통신용 AI 시장 : 시장 규모, 점유율 및 성장률, 산업 분석 - 유형별, 용도별, 지역별 인사이트 및 예측(2026-2034년)
AI in Telecommunication Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2026-2034
상품코드:1930252
리서치사:Fortune Business Insights Pvt. Ltd.
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 150 Pages
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
한글목차
통신용 AI 시장 성장 동인
세계 통신용 AI 시장은 2025년 47억 3,000만 달러로 평가되었습니다. 2026년 67억 3,000만 달러에서 성장하여 2034년까지 881억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이는 예측 기간 동안 CAGR이 37.9%인 것을 반영합니다. 북미가 2025년 26.40%의 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상되며, 이는 첨단 네트워크 인프라, 자동화 확산, AI 기술에 대한 투자에 힘입은 바 큽니다.
통신 분야의 AI는 인공지능과 머신러닝을 전략적으로 통합하여 업무 효율성 향상, 네트워크 성능 최적화, 일상 업무 자동화, 고객 경험 개선을 도모합니다. AI의 예측 능력은 통신사업자가 네트워크 문제를 예측하고, 다운타임을 최소화하며, 운영 비용을 절감하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕습니다. 이 분야의 급속한 성장은 고급 네트워크 관리, 개인화된 서비스, 비용 효율적인 운영에 대한 수요 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 코로나19 팬데믹은 원격 근무와 디지털 커뮤니케이션의 급증으로 AI 도입을 가속화시켰고, 통신 사업자들이 서비스 품질 유지와 운영 비용 절감을 위해 AI 기반 솔루션을 우선순위에 두는 계기가 되었습니다. AI 관련 기업에 대한 업계 투자가 크게 증가했으며, 2019년부터 2020년까지 전 세계 AI 자금 조달이 40% 증가하여 장기적인 도입 추세가 두드러졌습니다.
생성형 AI의 영향
통신사들은 비정형 데이터 분석, 정보 사일로화 해소, 네트워크 성능 및 고객 서비스 향상으로 이어질 수 있는 실용적 지식 도출을 목적으로 생성형 AI의 활용을 모색하고 있습니다. 생성형 AI를 운영하기 위해서는 현대화된 데이터 시스템, 확장 가능한 인프라, 견고한 보안 대책이 필요합니다. 통신사들은 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해 인재 육성에 투자하고 있으며, 현장 직원들이 AI 솔루션을 활용할 수 있도록 하는 동시에 리스크와 잠재적 취약점을 최소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 생성형 AI의 초기 실험과 파일럿 프로그램을 통해 기업은 영향력 있는 이용 사례를 파악하고 진화하는 통신 산업에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
시장 동향
시장의 주요 트렌드 중 하나는 AI 애플리케이션 개발의 효율화입니다. 통신사들은 자체 AI 솔루션 개발을 가속화하기 위해 기성 AI 모델과 프레임워크의 채택을 확대하고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 네트워크 최적화, 예지보전, 자동화된 고객 서비스를 위한 AI를 신속하게 도입할 수 있으며, AI 전략에 대한 통제력을 유지하면서 비용과 개발 시간을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 2023년 3월에는 SK텔레콤이 자체 개발한 AI 챗봇 'A.'를 출시하며 ChatGPT와 유사한 슈퍼앱으로 자리매김하고 있습니다.
시장 성장 동인
효율적인 데이터 관리와 자동화에 대한 요구가 높아지면서 AI 도입을 촉진하고 있습니다. 통신사는 매일 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, AI 알고리즘은 이러한 정보를 실시간으로 분류, 모니터링, 분석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기능은 네트워크 보안, 서비스 개인화, 운영 효율성 향상, 더 나은 의사 결정, 인적 개입 감소를 가능하게 합니다. 2023년 8월 인도 통신규제청(TRAI)이 AI 기반 서비스 품질 표준을 제안하는 등 규제 측면의 지원도 AI 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
억제요인
데이터 프라이버시에 대한 우려와 숙련된 AI 전문가 부족이 문제점으로 지적되고 있습니다. 통신사는 GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA 등의 규제를 준수하면서 기밀성이 높은 고객 데이터를 관리해야 합니다. 또한, AI 엔지니어와 데이터 사이언스자에 대한 수요가 공급을 초과하고 있어 도입이 지연되고 시장 성장이 제한될 수 있습니다.
시장 세분화 분석
전개별:
On-Premise 솔루션은 데이터 보안과 낮은 지연 시간으로 인해 2026년 53.46%의 시장 점유율을 차지하며 주류가 될 것으로 예측됩니다.
