4 가지 방법으로 생성적 AI가 현장 서비스 운영을 혁신할 것: 잠재적 사용 사례 탐색

생성적 AI (GAI)는 올해 대부분의 기술 및 비즈니스 미디어의 지속적인 초점이었습니다. 주로 Open AI의 ChatGPT 및 GPT-4 출시로 촉발되었습니다. 둘 다 깊은 학습이 가능한 강력한 멀티모달 언어 모델입니다.

이 새로운 기술의 인기가 뒤따르는 채택은 놀라운 일이 아닙니다. Web3 및 메타버스와 같은 다른 바이러스성 기술과는 달리 Open AI의 기술은 산업 및 수직적으로 즉시 비즈니스 가치를 추가할 수 있는 기회가 있습니다. 실시간 작업 자동화에서 풍부한 데이터 인사이트 생성 및 마케팅 및 커뮤니케이션 향상까지, 고객이 요구하는需求을 해결합니다. 즉, 1:1 개인화, 빠르고 규모에 따라.

현장 서비스 운영도 예외는 아닙니다. 우수한 고객 서비스는 주요 차별점이며 강력한 고객 관계를 구축하고 유지하는 데 도움이 됩니다. 기술은 이미 현장 서비스 조직을 변환하고 있습니다. 작업 주문 자동화에서 최적의 경로 최적화까지. 최신 기술을 활용하는 비즈니스는 운영 효율성을 개선하고 비용을 줄이고 고객 경험을 향상시킵니다. GAI는 이러한 비즈니스가 생산성을 다음 수준으로 높일 수 있도록 할 것입니다.

여기에서 4 가지 방법으로 조직은 생성적 AI와 함께 미래를 생각해야 합니다.

1. 성과 생산성

어떤 조직이든 현장 서비스 운영을 대규모로 관리하는 것은 어려운課題입니다. 그러나 운영 효율성을 개선하면 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 회계에서 재고 관리 및 자산 유지 보수까지, 원활한 운영에는 리더십, 기술자 및 백 오피스 직원의 조정이 필요합니다.

완벽한 GAI 지원 미래에서, 현장 서비스 관리 소프트웨어는 두 번째 손처럼 작동하는 기술이 있습니다. 즉, 개인 조수와 같습니다. 한 문장으로 고객 Katie Russel의 Russel’s Lawn Care를 위한 예측 유지 보수 프로그램을 생성하도록 소프트웨어를 요청한다고 상상해 보십시오. 즉시 및 무감독으로, 기술은 조직 전체의 데이터 레이어에서 정보를 가져와 고객을 위한 개인화된 정확한 유지 보수 프로그램을 구축하고 실행합니다.

GAI는贵社의 데이터에 훈련되므로 비즈니스 운영은 효율적이고 확장 가능하며 각 고객에 고유합니다. 고객 경험을 우선시하면서 생산성을 손상하지 않도록 허용합니다.

2. 워크플로 최적화

同じ_vein에서, 생성적 AI는 기존 워크플로를 향상시키는 데 유용할 것입니다. 예를 들어, 예약을 고려해 보십시오. 현재, AI 및 기계 학습은 기술자가 사용 가능한 것을 한 눈에 보여주고 서비스 경로를 최적의 효율성을 위해 최적화할 수 있습니다.

GAI와 함께, 자동화 프로세스는 가속화될 수 있습니다. 기술은 새로운 데이터에 따라 추천을 액세스하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 작업 주문 완료에 걸리는 시간은 기술자, 고객, 작업 유형 또는 위치별로 실시간으로 세분화될 수 있으며, 미래 작업에 걸리는 시간을 더 직관적으로 예측할 수 있습니다. 백 오피스 개입 또는 편향 없이.

3. 고객 서비스 스트림

생성적 AI를 채택하는 또 다른真正한 이점은 고객 서비스의 품질을 변환하는 동시에 팀이 더 많은 요청을 처리할 수 있는 능력입니다. 현장 서비스 조직의 미래는 자연스러운 고객 상호 작용에서 사용하기 위해 단일 프롬프트로 모든 고객 데이터를 전면에 두는 것입니다.

생성적 AI는 조직에 모든 고객에게 모든 터치 포인트에서 개인화된 경험을 제공하는 능력을 제공합니다. 예를 들어, 통합 GAI 도구를 사용하여 고객 서비스 대표자는 “Eddie Williams의 HVAC 시스템이 마지막으로 언제 유지 보수되었나요?” 또는 “Susan Sheraton이 고객이 된 지 얼마나 되었나요?”와 같은 질문을 할 수 있습니다. 단일 텍스트 기반 쿼리를 사용하여 대표자는 고객별 정보를 데이터베이스 검색 없이 가져올 수 있습니다. 고객은 경험을 개인화된 것으로 느끼고 서비스 대표자는 더 효율적으로 일할 수 있습니다.

4. 자율 장비

비록 미래적인 것으로 보이지만, 자율 장비의 광범위한 채택은 실제로 멀지 않습니다. “자율 장비”는 제트슨 또는 스마트 하우스와 같은 로봇이 아침 식사를 준비하고 집을 청소하는 기억을 불러일으킬 수 있습니다. 그러나 자율 장비는 더 많이 예방 유지 보수와 관련이 있습니다. IoT 기술로 구동되는 인터넷 연결 장비는 유지 보수가 필요한 경우 현장 서비스 조직에 알립니다. 즉, HVAC 시스템을 위한 베이비 모니터와 같습니다.

GAI 활성화된 미래에서, 연결된 장비 데이터는 장애가 발생하기 전에 예측하고 고객의 장비가 전문적으로 유지 보수되도록 보장하는 데 사용됩니다. GAI의 채택은 장비 유지 보수에서 많은 추측을 제거할 것입니다.

GAI는 현장 서비스 조직이 자신을 차별화할 수 있는 기회를 만들었습니다. GAI 기반 도구를 활용하여 비즈니스는 생산성을 크게 향상시키면서 비즈니스 전반에서 우수한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 GAI의 가장 강력한 기능 중 하나는 멀티모달 데이터 소스에서 지능형 인사이트를 제공하는 능력입니다. 성장에 대한 확장성을 원하는 현장 운영이 있는 비즈니스는 경쟁 우위를 위해 GAI의 잠재력을 채택하려고 합니다.