Satu tim teknik AI membangun empat produk, masing-masing dengan namanya sendiri: Carrier AI di dalam jaringan operator, yaitu BroadNet AI platform di dalam infrastruktur perusahaan, DialerBee pada panggilan keluar dan Smart Waiter di restoran. Tiga produk pertama menggunakan mesin penipuan, NLP multibahasa, dan loop pembelajaran berkelanjutan yang sama.
Dilatih dengan telemetri dari lebih dari 300 juta pesan per hari di jaringan nyata — bukan dataset generik. Dirancang khusus untuk MENA.
Peta produk AI
Satu tim rekayasa AI, empat produk, masing-masing dengan nama, halaman, dan pembeli sendiri: Carrier AI untuk jaringan operator dan BroadNet AI untuk perusahaan adalah produk yang terpisah.
Skoring penipuan, perutean cerdas, dan kecerdasan multibahasa yang dilatih pada telemetri operator asli — model yang sama yang melindungi miliaran pesan setiap bulan.
Tiga ranah penerapan
Tiga tempat di mana sistem inti berada. Setiap bagian memiliki halaman detailnya sendiri; ini adalah petanya.
ML kelas operator yang berjalan pada line rate di depan SMSC operator dan firewall pensinyalan. Deteksi penipuan, routing cerdas, anomali sender-ID, perilaku SIM-box, klasifikasi niat pada trafik dua arah — semua dalam mesin verifikasi yang sama, yang dilatih menggunakan data ground truth berlabel milik operator sendiri.
Graph ML milik kami, agen otonom dengan memori persisten, penggunaan alat MCP, dan orkestrasi multi-agen. Voice + chat + vision dalam satu runtime. Implementasikan dalam 21 hari sesuai ketentuan Anda — SaaS, private cloud, on-prem, atau air-gapped.
Dialer outbound AI multibahasa untuk BPO, penagihan, reseller telekomunikasi, dan pusat kontak teregulasi. AI AMD yang memahami bahasa dalam 12 bahasa, perutean BYOC SIP, agen WebRTC, dan kontrol pendukung kepatuhan untuk TCPA / GDPR / TDRA / CST.
Otak bersama
Inilah model-modelnya. Di mana masing-masing model berjalan bergantung pada ranahnya — namun mereka menggunakan kode yang sama, pipeline pelatihan ulang yang sama, serta loop pembelajaran berkelanjutan yang sama.
Klasifikasi berbasis transkrip dengan loop umpan balik agen dan penyetelan berbasis tenant. Mesin yang sama memberikan skor pada artefak rute abu-abu di edge SMSC, menandai AIT dengan ritme yang tidak mungkin di dalam ranah perpesanan, dan memutuskan apakah panggilan suara keluar mencapai manusia atau pesan suara.
Model asli dalam bahasa Inggris, Arab (Teluk / Levantine / Mesir / Maghreb), Spanyol (LATAM + UE), Prancis, Italia, Jerman, Turki, Hindi, Urdu, dan banyak lagi. Memahami dialek, memahami bahasa gaul, dilatih pada telemetri asli MENA daripada dataset Barat generik.
Graph ML dan penalaran berbasis retrieval-augmented pada korpus milik pelanggan sendiri. Melakukan audit mandiri terhadap halusinasi. Mesin yang sama menjawab kueri dukungan perusahaan, mengklasifikasikan sengketa RA operator, atau menilai lintasan sentimen kampanye dialer.
Agen otonom dengan memori persisten dan penggunaan alat MCP. Mereka membuka tiket, memperbarui catatan, menjadwalkan janji temu, menyusun proposal, dan menyerahkannya kepada manusia saat kebijakan mengharuskan demikian. Implementasi operator menggunakan kerangka kerja yang sama untuk menjalankan alur kerja bagi analis.
Klasifikasi sub-detik pada line rate. Keputusan agen perusahaan sub-detik. Deteksi AMD di bawah 1 detik. Semua pada bidang inferensi yang sama.
Pelatihan ulang setiap malam berdasarkan ground truth milik operator / perusahaan / tenant itu sendiri. Overrides analis akan memberi makan model besok. Sematkan atau veto versi model apa pun dari dashboard. Paket aturan statis telah dihentikan bertahun-tahun yang lalu.
Mengapa terintegrasi
Anda dapat membeli firewall operator dari satu vendor, platform AI perusahaan dari vendor kedua, dan dialer outbound dari vendor ketiga. Kami telah meninjau dokumen pengadaan tersebut. Inilah hal-hal yang akan hilang jika Anda melakukannya.