클라우드 기반 AI는 저렴한 가격, 확장성, 도입 용이성으로 인해 빠른 성장이 예상되며, 유연하고 효율적인 AI 도입을 가능하게 합니다.
기술별:
빅데이터는 고객 행동, 네트워크 성능, 운영 효율성에 대한 인사이트를 제공함으로써 시장을 선도하고 있습니다.
머신러닝은 용도 전반의 적응성, 증가하는 데이터 양과 연산 능력의 활용으로 인해 가장 높은 성장률을 보이고 있습니다.
용도별:
고객 서비스 및 마케팅용 VDA는 2026년 47.52%의 점유율을 차지하며 개인화된 경험 향상, 업무 자동화, 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 예측됩니다.
네트워크/IT 운영 관리는 복잡해지는 네트워크, 5G 통합, 실시간 분석에 대한 수요에 힘입어 가장 빠른 성장이 예상됩니다.
지역별 인사이트
북미: 견고한 통신 인프라와 AI 도입에 힘입어 2025년 12억 4,000만 달러, 2026년 17억 2,000만 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다. 미국 시장은 2026년 9억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
아시아태평양: 신흥 경제국(중국, 인도, 일본)이 통신 효율화를 위해 AI를 도입하고 있어 가장 빠른 성장이 예상됩니다. 2026년 시장 규모는 일본이 3억 6,000만 달러, 중국이 4억 6,000만 달러, 인도가 3억 3,000만 달러입니다.
유럽: AI 조사 및 통신 최적화에 대한 투자가 성장을 주도하며, 2026년 영국은 3억 1,000만 달러, 독일은 3억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
중동/아프리카, 남미: 아랍에미리트, 남아프리카공화국, 브라질, 아르헨티나 등의 국가에서 모바일 가입자 수 확대와 AI를 통한 서비스 최적화가 성장을 견인할 것입니다.
주요 기업 동향 및 개발 현황
주요 기업들은 AI 혁신과 스타트업에 집중하고 있으며, Infosys, IBM, Cisco, Ericsson, Nokia, Intel, Alphabet, Nuance, Nvidia, AT&T 등을 들 수 있습니다. 주요 동향은 다음과 같습니다.
2024년 2월: Deutsche Telekom, 앱이 필요 없는 AI 탑재 스마트폰 발표.
2024년 2월: 라쿠텐과 OpenAI가 AI 네트워크 최적화를 위해 제휴.
2024년 2월: Jio Platforms, AI 강화 기업 네트워크를 위한 'Jio Brain' 도입.
2024년 1월: 보다폰과 마이크로소프트가 생성형 AI 및 클라우드 서비스 분야에서 제휴.
2023년 12월: Tollring, 클라우드 기반 통화 녹음 및 분석 서비스 'Record AI' 출시.
목차
제1장 서론
제2장 주요 요약
제3장 시장 역학
제4장 경쟁 구도
제5장 세계의 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제6장 북미 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제7장 남미 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제8장 유럽 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제9장 중동 및 아프리카 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제10장 아시아태평양 통신용 AI 시장 규모 추정·예측, 부문별, 2021년-2034년
제11장 주요 10개사 기업 개요
제12장 주요 포인트
LSH
영문 목차
영문목차
Growth Factors of AI in telecommunication Market
The global AI in telecommunication market was valued at USD 4.73 billion in 2025 and is projected to grow from USD 6.73 billion in 2026 to reach USD 88.11 billion by 2034, reflecting a CAGR of 37.9% during the forecast period. North America led the market with a 26.40% share in 2025, driven by advanced network infrastructure, widespread adoption of automation, and investments in AI technologies.
AI in telecommunications involves the strategic integration of artificial intelligence and machine learning to enhance operational efficiency, optimize network performance, automate routine tasks, and improve customer experiences. AI predictive capabilities help telecom providers anticipate network issues, minimize downtime, reduce operational costs, and gain competitive advantage. The sector's rapid growth is fueled by the increasing demand for advanced network management, personalized services, and cost-efficient operations. The COVID-19 pandemic accelerated AI adoption, as remote work and digital communications surged, prompting telecom operators to prioritize AI-driven solutions to maintain service quality and reduce operational expenditures. Industry investments in AI-focused companies rose significantly, with global AI funding increasing by 40% from 2019 to 2020, highlighting long-term adoption trends.
