Use Case

AI-Assistent für Produktangebote: Änderungen an Tarifpaketen in natürlicher Sprache, geprüft und von einem Menschen freigegeben

Product Offering AI im AI-Chat für WideCoup Convergent BSS: Eine Tarifpaketänderung wird in natürlicher Sprache beschrieben, gegen Regeln geprüft, ein Mensch gibt die Version frei.

Ausgabe für die Geschäftsführung

Das Problem

Um einen Tarif zu konfigurieren, muss ein Mitarbeiter die Besonderheiten eines bestimmten BSS kennen — und ein Betreiber kann mehrere davon betreiben, etwa eines für IoT und eines für Mobilfunk. Die Einstiegshürde für das Konfigurationsteam ist hoch. Das Marketing beschreibt eine Änderung in eigenen Worten, sie gelangt über eine manuelle Tabelle in den Katalog, und die Wirkung auf Umsatz und Churn zeigt sich erst nach der Markteinführung.

Bei der OSS/BSS-Modernisierung muss derselbe Tarif in jedem dieser Systeme konfiguriert werden.

Das Zielszenario

  1. Analyse: Der Tarifanalyst sieht die installierte Basis — Teilnehmer, Tarife, Nutzung — in einer vertrauten Chat-Oberfläche und segmentiert sie.
  2. Szenario: Der Analyst legt Preise, Zielsegmente und Aktionen fest; der Assistent prognostiziert die Wirkung auf Umsatz, Churn und Adoption.
  3. Klärung: Der Assistent prüft, ob die Anfrage vollständig ist, und fragt nach dem Fehlenden, statt zu raten.
  4. Katalogänderung: Ein Agent übernimmt das aktuelle Product Offering aus dem Produktkatalog, wendet die Änderung an, prüft die Konsistenz der technischen Parameter und bereitet die Differenz und die Geschäftsanforderungen vor.
  5. Ein Mensch entscheidet: Der Analyst finalisiert, und der Import in den Katalog erfolgt kontrolliert — Preview, Stage, Import, Status — mit Audit-Trail.

Product Offering AI für WideCoup Convergent BSS

Product Offering AI ist die AI-Chat-Anwendung der Plattform für Tarifpakete von WideCoup Convergent BSS. Bestandssegmentierung, KPI-Prognosen und die Arbeit über mehrere BSS-Plattformen gehören zum obigen Zielszenario; ihr Umfang für einen Betreiber wird im Projekt vereinbart.

  • Ein Konfigurator lädt eine Importvorlage für ein Tarifpaket hoch und bearbeitet sie in der Tabelle des Chats oder in natürlicher Sprache über den Agenten: „+10 % auf die Preise für Mehrverbrauch“, „Paketwährung auf EUR ändern“.
  • Sein Wissen über die Spalten, zulässigen Werte und Codes der Vorlage bezieht der Agent aus Knowledge Graph, und die Anwendung prüft jede Änderung: Eine Änderung, die eine Regel verletzt, stoppt mit Begründung, eine zweifelhafte geht mit Warnung durch.
  • Beim Commit laufen die Konfigurationsprüfungen des Pakets aus dem Graphen, jede mit ihrer Risikoklasse.
  • Der Agent committet nie: Ein Mensch gibt die Version frei, und der Benutzer lädt die Datei für den Import ins BSS herunter.

Was es bringt

  • Eine niedrigere Einstiegshürde für das Konfigurationsteam.
  • Szenario-KPIs vor der Markteinführung (Zielszenario): ARPU (Average Revenue per User), Gesamtumsatz, Net Adds und Churn-Delta.
  • Weniger Katalogfehler: Änderungen kommen als validierte Differenz zum aktuellen Plan.
  • BSS-agnostisch im Zielszenario: ein Assistent für mehrere BSS-Plattformen; das BSS bleibt eine eigene Domäne, die der Assistent liest und für die er Änderungen vorbereitet.

Was MEF.DEV einbringt

Agent Fabric-T für das Zusammenspiel von Agenten, Tools und Daten sowie MEF.DEV BPMN Low-code auf der Enablement & Monetization Platform für die Szenarien des Assistenten als gesteuerte Prozesse; Knowledge Graph für das Vorlagenwissen, auf das sich der Agent stützt.

Offering AI — mehrere Agenten bei Aufgaben im Produktkatalog, DemoBeim Abspielen wird das Video von YouTube geladen.
Architect edition — AI-Assistent für Produktangebote

Platz in der Architektur

Der Produktkatalog bleibt das führende System für Product Offerings und technische Parameter, das BSS bleibt eine eigene Domäne. Sein Importpfad — Preview, Stage, Import, Status, mit Audit-Trail — folgt der TM Forum-Praxis für Product Catalog (TMF620 Product Catalog). Der Assistent liest und bereitet Änderungen vor; in den Katalog schreibt er nicht.