Pola penipuan yang muncul dalam feed trafik operator memberikan konteks agen perusahaan. Klasifikasi maksud layanan pelanggan meningkatkan pengaturan waktu pesan keluar dialer. Tiga vendor tidak dapat berbagi sinyal di berbagai ranah; satu tim engineering dapat melakukannya.
Versi model, ritme pelatihan ulang, evaluasi A/B, log audit, pemantauan drift — berada pada satu bidang yang sama di ketiga ranah. Membeli tiga vendor berarti mengirimkan tiga tumpukan MLOps; membeli dari BroadNet berarti mengirimkan satu.
GDPR + UEA PDPL + KSA PDPL + TDRA + CST + NTRA + TRC — diterapkan satu kali pada batas data-plane, bukan tiga kali pada tiga titik integrasi. Log audit bersifat seragam.
Pola smishing baru yang tertangkap di firewall operator akan memperkuat klasifikasi inbound perusahaan dan deteksi spam pada dialer dalam siklus pelatihan yang sama. Satu insiden, tiga lapisan terlindungi.
tata kelola AI
Penyebaran operator tetap berada di dalam data plane operator. Penyebaran perusahaan berjalan di SaaS, cloud pribadi, on-prem, atau air-gapped — pelanggan yang memilih. Data tenant DialerBee diisolasi per tenant.
Setiap keputusan model dicatat dengan sidik jari input, versi model, skor kepercayaan, dan tindakan lanjutan. Tersedia retensi tujuh tahun untuk industri yang teregulasi.
Kontrol pendukung kepatuhan di setiap kerangka kerja yang dijalankan oleh basis pelanggan BroadNet. Postur yang sama di ketiga ranah.
Pertahanan prompt-injection, penyaringan output, pembersihan data sensitif, dan disiplin OWASP khusus LLM lainnya yang diterapkan di seluruh ranah perusahaan + dialer.
Firewall anti-penipuan SMS yang diterapkan di dalam jaringan operator. e& Egypt adalah studi kasusnya.
Baca studi kasusGraph ML + Agent Framework + Knowledge Engine, dapat diterapkan sebagai SaaS, cloud privat, on-prem, atau air-gapped dalam lini masa perusahaan selama 21 hari.
Detail platformAMD multibahasa dalam bahasa Inggris, Arab, Spanyol, Prancis, Italia, Jerman, Turki, Hindi, Urdu. BYOC SIP, agen WebRTC, white-label multi-tenant.
Detail DialerBeeFAQ
Satu tim teknik AI, satu basis kode bersama untuk model-modelnya. Tiga ranah penerapan dengan struktur komersialnya masing-masing: Carrier AI di dalam jaringan operator, platform perusahaan BroadNet AI di dalam infrastruktur pelanggan (juga broadnet.ai), dan suara keluar melalui DialerBee. Smart Waiter, untuk restoran, adalah produk keempat dari tim yang sama. Anda dapat membeli salah satu dari ketiganya. Anda dapat membeli ketiganya. Otaknya tetap sama.
Ya. Setiap ranah berdiri sendiri. AI enterprise berjalan di SaaS, private cloud, on-prem, atau air-gapped — tidak memerlukan hubungan telekomunikasi. DialerBee menggunakan BYOC SIP — Anda dapat menghubungkan operator mana pun, tidak hanya BroadNet.
Sisi Operator: ground truth berlabel milik operator sendiri (perselisihan RA, antrean keluhan, advisori regulator) yang dipadukan dengan sinyal global anonim. Enterprise: korpus milik pelanggan sendiri dengan mesin pengetahuan milik pelanggan sendiri. DialerBee: koreksi agen menjadi input untuk tuning lingkup tenant. Tidak ada kebocoran data antar-pelanggan — itulah firewall yang sebenarnya ada untuk melindungi arsitektur terintegrasi tersebut.
Native MENA, diterapkan secara global. Model ini dilatih pada telemetri native MENA (karena di sanalah kedalaman data BroadNet berada) tetapi model yang sama bekerja di seluruh pasar yang dicakup BroadNet — Uni Eropa, Amerika, APAC. Cakupan dialek adalah pembeda yang tidak dapat ditandingi oleh siapa pun di industri ini.
broadnet.ai adalah situs produk khusus untuk ranah AI enterprise — dokumentasi teknis yang lebih mendalam, demo mesin pengetahuan, playground kerangka kerja agen, dan panduan integrasi. /platforms/broadnet-ai di situs ini adalah ringkasannya; broadnet.ai adalah pembahasan mendalamnya.
Beri tahu kami area mana yang sedang Anda evaluasi — di jaringan Anda, di infrastruktur perusahaan Anda, atau pada trafik suara keluar Anda. Kami akan menentukan cakupan integrasi dan menyiapkan proyek percontohan.