Impact of Generative AI
Telecom companies are exploring generative AI to analyze unstructured data, break down information silos, and derive actionable insights that enhance network performance and customer service. Operationalizing generative AI requires modernized data systems, scalable infrastructure, and robust security measures. Telecom operators are investing in talent development to leverage generative AI effectively, ensuring that frontline workers can utilize AI solutions while minimizing risks and potential vulnerabilities. Early experiments and pilot programs in generative AI are enabling companies to identify impactful use cases and maintain competitiveness in the evolving telecom landscape.
Market Trends
A key trend in the market is streamlined AI application development. Telecom companies are increasingly adopting pre-built AI models and frameworks to accelerate the development of in-house AI solutions. This approach enables rapid deployment of AI for network optimization, predictive maintenance, and automated customer services, reducing costs and development time while maintaining control over AI strategies. For instance, in March 2023, SK Telecom launched its in-house AI chatbot "A.", integrating e-commerce and music streaming services, positioning it as a super app similar to ChatGPT.
Market Growth Factors
The growing need for efficient data management and automation is driving AI adoption. Telecom companies generate massive volumes of data daily, and AI algorithms help classify, monitor, and analyze this information in real time. These capabilities improve network security, service personalization, and operational efficiency, enabling better decision-making and reducing human intervention. Regulatory support, such as the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) proposing AI-driven quality of service standards in August 2023, is further encouraging AI adoption.
Restraining Factors
Challenges include data privacy concerns and a shortage of skilled AI professionals. Telecom companies must manage sensitive customer data while complying with regulations like GDPR and CCPA. Additionally, the high demand for AI engineers and data scientists exceeds supply, potentially slowing deployment and limiting market growth.
Market Segmentation Analysis
By Deployment:
On-premises solutions are projected to dominate with 53.46% market share in 2026 due to data security and low-latency requirements.
Cloud-based AI is expected to grow rapidly due to affordability, scalability, and easier adoption, enabling flexible and efficient AI deployment.
By Technology:
Big Data leads the market as it provides insights into customer behavior, network performance, and operational efficiency.
Machine Learning exhibits the highest growth rate due to adaptability across applications, leveraging increasing data volumes and computing power.
By Application:
Customer Service and Marketing VDAs dominate with 47.52% share in 2026, enhancing personalized experiences, automating tasks, and improving customer satisfaction.
Network/IT Operations Management is projected to grow fastest, driven by complex networks, 5G integration, and real-time analytics requirements.
Regional Insights
North America: Valued at USD 1.24 billion in 2025 and USD 1.72 billion in 2026, supported by robust telecom infrastructure and AI adoption. The U.S. market is projected at USD 0.93 billion in 2026.
Asia Pacific: Expected to grow fastest due to emerging economies (China, India, Japan) adopting AI for telecom efficiency. Japan is USD 0.36 billion, China USD 0.46 billion, and India USD 0.33 billion in 2026.
Europe: Investments in AI research and telecom optimization drive growth, with the UK at USD 0.31 billion and Germany at USD 0.33 billion in 2026.
Middle East & Africa and South America: Growth is fueled by mobile subscriber expansion and AI-driven service optimization in countries like UAE, South Africa, Brazil, and Argentina.
Key Industry Players and Developments
Leading companies are focusing on AI innovation and startups, including Infosys, IBM, Cisco, Ericsson, Nokia, Intel, Alphabet, Nuance, Nvidia, and AT&T. Notable developments:
Feb 2024: Deutsche Telekom launched an app-less AI-powered smartphone.
Feb 2024: Rakuten & OpenAI partnered for AI network optimization.
Feb 2024: Jio Platforms introduced 'Jio Brain' for AI-enhanced enterprise networks.
Jan 2024: Vodafone & Microsoft partnership for generative AI and cloud services.
Dec 2023: Tollring launched Record AI for cloud-based call recording and analysis.
Conclusion
The AI in telecommunication market is set for exponential growth, projected to expand from USD 6.73 billion in 2026 to USD 88.11 billion by 2034, driven by AI adoption, automation, generative AI, and big data analytics. While challenges such as data privacy and AI talent shortages remain, the market's transformative potential in network optimization, customer engagement, and operational efficiency ensures a robust future, particularly in Asia Pacific and North America. Telecom providers investing in AI today are poised to gain a significant competitive edge over the next decade.
Segmentation By Deployment
Cloud
On-Premises
By Technology
Machine Learning
Natural Language Processing
Big Data
Others (Deep Learning)
By Application
Network/IT Operations Management
Customer Service and Marketing VDAS
CRM Management
Radio Access Network
Customer Experience Management
Predictive Maintenance
Others (Fraud Mitigation)
By Region
North America (By Deployment, Technology, Application, and Country)
U.S.
Canada
Mexico
South America (By Deployment, Technology, Application, and Country)
Brazil
Argentina
Rest of South America
Europe (By Deployment, By Technology, By Application, and Country)
U.K.