Product Offering AI für WideCoup Convergent BSS

Product Offering AI wird als MCP-Server mit eingebetteter MCP App — dem Tarifraster — an den AI-Chat angebunden und ist für Agenten der Fabric über A2A erreichbar.

  • Raster Die Tabelle des Tarifpakets, ein Panel im AI-Chat der Plattform, mit Versionen, Spalten, Commit und Export.
  • Agent Ein Seitenpanel des Rasters. Er beantwortet Fragen zum Paket und wendet in natürlicher Sprache beschriebene Änderungen als Operationen auf Zellen und Zeilen an.
  • Paket Ein Thread im Gesprächsspeicher des Chats: jede Tabellenversion und jede Antwort des Agenten in einer Historie.
  • Wissen Vorlagenspalten, zulässige Werte und Codes bezieht der Agent aus Knowledge Graph; die Ablehnungsregeln selbst liegen in der Anwendung.
  • Prüfungen Jede Änderung, ob aus dem Raster oder vom Agenten, wird validiert: Ein Regelverstoß stoppt sie mit Begründung, eine zweifelhafte Änderung geht mit Warnung durch. Eine von einem Menschen bearbeitete Zelle oder eine in der Anfrage genannte Spalte erhält eine Warnung statt einer Ablehnung.
  • Versionen Jedes Paket hat eine Arbeits- und eine committete Version. Der Agent erstellt Arbeitsversionen und committet nie: Ein Mensch committet, und in diesem Moment laufen die Konfigurationsprüfungen des Pakets aus dem Graphen, jede mit ihrer Risikoklasse, ohne zu blockieren.
  • Ergebnis Der Benutzer lädt das Paket im Format der Importvorlage herunter und importiert es ins BSS; eine direkte Übertragung ins BSS hat die Anwendung nicht.

Zielszenario

Bestandsanalyse, Prognosen und die Arbeit über mehrere BSS-Plattformen sind ein Zielszenario; der Umfang wird im Projekt vereinbart.

  • Pricing Tool (MCP) Analysiert die installierte Basis, konfiguriert Preisszenarien, orchestriert Prognose- und Validierungsaufrufe und erzeugt das Katalog-Delta. Zu den Tools können get_install_base_metrics(filters), configure_pricing_scenario(payload), run_forecast(scenario_id, horizon), validate_plan_parameters(params) und export_catalog_delta(format) gehören.
  • Data Platform Historische und nahezu in Echtzeit verfügbare Abonnement- und Nutzungsdaten, bereitgestellt über SQL-Views, Lese-APIs und Exporte.
  • Prognosemodell Ein Service, der Umsatz, Churn und Adoption für ein Szenario schätzt und Prognosen mit Konfidenzintervallen liefert, mit Protokollierung der Läufe und Rückverfolgbarkeit von Modell und Version.
  • Plan Parameter Builder Agent Übernimmt den aktuellen Plan über ImportExistingPlan(), wendet kommerzielle Änderungen an, berechnet technische Parameter anhand der Produkt- und Servicespezifikationen neu und erzeugt eine Arbeitsmappe mit Diff-Registerkarte und Validierungsprotokoll.
  • Agent Fabric-T Sorgt für das Zusammenspiel von Ressourcen (Data Platform), Tools (Pricing Tool und Modell) und Agenten (Plan Parameter Builder), mit MCP-Connector und OAuth-Authentifizierung für eine externe Chat-Oberfläche.
  • MEF.DEV BPMN Low-code Führt die Szenarien des Assistenten als Flows send_message, get_config, get_rag und get_description aus; der RAG-Schritt (Retrieval-Augmented Generation) prüft, ob eine Anfrage vollständig ist, und teilt dem Benutzer mit, was fehlt.

Ablauf im Zielszenario

  1. Der Tarifanalyst fragt Kennzahlen der installierten Basis ab und segmentiert die Basis.
  2. Der Analyst entwirft ein Szenario mit Preispunkten, Zielsegmenten und Aktionen; das Tool liefert die KPI-Wirkung: ARPU, Gesamtumsatz, Net Adds, Churn-Delta.
  3. Der Analyst finalisiert die Änderungen, und buildDelta(scenario) erzeugt ein Excel-Delta gegenüber dem aktuellen Plan sowie auf Anfrage eine Datei mit Geschäftsanforderungen.
  4. Ein Mensch importiert das Delta über den kontrollierten Pfad des Katalogs.

Integration mit dem bestehenden BSS

Das Zielszenario benötigt Lesezugriff auf den Katalog, einen Importpfad für Excel-Delta-Dateien und einen Feed von Abonnement- und Nutzungsereignissen in die Data Platform. Das BSS bleibt hinter dieser Grenze eine eigene Domäne; im Zielszenario bedient ein Assistent mehrere BSS-Plattformen.

Technische Details auf platform.mef.dev →

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