文中描述遠傳電信網路部門的『數位轉型』。從培養公司組織內部的人員新技術能力，到建立大數據平臺，更進一步利用人工智慧與機器學習等先進技術，萃取出影響網路建置及運維模式中最關鍵的決策資訊，並將這些重要決策資訊運用在真實環境中取得的成果，如幫助遠傳在5G網路的佈建，站臺選址的應用，在頻寬非最大，站臺非最多的情況下，仍能一舉拿下國際認證臺灣5G網速第一；並逐步發展出跳脫傳統電信網路管理範疇的新型態應用。

　　2020年七月臺灣邁入5G世代，遠傳電信於同年第四季獲得國際5G測速認證為臺灣第一；並使臺灣在5G佈建上後發先至，網速躋身於世界第三。遠傳在5G脫穎而出的表現並非偶然，除了重金標得的頻寬和頻譜位置優勢，遠傳網路部門實行公司『數位轉型』數年有成，深耕培養網路工程師在軟體和AI大數據的技術和實作能力，因而得以先進技術優化網路，更是遠傳5G勝出的關鍵。

　　臺灣自從1997年2G行動通信釋照，電信自由化迄今已近25年，行動通信滲透率更高達123％。這期間網路技術一路由2G到5G，總共經歷4代的變革，網路管理也發生了根本上的變化。

　　2017年則是遠傳電信網路管理機制重要的轉捩點，在傳統以即時掌握網路設備元件的障礙和效能為中心的管理機制上，我們加入了客戶裝置（譬如手機）自動反饋的資訊，導入了網路客戶體驗管理系統。這個系統忠實地紀錄遠傳用戶裝置與基地站臺互動時的無線電訊號強度、品質及時間等相關資訊而讓我們得以在網路管理系統架構上，建立了電信大數據分析的基礎平臺。

　　過往我們從基地站臺到核心網路所有的網路元件所蒐集到的資訊不論再多樣、再豐富，當某一個特定客戶抱怨網路收訊品質不佳時，這些網路元件資訊都無法幫客服人員直接回答在客戶抱怨當下時該客戶的實際無線網路體驗。但引進這網路客戶體驗管理系統後，網管工程人員可以依照客戶抱怨的時間、地點等相關的資訊，很精準的判斷出客戶所遭遇到的問題類型並加以解決。

　　2019年人工智慧/機器學習（Artificial Intelligent/Machine Learning）的應用獲得許多業界關注，如電腦影像/視覺辨識等應用。遠傳則將人工智慧/機器學習的演算法應用在處理遠傳豐富且多元的電信大數據。我們認為電信大數據最與眾不同的應用便是將實體足跡（Physical Footprint）數位化，並善用這數位化的足跡大數據改變現有的網路運作模式。

　　對電信業者而言，除了頻譜標金是高達數百億的投資外，基地站臺的建設也是數百億的資本投資;如何讓錢花在刀口上，是每一個業者追求的目標。遠傳超前部署備戰5G；遠傳的網路規劃部門便是利用人工智慧/機器學習演算法將4G客戶的實體足跡數據建模來預測5G基地站臺建設優先順序，以達到最佳的網路效能及最大的經濟效益。這個基地臺選址的過程，過往都是由人工來進行，考慮多項因素，譬如：4G客戶的使用體驗，日常移動的軌跡（譬如從桃園到內湖上班）推算網路覆蓋的需要及最可能考慮先升級5G服務的用戶群等等，只能大致上訂一個方向。但是利用AI大數據建模，不但利用這些用戶相關的網路使用資訊，還可以考慮4/5G所使用的頻譜特性差異，並以Dilated RNN類神經網路演算法，精準收斂需建置5G臺涵蓋到具管理意義的村里行政區範圍。再推論出滿足這些客戶群最佳5G建站優先資訊。遠傳並沒有最大的5G頻譜及最多的5G基地站臺，卻能得到國際知名的網路評比機構認證的5G網速最快的優異成績，這證明遠傳以電信大數據與人工智慧所得到的數位化資訊讓每個選定建置的5G基地站臺皆能發揮最高的效能，來轉變傳統網路的建置模式是相當成功的。

　　另外，除了數位軌跡平臺的應用，遠傳也正在規劃研發建構一套可進行資安早期預警（Cyber Security Early Warning）的系統。而這些應用都早已超過傳統網路管理的範疇，而擴大到了客戶在數位孿生（Digital Twins）世界中的安全議題等。

　　對行動通信管理者而言，數位轉型是絕對必要的。如果持續只能扮演所謂的笨水管（Dump Pipe），不僅對行動電信業者本身的生存就是一個危機，另外在未來有無限發展可能的數位世界中，公眾安全的議題更是行動通信業者無法逃避的責任。通信業者要能擔任數位世界的守護者必須具備且深耕如遠傳所提出的『大、人、物』等數位化平臺與純熟運用能力的建立。遠傳也正在往這個方向持續努力中。我們希望透過以上資訊的分享，能夠讓臺灣不同產業界往數位轉型方向邁進時，有一個可以參考及互動的案例。讓我們一起打造臺灣成為最安全及先進的數位島。