Germany
France
Italy
Spain
Russia
Benelux
Nordics
Rest of Europe
Middle East & Africa (By Deployment, Technology, Application, and Country)
Turkey
Israel
GCC
North Africa
South Africa
Rest of the Middle East & Africa
Asia Pacific (By Deployment, Technology, Application, and Country)
China
India
Japan
South Korea
ASEAN
Oceania
Rest of Asia Pacific
Table of Content
1. Introduction
1.1. Definition, By Segment
1.2. Research Methodology/Approach
1.3. Data Sources
2. Executive Summary
3. Market Dynamics
3.1. Macro and Micro Economic Indicators
3.2. Drivers, Restraints, Opportunities and Trends
3.3. Impact of Generative AI
4. Competition Landscape
4.1. Business Strategies Adopted by Key Players
4.2. Consolidated SWOT Analysis of Key Players
4.3. Global AI in Telecommunication Key Players Market Share Insights and Analysis, 2025
5. Global AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
5.1. Key Findings
5.2. By Deployment (USD)
5.2.1. Cloud
5.2.2. On-Premises
5.3. By Technology (USD)
5.3.1. Machine Learning
5.3.2. Natural Language Processing
5.3.3. Big Data
5.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
5.4. By Application (USD)
5.4.1. Network/IT Operations Management
5.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
5.4.3. CRM Management
5.4.4. Radio Access Network
5.4.5. Customer Experience Management
5.4.6. Predictive Maintenance
5.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
5.5. By Region (USD)
5.5.1. North America
5.5.2. South America
5.5.3. Europe
5.5.4. Middle East & Africa
5.5.5. Asia Pacific
6. North America AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
6.1. Key Findings
6.2. By Deployment (USD)
6.2.1. Cloud
6.2.2. On-Premises
6.3. By Technology (USD)
6.3.1. Machine Learning
6.3.2. Natural Language Processing
6.3.3. Big Data
6.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
6.4. By Application (USD)
6.4.1. Network/IT Operations Management
6.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
6.4.3. CRM Management
6.4.4. Radio Access Network
6.4.5. Customer Experience Management
6.4.6. Predictive Maintenance
6.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
6.5. By Country (USD)
6.5.1. U.S.
6.5.2. Canada
6.5.3. Mexico
7. South America AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
7.1. Key Findings
7.2. By Deployment (USD)
7.2.1. Cloud
7.2.2. On-Premises
7.3. By Technology (USD)
7.3.1. Machine Learning
7.3.2. Natural Language Processing
7.3.3. Big Data
7.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
7.4. By Application (USD)
7.4.1. Network/IT Operations Management
7.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
7.4.3. CRM Management
7.4.4. Radio Access Network
7.4.5. Customer Experience Management
7.4.6. Predictive Maintenance
7.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
7.5. By Country (USD)
7.5.1. Brazil
7.5.2. Argentina
7.5.3. Rest of South America
8. Europe AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
8.1. Key Findings
8.2. By Deployment (USD)
8.2.1. Cloud
8.2.2. On-Premises
8.3. By Technology (USD)
8.3.1. Machine Learning
8.3.2. Natural Language Processing
8.3.3. Big Data
8.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
8.4. By Application (USD)
8.4.1. Network/IT Operations Management
8.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
8.4.3. CRM Management
8.4.4. Radio Access Network
8.4.5. Customer Experience Management
8.4.6. Predictive Maintenance
8.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
8.5. By Country (USD)
8.5.1. U.K.
8.5.2. Germany
8.5.3. France
8.5.4. Italy
8.5.5. Spain
8.5.6. Russia
8.5.7. Benelux
8.5.8. Nordics
8.5.9. Rest of Europe
9. Middle East & Africa AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
9.1. Key Findings
9.2. By Deployment (USD)
9.2.1. Cloud
9.2.2. On-Premises
9.3. By Technology (USD)
9.3.1. Machine Learning
9.3.2. Natural Language Processing
9.3.3. Big Data
9.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
9.4. By Application (USD)
9.4.1. Network/IT Operations Management
9.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
9.4.3. CRM Management
9.4.4. Radio Access Network
9.4.5. Customer Experience Management
9.4.6. Predictive Maintenance
9.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
