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Telecomunicações

Detecção de anomalias na rede, prevenção de churn e planejamento de capacidade

Detecte anomalias de rede em tempo real, preveja o churn de assinantes e otimize o planejamento de capacidade — com gerenciamento automatizado do ciclo de vida de modelos e retreinamento acionado por drift.

Os Desafios

Escala da Rede

Milhões de eventos por segundo em torres celulares, switches e sessões de assinantes exigem detecção de anomalias escalável.

Churn de Assinantes

Prever quais clientes vão cancelar requer combinar padrões de uso, dados de faturamento e interações com o atendimento ao cliente.

Previsão de Capacidade

As decisões de expansão de rede dependem de predições precisas do crescimento do tráfego em diferentes regiões geográficas e horizontes temporais.

Silos de Dados

Os dados de rede, faturamento, CRM e suporte residem em sistemas separados com diferentes esquemas e frequências de atualização.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

Modelos de Detecção de Anomalias

AutoML treina modelos que identificam padrões de degradação de rede, assinaturas de DDoS e falhas de equipamentos a partir de dados históricos.

Saiba mais
MLOps

Pipeline de Prevenção de Churn

MLOps orquestra o ciclo de vida completo — desde o treinamento do modelo de churn até o scoring em produção com retreinamento automático ante drift de assinantes.

Saiba mais
ML Studio

Análise What-If de Capacidade

ML Studio permite que planejadores testem cenários de crescimento e vejam o congestionamento previsto antes de se comprometer com investimentos em infraestrutura.

Saiba mais
Dataset Builder

Fusão de Dados entre Sistemas

Dataset Builder mescla dados de rede, faturamento e CRM através de joins guiados por IA, limpeza e engenharia de features.

Saiba mais

Exemplo do SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Train churn prediction model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_churn",
    dataset_version_id="dsv_subscriber_360",
    target_column="churned",
    max_models=25,
    max_runtime_secs=600
)

# Deploy with auto-retraining
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_churn",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=15
)

# Configure drift-triggered retraining
client.retraining.create_policy(
    deployment_id=deployment["id"],
    trigger="drift",
    threshold=0.05
)

Impacto Esperado

< 30 s
Velocidade de Detecção de Anomalias
0,91
AUC de Predição de Churn
93%
Precisão de Previsão de Capacidade
70% mais rápido
Tempo de Integração de Dados

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