# 面向消息服务基础设施。

- 规范 URL: https://www.broadnet.me/zh/broadnet-ai
- 语言: zh-CN
- 最后更新: 2026-10-19
- 发布方: BroadNet (https://www.broadnet.me)
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[定位AI产品图谱· 查看全部四款AI产品及其适用对象](https://www.broadnet.me/zh/ai#ai-map)

Carrier AI · 运营商网络内部

面向大规模消息服务的机器学习欺诈检测、路由优化、意图分类及情感分析。这些模型原本运行于BroadNet网络内部——现已作为可组合的服务，提供给已信任该运营商的运营商及企业。

[咨询AI工程团队](https://www.broadnet.me/zh/contact) [所有AI产品](https://www.broadnet.me/zh/ai#ai-map)

训练语料库

300M+

每天来自真实BroadNet网络的遥测数据——覆盖200多个国家、1,000多个运营商直连，以及23年的互联历史。

**P99推理延迟**

<50ms

**语言**

16

**生产模型**

6

**自成立至今**

2003

任何PII（个人身份信息）都不会离开客户租户。模型仅基于哈希处理后的聚合网络特征进行训练。

![运营商网络内的电信级AI](https://www.broadnet.me/marketing/generated/viz-ai.png)

面向运营商的AI

## 电信级机器学习，内置于网络之中。

在运营商网络内部部署线速欺诈检测、通道优化和发送者ID异常评分——基于每天超过3亿条消息的遥测数据训练。

200+

国家

1,000+

运营商直连

99.99%

SLA

[咨询AI工程团队](https://www.broadnet.me/zh/contact)

智能体控制台内部

## 观看模型如何处理工单—— 并使用客户的语言进行回复。

意图检测、实时工具调用、RAG检索以及最终的解答——这一切都由一个对话模型完成，涵盖阿拉伯语和英语。以下是经过脱敏处理的示例对话记录。

- 客户
- 工具 / RAG调用
- AI智能体

broadnet-ai · agent-console

示例 · 已脱敏会话

会话: cx_7f21•••模型: bn-convo-v4 · ar+en

已检测到: ar意图: 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:"•••••" }

已解析

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

已检测到: en意图: 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•••' }

已解析

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

示例——经过脱敏处理的样本转录，并非实时客户会话。

基于真实的BroadNet遥测数据

## 只有运营商才能看到的数据。

Carrier AI基于BroadNet自2003年以来收集的相同网络信号进行训练——包括状态报告（DLR）、通道延迟、发送者ID历史记录以及双向对话流。它不是公共大语言模型（LLM）的简单封装，而是基于真实数据（ground truth）的模型。

训练语料库

300M+

每天消息数

路由覆盖范围

200+

国家/地区

直接DLR反馈

1,000+

运营商连接

真实历史数据

23年

遥测数据

功能特性

## 六个模型。目前均已投入生产。

以下所有模型目前都在BroadNet网络中实时运行——在我们每天处理的超过3亿条消息中进行欺诈检测、通道选择及意图标记。同样的模型也通过Carrier AI API作为服务提供给运营商和企业。

应用于 SMS Firewall

### 机器学习欺诈评分

针对每条入站A2P短信进行亚秒级的欺诈概率检测。在短信钓鱼、AIT、灰色通道痕迹和信任评分异常影响到用户之前将其拦截。

应用于 SMSC Gateway

### 智能路由

基于强化学习的路由器，可根据目的地、时段和内容类型选择最佳运营商路径。同时针对送达率、成本和DLR真实性进行优化。

**每个节点的路由/秒**

30,000

应用于 发送者ID报备

### 发送者ID异常检测

针对字母数字型发送者进行行为指纹识别。在被劫持的ID、仿冒品牌和相似注册信息损害您的客户信任评分之前，将其标记出来。

**覆盖范围**

200+国家

应用于 Two-way messaging

### 意图分类

针对入站回复的多语言意图标签——STOP、HELP、购买、支持、升级。支持英语和阿拉伯语母语识别，并针对中东及北非业务场景优化了另外14种语言。

**语言**

16

**意图**

240+

应用于 Campaign analytics

### 情感分析

针对双向对话进行细粒度的情感评分。通过识别导致负面反应的营销活动分段，让您可以针对消息内容进行优化，而非针对受众。

**维度**

32

**极性**

5-class

**延迟**

<50ms

应用于 SMSC +语音防火墙

### SIM-box与闪呼检测

电信级的灰色通道收入流失检测——针对SIM-box发起、闪呼滥用以及绕过OTT模式的线速评分。这为防火墙所执行的A2P变现闭环提供支持。

**延迟**

<20ms

网络集成

## 模型部署在网络内部，而非网络边缘。

模型决策会实时写回路由平面——无需批处理任务，也无需夜间重新训练。防火墙、SMSC、WhatsApp、RCS以及语音连接器均从相同的区域集群获取推理结果，端到端p99延迟低于50ms。

1. 层01 Edge 入站A2P / 双向 / 语音 每条消息、通话事件和Webhook在传输过程中都会通过模型特征进行增强——包括发送者信誉、内容嵌入和通道历史。
2. 层02 Models Carrier AI推理平面 六种生产模型——欺诈、路由、异常、意图、情感、对话——由区域推理集群提供服务，p99延迟小于50ms。
3. 层03 Network 短信防火墙·SMSC·WhatsApp·RCS·语音 模型决策实时回写至路由层 — 无需带外批处理任务，不存在人工干预瓶颈。

POST · api.broadnet.me · fraud scoring

live

```
{
  "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" }
}
```

数据治理

## 电信级AI意味着电信级的数据处理能力。

Carrier AI构建于受监管的运营商内部，而非模型商店。使我们能够在200多个国家作为持牌消息服务提供商运营的合规立场，也约束着模型接触的每一个字节。

### 数据保留在客户的基础设施中

任何个人身份信息（PII）都不会离开您的租户。模型基于哈希处理后的聚合网络特征进行训练——绝不涉及消息正文，也绝不涉及订阅者标识符。

### 完整的模型审计日志

每一次推理都会连同特征向量、模型版本和决策结果进行签名并持久化存储。可供监管机构、内部审计和争议解决使用。

### GDPR · CCPA · HIPAA · ISO 27001

Carrier AI继承了母网络的认证：ISO 27001:2022、ISO 9001:2015、ISO 22301 BCMS、SOC 2，此外还通过了NIST AI RMF验证和OWASP LLM Top 10测试。

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

哈希特征流水线 已签名推理日志 · 7年留存 提供本地部署/区域数据驻留方案

Carrier AI · 工程接入

## 联系AI工程团队。

告诉我们您希望在何处应用模型——是在您的防火墙中，在您的双向短信流量中，还是作为您支持队列的前端。AI工程师将评估集成范围，基于您的部分真实流量分享基准测试结果，并在两周内搭建起试点。

[咨询AI工程团队](https://www.broadnet.me/zh/contact) [所有AI产品](https://www.broadnet.me/zh/ai#ai-map)

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