9.5. By Country (USD)
9.5.1. Turkey
9.5.2. Israel
9.5.3. GCC
9.5.4. North Africa
9.5.5. South Africa
9.5.6. Rest of Middle East & Africa
10. Asia Pacific AI in Telecommunication Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021 - 2034
10.1. Key Findings
10.2. By Deployment (USD)
10.2.1. Cloud
10.2.2. On-Premises
10.3. By Technology (USD)
10.3.1. Machine Learning
10.3.2. Natural Language Processing
10.3.3. Big Data
10.3.4. Others (Deep Learning, etc.)
10.4. By Application (USD)
10.4.1. Network/IT Operations Management
10.4.2. Customer Service and Marketing VDAS
10.4.3. CRM Management
10.4.4. Radio Access Network
10.4.5. Customer Experience Management
10.4.6. Predictive Maintenance
10.4.7. Others (Fraud Mitigation, etc.)
10.5. By Country (USD)
10.5.1. China
10.5.2. Japan
10.5.3. India
10.5.4. South Korea
10.5.5. ASEAN
10.5.6. Oceania
10.5.7. Rest of Asia Pacific
11. Company Profiles for Top 10 Players (Based on data availability in public domain and/or on paid databases)
11.1. Infosys Limited
11.1.1. Overview
11.1.1.1. Key Management
11.1.1.2. Headquarters
11.1.1.3. Offerings/Business Segments
11.1.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.1.2.1. Employee Size
11.1.2.2. Past and Current Revenue
11.1.2.3. Geographical Share
11.1.2.4. Business Segment Share
11.1.2.5. Recent Developments
11.2. IBM Corporation
11.2.1. Overview
11.2.1.1. Key Management
11.2.1.2. Headquarters
11.2.1.3. Offerings/Business Segments
11.2.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.2.2.1. Employee Size
11.2.2.2. Past and Current Revenue
11.2.2.3. Geographical Share
11.2.2.4. Business Segment Share
11.2.2.5. Recent Developments
11.3. Cisco Systems Inc.
11.3.1. Overview
11.3.1.1. Key Management
11.3.1.2. Headquarters
11.3.1.3. Offerings/Business Segments
11.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.3.2.1. Employee Size
11.3.2.2. Past and Current Revenue
11.3.2.3. Geographical Share
11.3.2.4. Business Segment Share
11.3.2.5. Recent Developments
11.4. Telefonaktiebolaget LM Ericsson
11.4.1. Overview
11.4.1.1. Key Management
11.4.1.2. Headquarters
11.4.1.3. Offerings/Business Segments
11.4.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.4.2.1. Employee Size
11.4.2.2. Past and Current Revenue
11.4.2.3. Geographical Share
11.4.2.4. Business Segment Share
11.4.2.5. Recent Developments
11.5. Nokia Corporation
11.5.1. Overview
11.5.1.1. Key Management
11.5.1.2. Headquarters
11.5.1.3. Offerings/Business Segments
11.5.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.5.2.1. Employee Size
11.5.2.2. Past and Current Revenue
11.5.2.3. Geographical Share
11.5.2.4. Business Segment Share
11.5.2.5. Recent Developments
11.6. Intel Corporation
11.6.1. Overview
11.6.1.1. Key Management
11.6.1.2. Headquarters
11.6.1.3. Offerings/Business Segments
11.6.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.6.2.1. Employee Size
11.6.2.2. Past and Current Revenue
11.6.2.3. Geographical Share
11.6.2.4. Business Segment Share
11.6.2.5. Recent Developments
11.7. Alphabet Inc.
11.7.1. Overview
11.7.1.1. Key Management
11.7.1.2. Headquarters
11.7.1.3. Offerings/Business Segments
11.7.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.7.2.1. Employee Size
11.7.2.2. Past and Current Revenue
11.7.2.3. Geographical Share
11.7.2.4. Business Segment Share
11.7.2.5. Recent Developments
11.8. Nuance Communications, Inc.
11.8.1. Overview
11.8.1.1. Key Management
11.8.1.2. Headquarters
11.8.1.3. Offerings/Business Segments
11.8.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.8.2.1. Employee Size
11.8.2.2. Past and Current Revenue
11.8.2.3. Geographical Share
11.8.2.4. Business Segment Share
11.8.2.5. Recent Developments
11.9. Nvidia Corporation
11.9.1. Overview
11.9.1.1. Key Management
11.9.1.2. Headquarters
11.9.1.3. Offerings/Business Segments
11.9.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
11.9.2.1. Employee Size
11.9.2.2. Past and Current Revenue
11.9.2.3. Geographical Share
11.9.2.4. Business Segment Share
11.9.2.5. Recent Developments
11.10. AT&T Corporation
11.10.1. Overview
11.10.1.1. Key Management
11.10.1.2. Headquarters
11.10.1.3. Offerings/Business Segments
11.10.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
