4 способа, которыми генеративный ИИ революционизирует полевую службу: изучение потенциальных применений

Генеративный ИИ (GAI) был постоянным предметом внимания технических и деловых средств массовой информации в течение лучшей части этого года – в основном подстегнутым выпуском Open AI ChatGPT и GPT-4. Оба являются мощными многомодальными языковыми моделями, способными к глубокому обучению.

Популярность и последующее внедрение этой новой технологии не удивительны. В отличие от других вирусных технологий – таких как Web3 и Метавселенная, например – технология Open AI имеет непосредственную возможность добавить бизнес-ценность во всех отраслях и вертикалях. От автоматизации задач в реальном времени до генерации богатых данных и улучшения маркетинга и коммуникации, она решает потребность, которую клиенты требуют: персонализацию 1:1, быстро и масштабно.

Полевая служба не является исключением. Предложение превосходного обслуживания клиентов является основным дифференциатором и отвечает за помощь брендам в построении и поддержании сильных отношений с клиентами. Технология уже преобразует полевые службы, от автоматизации заказов на работу до оптимизации маршрутов. Бизнес, использующий последнюю технологию, улучшает операционную эффективность, снижает затраты и улучшает опыт клиентов. GAI позволит этим бизнесам увеличить производительность на новый уровень.

Вот 4 способа, которыми организации должны думать о будущем с генеративным ИИ.

1. Производительность и продуктивность

Это вызов для любой организации управлять своей полевой службой в масштабе, но усовершенствование и улучшение операционной эффективности может иметь значительное влияние на дно линии. От бухгалтерского учета до управления запасами и технического обслуживания активов, гладкие операции требуют координации со стороны руководства, технического персонала и сотрудников офиса.

В идеальном, поддерживаемом GAI будущем, программное обеспечение для управления полевой службой оснащено технологией, которая действует как вторая пара рук – как личный помощник. Представьте, в одном предложении, попросив свое программное обеспечение создать прогнозную программу технического обслуживания для вашего клиента Кэти Рассел из Расселс Лон Кэр. Мгновенно и без надзора, технология извлекает информацию из данных по всему предприятию (например, электронной почты, CRM, PPM, ERP и т. д.), чтобы создать и выполнить персонализированную, точную программу технического обслуживания для вашего клиента.

Поскольку GAI обучен на ваших данных, бизнес-операции эффективны, масштабируемы и уникальны для каждого клиента – что позволяет вам уделять приоритетное внимание опыту клиента, не компрометируя производительность.

2. Оптимизация рабочего процесса

В том же ключе генеративный ИИ будет полезен для повышения существующих рабочих процессов. Возьмем, например, планирование. В настоящее время ИИ и машинное обучение могут показать, какие техники доступны в любой момент и оптимизировать маршруты обслуживания для максимальной эффективности.

С GAI автоматизированные процессы могут быть ускорены. Технология имеет возможность доступа и уточнения своих рекомендаций на основе новых данных в реальном времени. Например, время, необходимое для выполнения заказа на работу, может быть разбито по технику, клиенту, типу работы или местоположению в реальном времени и более интуитивно предсказать время, необходимое для выполнения будущих задач – без вмешательства офиса или предвзятости.

3. Упрощенное обслуживание клиентов

Другая настоящая польза от принятия генеративного ИИ – возможность преобразовать качество вашего обслуживания клиентов, позволяя вашим командам обслуживать больше запросов. Будущее для полевых служб заключается в том, чтобы иметь все данные клиентов на переднем плане с одним запросом, чтобы использовать их более безшовно в естественных взаимодействиях с клиентами.

Генеративный ИИ дает организациям возможность предложить персонализированный опыт каждому клиенту на каждой точке контакта. Например, используя интегрированный инструмент GAI, представитель службы поддержки клиентов мог бы спросить такие вещи, как: “Когда последний раз была обслужена система кондиционирования воздуха Эдди Уильямса?” или “Как долго Сьюзан Шератон является клиентом?” Используя один текстовый запрос, представитель может вывести всю информацию, специфичную для клиента, без необходимости поиска в базе данных. Клиенты остаются с ощущением, что их опыт был персонализирован, и представители службы поддержки могут работать еще более эффективно.

4. Автономное оборудование

Хотя это может показаться футуристическим, широкое внедрение автономного оборудования не так далеко, как кажется. Хотя “автономное оборудование” может вызвать воспоминания о Джетсонах или Умном доме и роботах, которые готовят ваш завтрак и чистят дом, автономное оборудование имеет больше отношения к предписывающему техническому обслуживанию. Поддержанное технологией IoT, интернет-оборудование будет оповещать полевые службы, когда требуется техническое обслуживание – своего рода как детский монитор для вашей системы кондиционирования воздуха.

В будущем, поддерживаемом GAI, данные, подключенные к оборудованию, будут использоваться для предсказания поломок до их возникновения и обеспечения того, чтобы оборудование клиента было экспертно обслужено. Внедрение GAI исключит большую часть догадок из технического обслуживания оборудования.

GAI создал возможность для полевых служб отличаться. Используя инструменты, поддерживаемые GAI, бизнес может сосредоточиться на радикальном улучшении производительности, обеспечивая при этом превосходный опыт клиента во всем бизнесе. Кроме того, одна из самых мощных функций GAI – это ее способность предлагать интеллектуальные идеи из многомодальных источников данных. Бизнес с полевыми операциями, которые хотят масштабироваться для роста, стремятся принять потенциал GAI для конкурентного преимущества.