# IA para Infraestrutura de mensagens.

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Carrier AI · dentro das redes das operadoras

Deteção de fraudes por aprendizagem automática, otimização de encaminhamento, classificação de intenções, e análise de sentimentos para mensagens em grande escala. Os mesmos modelos que são executados dentro da rede BroadNet — agora disponíveis como serviços componíveis para as operadoras e empresas que já confiam na empresa.

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Corpus de formação

300M+

Mensagens diárias de telemetria real da rede BroadNet — em mais de 200 países, mais de 1.000 conexões diretas com operadoras e 23 anos de histórico de interconexão.

**Inferência p99**

<50ms

**Idiomas**

16

**Modelos de produção**

6

**Em funcionamento desde**

2003

Nenhuma informação pessoal identificável (PII) jamais sai do ambiente do cliente. Os modelos são treinados apenas com recursos de rede agregados e encriptados.

![Inteligência artificial de nível de operadora dentro da rede da operadora](https://www.broadnet.me/marketing/generated/viz-ai.png)

Inteligência artificial para operadoras

## Aprendizagem automática de nível de operadora, dentro da rede.

Deteção de fraudes em tempo real, otimização de encaminhamento e pontuação de anomalias de ID do remetente implementadas em redes de operadoras — treinadas com a telemetria de mais de 300 milhões de mensagens por dia.

200+

países

1,000+

ligações a operadores

99.99%

SLA

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Dentro da consola do agente

## Um modelo a resolver um ticket — no idioma do cliente.

Deteção de intenção, uma chamada de ferramenta ao vivo, uma pesquisa RAG e uma resposta resolvida — em árabe e inglês, a partir de um só modelo conversacional. Abaixo, uma transcrição ilustrativa e anonimizada.

- Cliente
- Chamada de ferramenta / RAG
- Agente de IA

broadnet-ai · agent-console

Exemplo · anonimizado Sessão

sessão: cx_7f21••• modelo: bn-convo-v4 · ar+en

detetado: ar intenção: order_status

مرحبًا، أين طلبي رقم ‎#12345؟

→ nlp.detect_lang() → "ar" · classify_intent() → order_status (0.98)

→ rag.retrieve(kb="orders", ref="#12345")

→ order_status(#12345)

← 200 OK { status:"out_for_delivery", eta:"18:30", courier:"•••••" }

Resolvido

طلبك ‎#12345 قيد التوصيل وسيصل اليوم قبل الساعة 6:30 مساءً.

detetado: en intenção: notify_subscribe

Thanks! Can you text me when the driver is close?

→ notify.subscribe(order="#12345", channel="sms", trigger="eta<10m")

← 202 Accepted { subscription:'sub_9f2c•••' }

Resolvido

Done — I'll text you when the driver is about 10 minutes away.

Exemplo ilustrativo — uma transcrição de exemplo anonimizada, não uma sessão de cliente ao vivo.

Construído com base em telemetria BroadNet real

## Os dados que somente uma operadora pode ver.

A IA da BroadNet é treinada com os mesmos sinais de rede que a BroadNet vem recolhendo desde 2003 — DLRs, latências de rota, históricos de ID do remetente e fluxos de conversação bidirecionais. Não é um wrapper num LLM público. São modelos com dados de referência.

Corpus de formação

300M+

Mensagens/dia

Cobertura de encaminhamento

200+

Países

Feedback DLR direto

1,000+

Ligações a operadores

Histórico de referência verificado

23 anos

De telemetria

Capacidades

## Seis modelos. Todos em produção atualmente.

Todos os modelos abaixo estão em execução na rede BroadNet neste momento — detetando fraudes, selecionando rotas e marcando intenções nos mais de 300 milhões de mensagens que processamos diariamente. Os mesmos modelos estão disponíveis como serviços para operadoras e empresas por meio da API de IA da BroadNet.

Usado em SMS Firewall

### pontuação de fraude de aprendizagem ML

Probabilidade de fraude inferior a um segundo para cada mensagem A2P recebida. Deteta phishing por SMS, AIT, artefatos de rotas cinzentas e anomalias de pontuação de confiança antes que cheguem ao assinante.

Usado em SMSC Gateway

### Encaminhamento inteligente

Router baseado em aprendizagem por reforço que seleciona o melhor caminho para cada operadora, considerando destino, horário e tipo de conteúdo. Otimiza simultaneamente a entrega, o custo e a veracidade do DLR (Distributed Live Router).

