上門服務效率低？人工智能將在這四個方面改善服務行業...
傳統的現場技術支持服務行業將變成以顧客為中心、無需等待的服務模式
不管是不是一件好事，技術已經走進了我們的生活，我們不能再把它拒之門外。無論我們身在何處，我們都可以在移動設備上實時獲取新聞。我們可以通過Netflix或其他流媒體服務在線觀看時下流行的電影。買東西所需的時間和精力變成了只是輕輕點幾下屏幕，就可以一鍵下單。事實上，電子商務的便捷性和它的風靡程度已經變成了一場全民性的狂歡。
但在如此快捷方便的同時，當我們的冰箱突然不制冷了，我們還在被要求在中午和下午5點之間在家等著上門維修；電視莫名其妙收不到信號又或者健身自行車突然就原地爆炸了，這種突發情況我們為什么還要等很久？為什么在服務業技術的發展節奏被其他領域甩在了身后？
一個解釋是，該行業還沒有采用能夠提高速度、準確性和可靠性的技術。如果服務人員可以與需要他們維修的設備直接進行通信，這樣就不必毫無準備地到事發現場，再從頭評估情況，然后開始工作所有這些都減慢了整個過程的速度，所以一般動輒就要用5個小時來保證問題可以準確解決。
當我們進入人工智能和物聯網時代，事情可能會有所轉機。IoT可以讓現場的服務人員能夠與機器進行對話，機器人維修，以快速識別問題；而AI則可以幫助服務人員在出現問題之前就會預測到。具體而言，人工智能和物聯網將在以下四個方面改變服務業。
圖像識別
人工智能將利用圖像識別技術從故障修復、預防性維護到安裝各個方面來簡化服務流程。人工智能可以幫助技術人員識別維修所需的零部件，或者記錄下哪些部件是工作訂單的一部分，并自動進行補充。這是當下非常經典的工作人員容易出錯的過程，但這可能會隨著AI的發展而改變。由于現場的服務與客戶家中或辦公室的零件密切相關，因此圖像識別技術在整個資產服務的生命周期中很大程度上可以提高現場工作人員的準確性。
技術人員指導
公司在管理時都希望可以對技術人員每一步要做什么工作都做出明確的規定不僅僅是出于合規管理的考慮，而且是為了培訓和安全。但對于一個公司來說，面對層出不窮的新發展，保持現狀已經很不容易了。通過人工智能技術，可以分析技術人員通常為某一種類型的工作做什么；對于特定類型的客戶，在特定的步驟，AI是可以開發出一套最佳實踐方案來指導未來的技術人員處理相同的狀況。這種指導性的經驗可以幫助技術人員提高首次訪問解決的效率，從而更加有效地完成他們的工作。這對這件事情中涉及到的所有利益相關者技術人員、調度人員和客戶都是十分有價值的。
生命周期預測
為技術人員分析開發最佳實踐方案的數據也可以進一步用來做預測。物聯網和基于使用情況的預防性檢修很重要，但它主要還是對內部更活躍有效。人工智能可以分析更多的因素客戶歷史、召回信息記錄、溫度、濕度、資產位置等等，可以在問題發生之前進行預測。通過分析產品的生命周期，人工智能可以根據數據預測出比如在未來三個月該產品可能會壞掉，那它就會自動生成一個維修訂單。試想，如果一個故障的發生是在你的預料之中，而不是問題出現后消極地等待一個個無人應答的電話，那么客戶的體驗滿意度會有多大的提升呢？人工智能的終極目標正是實現澤宇的預測功能和前瞻性。
調度安排
將AI的預測能力延伸到天氣領域。到人工智能技術發現下周暴風雨將至，并根據天氣和交通狀況調整出行計劃。每當我們打開谷歌地圖和Waze導航時，機器人維修，會看到一名技術人員在工作。當然這些現在都很簡單了。但是，如果人工智能能夠將特定職位所需要的技能與技術人員的技能相匹配，會怎樣呢？天氣、交通、技能、客戶需求等隨時隨地變化的信息，將被人工智能技術融合在一起處，從而改進現場服務的調度。讓合適的技術人員可以在準確的時間，庫卡機器人何服電機維修，無論刮風下雨或還是艷陽天都出現在正確的地點。
我們認為，未來的人工智能和物聯網將會整合人類和機器，使其更高效、更靈敏、更以客戶為導向。而且與人工智能取代人類技術人員的恐懼所相反，技術的發展會讓技術人員的工作更有效率，服務中人性化的部分將會被人工智能增強。我們將看到技術人員和他們所工作的機器互聯，這正是由人工智能和它背后的數據所支撐的。
這不僅意味著提高效率，而且還能更好地交叉銷售和追加銷售機會。例如，當如果我們知道某一種開關比另一種類型的開關更不可靠，我們可以使用人工智能來推薦更合適的那一個。
這樣一來，現場服務不再僅僅是修理和維護，技術人員更具有了與客戶建立關系的機會，成為一個值得信賴的顧問。這也使得傳統的現場技術支持服務行業變成了以顧客為中心、無需等待的服務模式。有朝一日也許它也會迎來像電商一樣、屬于自己領域的狂歡節！