de roaming, envía una solicitud para consumir el servicio. Para permitir esto, se ejecuta un contrato inteligente que verifica si el suscriptor es legítimo. Una vez establecido esto, el suscriptor puede utilizar los servicios en la red visitante. Después de que el suscriptor finaliza el servicio de roaming, la red visitante (VPMN) envía los detalles de la transacción a la red local (HPMN), que consta de los datos CDR del servicio proporcionado. Luego, el contrato inteligente calcula la tarifa de servicio del suscriptor y activa una transacción para el pago de los servicios. Todos estos pasos son completamente transparentes, instantáneos y automatizados mediante blockchain, lo que elimina las posibilidades de actividades fraudulentas.

En el proceso de roaming tradicional, un suscriptor no puede aprovechar las suscripciones y servicios exclusivos de la ubicación visitante. Esto se debe a las limitaciones/ausencia de varios acuerdos, al intercambio de XDR casi en tiempo real y a acuerdos más rápidos entre las redes asociadas. Sin embargo, el contrato inteligente resuelve procesos complicados de gestión de contratos, facilita acuerdos más rápidos entre los socios y al mismo tiempo almacena los datos de forma descentralizada para facilitar su consumo en el futuro.

Caso práctico 2: Solución automática de disputas basada en blockchain

El proceso de liquidación habilitado por blockchain aborda tres procesos difíciles y que requieren mucho tiempo en el ciclo de vida de la liquidación: auditar facturas, resolver disputas y procesar facturas. El libro de contabilidad distribuido inmutable elimina la dependencia de intermediarios y hace que todo el proceso sea más automático y sólido. Esto reduce la duración total de la liquidación de unos pocos meses a unos pocos días.

Fig 4: Solución automática de disputas habilitada por Blockchain

Como requisito previo, todos los socios deben aceptar los principios y ser parte de la red blockchain. Esto establece confianza entre varias partes ya que prohíbe cambios unilaterales en el proceso.

Una vez que se inicia el proceso de liquidación, se activan varios contratos inteligentes (de la cadena de bloques) para verificar las entradas y condiciones según los acuerdos. Esto mejora significativamente los cobros de XDR casi en tiempo real y, por lo tanto, la generación de facturación se vuelve más precisa, lo que resulta en liquidaciones más rápidas y una menor fuga de ingresos.

Conclusión

Blockchain puede revolucionar por completo los procesos de activación de servicios de roaming y resolución de disputas. Para los DSP, la obtención de valor aumentará exponencialmente una vez que 5G sea completamente funcional junto con varios servicios habilitados para IoT (internet de las cosas). La adopción temprana de blockchain puede permitir a los DSP aprovechar fácilmente nuevas oportunidades comerciales, tener formas más viables de administrar sus negocios y lanzar nuevos servicios mucho más rápido con un costo total de propiedad reducido.

Aproveche DevSecOps (desarrollo, seguridad y operaciones) para la prevención proactiva de vulnerabilidades.

A medida que los proveedores de servicios de la industria de la conectividad se esfuerzan por acortar los ciclos de lanzamiento de productos, a menudo despriorizan la seguridad . De acuerdo con Empresas de ciberseguridad, “Más del 60% de las empresas experimentan infracciones y  un aumento de los ciberataques . Los daños debidos a los delitos cibernéticos cuestan  6 billones de dólares a nivel mundial ,y se espera que aumenten anualmente en un 15 por ciento durante los próximos cinco años.

Tradicionalmente, los proveedores de servicios implementan funciones de seguridad en una fase avanzada del ciclo de vida de la aplicación. Además, la detección y solución de problemas de seguridad en la fase de producción provocan mayores retrasos en el lanzamiento de aplicaciones y elevados gastos operativos. El enfoque de seguridad tradicional también carece de mecanismos para abordar las crecientes violaciones de datos y las crecientes vulnerabilidades en el software de código abierto.

Para superar estos desafíos y reducir las vulnerabilidades, los proveedores de servicios deben buscar formas de habilitar y priorizar  la seguridad continua en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software. La implementación  de DevSecOps (desarrollo, seguridad y operaciones) permite la automatización, la seguridad y el monitoreo continuo durante todo el ciclo de vida del software. Esto facilita la integración continua, la entrega más rápida de productos seguros y la reducción de los costos de cumplimiento.

Fig: El enfoque de cuatro pasos para implementar DevSecOps y acelerar los lanzamientos seguros de productos

De acuerdo con Empresas de ciberseguridad, “Los daños causados ​​por la ciberdelincuencia cuestan 6 billones de dólares en todo el mundo y se espera que el costo aumente un 15 por ciento anual durante los próximos cinco años”.