**Rotas/s por nó**

30,000

Usado em Sender ID Registry

### Deteção de anomalias Sender ID

Análise comportamental de remetentes alfanuméricos. Identifica IDs sequestrados, marcas falsificadas e registos semelhantes antes que prejudiquem a confiança do cliente.

**Coverage**

200+ ctry

Usado em Two-way messaging

### Classificação de intenção

Etiquetagem multilíngue de intenções para respostas recebidas — STOP, HELP, compra, suporte, escalonamento. Inglês e árabe nativos, além de 14 idiomas adicionais otimizados para contextos de negócios no Médio Oriente e Norte de África.

**Languages**

16

**Intents**

240+

Usado em Campaign analytics

### Análise de sentimentos

Análise de sentimento em nível de aspeto em conversas bidirecionais. Revela os segmentos de uma campanha que geraram reações negativas, permitindo que você ajuste a mensagem, e não o público.

**Aspects**

32

**Polarity**

5-class

**Latency**

<50ms

Usado em SMSC + voice firewall

### Deteção de SIM-box e flash-call

Deteção de fuga de receita por rotas alternativas (grey routes) em nível de operadora — padrões de origem em SIM box, abuso de chamadas instantâneas e bypass de OTT, com pontuação na taxa de linha. Alimenta o mesmo ciclo de monetização A2P imposto pelo firewall.

**Latency**

<20ms

Integração de rede

## Os modelos ficam dentro da rede, não ao lado dela.

As decisões do modelo são gravadas de volta no plano de encaminhamento em tempo real — sem trabalhos em lote, sem retreinamentos noturnos. O firewall, SMSC, WhatsApp, RCS e conectores de voz consomem inferência dos mesmos clusters regionais com latência de ponta a ponta p99 inferior a 50 ms.

1. Camada 01 Edge Entrada A2P / Bidirecional / Voz Cada mensagem, evento de chamada e webhook é enriquecido em tempo real com recursos do modelo — reputação do remetente, incorporação de conteúdo, histórico de rotas.
2. Camada 02 Models Plano de inferência de IA BroadNet Seis modelos de produção — fraude, encaminhamento, anomalia, intenção, sentimento e conversacional — foram fornecidos por clusters de inferência regionais com latência p99 inferior a 50 ms.
3. Camada 03 Network Firewall SMS · SMSC · WhatsApp · RCS · Voz As decisões do modelo são gravadas na camada de encaminhamento em tempo real — sem trabalhos em lote fora da banda, sem gargalos de intervenção humana.

POST · api.broadnet.me · fraud scoring

ao vivo

```
{
  "msg_id":     "01HGN…7QF",
  "sender":     "MyBank",
  "destination":"+971 50 ••• 4567",
  "features": {
    "sender_age_d":     412,
    "route_dlr_truth":  0.998,
    "content_emb":      "<f32x768>"
  },
  "decision": { "label":"clean", "score":0.0021, "model":"fraud-v4.2" }
}
```

Governança de dados

## Inteligência artificial de nível de operadora significa processamento de dados de nível de operadora.

A Carrier AI é construída dentro de uma operadora regulamentada — não de uma empresa de modelagem. A mesma postura de conformidade que nos permite operar como um fornecedor de mensagens licenciado em mais de 200 países rege cada byte que os modelos tocam.

### Os dados permanecem na infraestrutura do cliente.

Nenhuma informação pessoal identificável (PII) jamais sai do seu locatário. Os modelos são treinados com base em recursos de rede agregados e encriptados — nunca em corpos de mensagens, nunca em identificadores de assinantes.

### Registos completos de auditoria do modelo

Cada inferência é assinada e persistida juntamente com o vetor de características, a versão do modelo e a decisão. Pode ser exportada para órgãos reguladores, auditoria interna e resolução de disputas.

### GDPR · CCPA · HIPAA · ISO 27001

A Carrier AI herda as certificações da rede matriz: ISO 27001:2022, ISO 9001:2015, ISO 22301 BCMS, SOC 2, além da validação NIST AI RMF e dos testes OWASP LLM Top 10.

- ISO 27001
- ISO 9001
- ISO 22301
- SOC 2
- GDPR
- NIST AI RMF

Pipeline de recursos hashed Registos de inferência assinados · Retenção de 7 anos Residência no local/regional disponível

Carrier AI · entrada de engenharia

## Fale com a engenharia de IA.

Diga-nos onde você deseja um modelo — no seu firewall, no seu tráfego bidirecional, ou na frente da sua fila de suporte. Um engenheiro de IA irá dimensionar a integração, partilhar um benchmark numa amostra do seu tráfego real e implementar um piloto em até duas semanas.

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$ ai@broadnet.me · piloto definido em duas semanas