Активное внедрение цифровых услуг и растущий спрос на безукоризненный клиентский опыт делают обмен A2P-сообщениями незаменимым для общения с потребителями, что приводит к постоянному увеличению объемов трафика обмена бизнес-сообщениями. По прогнозам Juniper Research, рынок обмена бизнес-сообщениями вырастет с 48 млрд. долларов в 2022 году до 78 млрд. долларов к 2027 году, создавая огромные возможности для получения прибыли мобильными операторами. Однако такие угрозы, как спам и мошенничество, нарушают монетизацию A2P-сообщений, что приводит к оттоку абонентов, нанесению ущерба репутации мобильного оператора и непосредственной потере доходов.
SMS-фаерволлы — это первая линия обороны операторов. Они помогают снизить риск потери доходов из-за серых маршрутов и защитить абонентов от спама и киберпреступников. Обычно SMS-фаерволлы являются частью общей стратегии монетизации, которая позволяет мобильным операторам получать максимальную прибыль от SMS-услуг. Они помогают обеспечить соблюдение правил и предотвратить использование SMS злоумышленниками.
Однако просто установить фаерволл для обмена сообщениями недостаточно. К тому же, мошеннические схемы не стоят на месте, поэтому фаерволлы требуют постоянного технического обслуживания и корректировки набора правил. Это можно делать вручную, но такой подход не сравнится с интеллектуальными решениями на основе последних разработок в области ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка.
Расширенные возможности искусственного интеллекта позволяют получить ценную информацию о шаблонах SMS-трафика, что помогает операторам улучшить качество услуг и лучше понять потребности клиентов. Эти данные можно использовать для оптимизации производительности сети, повышения удовлетворенности клиентов и увеличения доходов.
Улучшенное обнаружение спама с помощью искусственного интеллекта
Технология ИИ повышает производительность SMS-фаерволла, делая его более интеллектуальным и эффективным в обнаружении спама, мошеннических и фишинговых сообщений. Анализируя шаблоны и закономерности в содержании сообщений и метаданных, SMS-фаерволл на основе ИИ может быстро и точно идентифицировать, а затем блокировать вредоносные сообщения.
Одним из основных преимуществ использования ИИ для обнаружения спама является его способность адаптироваться к динамическим угрозам, которые меняются со временем. Традиционные фаерволлы используют для обнаружения спама предварительно заданные правила и шаблоны, которые могут быстро устареть. В отличие от них, SMS-фаерволл на основе ИИ может обучаться и адаптироваться к новым угрозам по мере их появления, а это значит, что поставщик услуг обмена сообщениями всегда будет на шаг впереди спамеров.
Кроме того, SMS-фаерволлы на основе ИИ могут анализировать контекст сообщений для определения их подлинности. Например, сообщение, якобы отправленное банком, но при этом содержащее орфографические и грамматические ошибки, скорее всего, является попыткой фишинга. SMS-фаерволл на основе ИИ способен быстро идентифицировать такие сообщения и предотвратить их попадание в почтовый ящик получателя.
Обработка естественного языка для анализа содержимого сообщений
Обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, которая изучает взаимодействие между компьютерами и человеческим языком. Она позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Обработка естественного языка анализирует содержимое сообщений для выявления потенциального спама и мошенничества. Этот метод позволяет различать спам и подлинные сообщения, которые содержат похожие фразы, чтобы избежать ложных положительных срабатываний. Это особенно важно для мобильных операторов, поскольку спам-сообщения раздражают абонентов, могут нанести ущерб репутации оператора и даже привести к судебному разбирательству.
Как правило, обработка естественного языка используется для анализа значений, сущностей и настроений с последующим извлечением шаблонов, которые определяют, являются ли сообщения спамом. Например, обработка естественного языка может идентифицировать определенные ключевые слова, фразы и шаблоны, которые обычно используются в спам-сообщениях. Она также может распознавать шаблоны, характерные для рекламных или транзакционных сообщений, что позволяет выявить A2P-трафик, маскируемый под P2P. Еще одним ключевым преимуществом интеграции обработки естественного языка в SMS-фаерволлы является снижение вероятности ложных положительных срабатываний при фильтрации трафика на наличие потенциально опасных сообщений.
Классификация сообщений с помощью технологий машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения используют цифровые отпечатки сообщений для повышения точности их классификации. Это позволяет обнаружить распространенные спам-сообщения, даже если их содержимое было изменено. Например, предположим, что спамер отправляет сообщение с рекламой фейкового средства для похудения. В этом случае алгоритм машинного обучения может распознать похожие сообщения с рекламой других фейковых товаров, даже если их формулировка отличается.
Такой подход позволяет эффективно выявлять и блокировать спам даже в больших объемах. Он также идеально подходит для операторов, поскольку при необходимости параметры защиты можно регулировать в соответствии с меняющимися шаблонами трафика.
Однако преимущества классификации сообщений с помощью технологий машинного обучения не ограничиваются обнаружением спама. Благодаря точной классификации сообщений мобильные операторы могут максимально использовать возможности монетизации, взимая должную плату за A2P-сообщения с предприятий. Это можно сделать путем внедрения многоуровневых тарифных планов в зависимости от типа, размера и места назначения сообщений.
Борьба с серыми маршрутами
Серые маршруты SMS — это несанкционированные маршруты, используемые для доставки A2P-сообщений по цене гораздо ниже их реальной стоимости или даже бесплатно, что приводит к потере доходов мобильных операторов. Интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка в SMS-фаерволлы может значительно улучшить монетизацию A2P-сообщений. Используя возможности технологий искусственного интеллекта, SMS-фаерволлы могут снизить потенциальные потери доходов за счет быстрого обнаружения подозрительных сообщений, анализа моделей сетевого трафика и выявления источников несанкционированного трафика с последующей обработкой полученных данных в соответствии с установленным набором правил фаерволла.
Благодаря постоянному совершенствованию технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка, их интеграция в SMS-фаерволлы помогает операторам всегда быть на шаг впереди возникающих угроз и гарантировать, что их система обмена сообщениями будет оставаться безопасной и эффективной в течение долгого времени. Поскольку объемы трафика обмена сообщениями продолжают расти, мобильные операторы, которые используют эти передовые технологии, смогут лучше им управлять и максимально эффективно монетизировать обмен A2P-сообщениями.
Однако создание неприступной защиты требует не только технических возможностей, но и знаний. Свяжитесь с нашими экспертами сегодня и найдите персонализированное фаерволл-решение, которое поможет вам получить максимальную прибыль от монетизации!