AI 기반 Telecom BSS: 개발자들이 실제 현장에서 보는 것

Source: Dev.to

Introduction

텔레콤 BSS는 전통적으로 구식이라고 느껴졌습니다. 운영자들은 이제 AI가 자동화되지 않도록 설계된 공백을 메워 주면서 BSS를 현대화하려 하고 있습니다. TelcoEdge, Totogi, Amdocs, Netcracker와 같은 플랫폼 및 최신 클라우드‑네이티브 스택이 조용히 이 변화를 주도하고 있습니다.

What “AI‑powered BSS” Actually Means

마케팅 용어는 제쳐두세요. TelcoEdge의 분석 레이어, Totogi의 청구 AI, 혹은 사내 ML 모델을 사용하든 핵심 아이디어는 동일합니다:

• 선불 충전 주기 예측
• 기업 사용량 변동 감지
• 무음 이탈(챈) 탐지
• 청구 규칙을 위반할 가능성이 있는 트래픽 그룹 예측

이러한 기능은 문제가 발생하기 전에 운영자에게 신호를 제공합니다.

AI‑Assisted Order Validation

대부분의 주문 흐름은 단순한 이유로 실패합니다: 잘못된 제품 매핑, 누락된 필드, 카탈로그 불일치 등. AI는 이제 다음을 도와줍니다:

• 주문 검증
• 올바른 제품 규칙에 매핑
• 적절한 하위 시스템으로 라우팅

일부 워크플로는 이전 패턴을 기반으로 요청을 자동 수정하기도 하여, 시스템이 볼륨이 증가할수록 개선됩니다.

Real‑Time Rating and Mediation

Netcracker와 Amdocs는 ML 기반 요금 및 보증(RA) 레이어를 시연했으며, TelcoEdge도 실시간으로 유사한 작업을 수행하고 있습니다:

• 비정상적인 요금 급증 감지
• 요금 이상 차단
• 중재(gap) 문제를 즉시 포착

이 기능들은 화려하지 않지만 실제 비용을 절감합니다. AI‑기반 청구는 사용자가 크레딧을 소진하기 전이나 SIM이 의심스러운 행동을 보이기 전에도 대응할 수 있어, 특히 사기 행위가 며칠 동안 침묵할 수 있는 IoT 흐름에 가치가 큽니다.

Modern Development Stack for BSS

전통적인 BSS는 “이 XML을 설정하고 기도하라”는 식이었습니다. 현대적 접근 방식은 다음을 포함합니다:

• 실시간 이벤트 스트림
• ML 기반 의사결정 포인트
• 예측 청구
• API‑우선 워크플로
• 서버리스 오케스트레이션

TelcoEdge와 같은 플랫폼은 BSS 레이어를 SOAP으로 구동되는 박물관 전시품이 아니라 현대 개발자 스택처럼 느끼게 합니다.

Evolution of BSS Rules

우리는 다음과 같은 단계로 이동하고 있습니다:

Hard‑coded rules → Data‑driven insights → AI‑driven operations

TelcoEdge, Totogi, Netcracker, Amdocs, Cerillion 등은 모두 이 동일한 아이디어에 수렴하고 있습니다. 거대한 변혁 파도는 아니지만, 텔레콤 개발자에게는 수년 만에 가장 흥미로운 변화라 할 수 있습니다.