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

Генеративный ИИ (GAI) был постоянным предметом внимания технических и деловых СМИ в течение лучшей части этого года – в основном благодаря выпуску 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 Метаверс, 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 превосходной службы поддержки клиентов является основным фактором, отличающим бренды и помогающим им строить и поддерживать сильные отношения с клиентами. Технология уже преобразует полевые службы, от автоматизации заказов на работу до оптимизации маршрутов. Бизнес, использующий последние технологии, улучшает операционную эффективность, снижает затраты и улучшает опыт клиентов. GAI позволит этим бизнесам увеличить производительность до следующего уровня.

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

1. Производительность и продуктивность

Для любой организации управление полевой службой в масштабе является сложной задачей, 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.瞬aneously и без надзора, технология извлекает информацию из данных слоев по всей организации (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 духе, генеративный ИИ будет полезен для улучшения существующих рабочих процессов. Возьмем, например, планирование. В настоящее время ИИ и машинное обучение могут показать, какие техники доступны и оптимизировать сервисные маршруты для максимальной эффективности.

С GAI процессы автоматизации 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 техникам, клиентам, типу работы или местоположению в реальном времени и более интуитивно предсказать время, необходимое для выполнения будущих задач – без вмешательства офиса или предвзятости.

3. Упрощенная служба поддержки клиентов

Другой истинный польза от принятия генеративного ИИ – это возможность преобразовать качество вашей службы поддержки клиентов, одновременно позволяя вашим командам обслуживать больше запросов. Будущее для полевых служб заключается в том, чтобы иметь все данные клиентов на переднем плане с единой подсказкой, которая может быть использована 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 задать вопросы типа: “Когда была последний раз обслужена система кондиционирования воздуха Эдди Уильямса?” или “Как долго Сьюзан Шератон является нашим клиентом?” Используя единую текстовую запрос, представитель может вынести всю информацию, специфичную для клиента, без необходимости поиска в базе данных. Клиенты остаются с чувством, 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. Оснащенное технологией Интернета вещей, интернет-оборудование будет оповещать полевые службы, когда требуется техническое обслуживание – примерно 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 отличиться. Используя инструменты, поддерживаемые GAI, бизнес может сосредоточиться на значительном улучшении производительности, одновременно предоставляя превосходный опыт клиентов во всем бизнесе. Кроме того, одна из наиболее мощных функций GAI – это ее способность предлагать интеллектуальные идеи из многомодальных источников данных. Бизнесы с полевыми операциями, которые хотят масштабироваться для роста, стремятся использовать потенциал GAI для конкурентного преимущества.