Implementar una tarificación convergente y flexible para los servicios digitales

Los servicios digitales como las plataformas OTT, el vídeo bajo demanda, las comunicaciones M2M y el IoT están experimentando un enorme crecimiento en sus suscripciones. Para acelerar la entrega y gestión de estos servicios digitales, los proveedores de servicios en la industria de la conectividad deben aprovechar un sistema de cobro en tiempo real. El Sistema de Cobro en Línea (OCS) es un sistema especialmente diseñado que permite al proveedor de servicios cobrar a un usuario individual por los servicios en tiempo real. Un OCS puede manejar el saldo de la cuenta del usuario, la correlación y las transacciones de cobro. La OCS llena de manera eficiente los vacíos actuales al ofrecer cobros en tiempo real a los suscriptores y flexibilidad en términos de tipo de servicio, tecnología de red y método de pago.

• Métodos de cobro: basado en contenido, basado en volumen y tiempo, control de servicio en tiempo real
• Tipo de servicio: voz, datos, mensajería, vídeo, contenido
• Tecnologías de red: fija, inalámbrica y de banda ancha
• Métodos de pago: prepago, pospago e híbrido

Aunque muchos proveedores de servicios están adoptando OCS, no pueden aprovechar todo su potencial y aún enfrentan muchos desafíos operativos.

Aunque muchos proveedores de servicios están adoptando OCS, no pueden aprovechar todo su potencial y aún enfrentan muchos desafíos operativos. Esta información analiza los desafíos típicos que enfrentan los proveedores de servicios con OCS y recomienda soluciones ideales para superarlos.

Desde el desarrollo hasta las pruebas y la producción, CI/CD sobre contenedores automatiza cada fase

Ha habido cambios significativos en el desarrollo de aplicaciones durante la última década. Las organizaciones han visto enormes beneficios al pasar del proceso de desarrollo de aplicaciones lineal tradicional a un modelo de integración continua/entrega continua basado en DevOps que admite mecanismos de retroalimentación frecuente desde el desarrollo hasta las operaciones. Además, la contenedorización del proceso CI/CD aumenta en gran medida la agilidad, portabilidad y controlabilidad en las fases de desarrollo, prueba e implementación.

Figure 1: Beneficios de la solución: CI/CD versus CI/CD sobre contenedores

CI/CD sobre contenedores facilita la implementación rápida de aplicaciones seguras y de calidad.

Aproveche los paneles inteligentes para el seguimiento y monitoreo de pedidos de un extremo a otro para evitar fallas en los pedidos y mejorar la experiencia del cliente.

Una gestión eficiente del ciclo de vida de los pedidos (OLM) es vital para un proceso de pedidos fluido en cada etapa, desde la realización del pedido hasta la entrega de este. El OLM debe proporcionar experiencias fluidas tanto para las empresas como para los consumidores para obtener una ventaja competitiva.

Sin embargo, los proveedores de servicios en la industria de la conectividad a menudo enfrentan desafíos asociados con sistemas aislados, complejidad de pedidos, sistemas heredados y seguimiento manual de pedidos. Esto conduce a una mayor pérdida de pedidos, un alto OPEX, una menor satisfacción del cliente y una baja visibilidad de los pedidos.

Figura : Desafíos en la gestión del ciclo de vida de los pedidos

Los proveedores de servicios deben permitir una vista de extremo a extremo de los pedidos, a lo largo del flujo de trabajo, con estado en tiempo real para reducir en gran medida las consecuencias de los pedidos y la fuga de ingresos. Un panel de garantía de pedidos con integración de backend es la solución más optimizada para la mayoría de los desafíos del ciclo de vida de los pedidos. Este panel proporciona:

• Integración con sistemas backend: proporcione API para una integración más rápida con todos los sistemas subyacentes que forman parte del ciclo de vida del pedido y obtenga el estado del pedido de cada uno de ellos.
• Vista de extremo a extremo del pedido: proporcione una vista de todos los pedidos a medida que pasan desde el ingreso del pedido hasta el aprovisionamiento y la facturación.
• Seguimiento de las consecuencias de los pedidos: realice un seguimiento y resalte los pedidos que hayan incumplido el SLA para tomar medidas inmediatas.
• Informes: proporcione informes de flujo de pedidos de forma diaria, semanal, mensual y anual para productos/servicios y regiones individuales.
• Monitoreo del estado del sistema: realice un monitoreo continuo para proporcionar informes de rendimiento y disponibilidad de todos los sistemas integrados. Esto ayudará a tomar medidas preventivas y evitar fugas de ingresos.

Una vista de extremo a extremo de los pedidos con seguimiento del estado en tiempo real reduce en gran medida las consecuencias de los pedidos y la fuga de ingresos.