4 способи, як генераційна штучна інтелект буде революціонізувати польові сервісні операції: дослідження потенційних застосувань

Генераційна штучна інтелект (GAI) була постійним фокусом технічних та бізнес-медіа протягом більшої частини цього року – головним чином завдяки випуску Open AI ChatGPT та GPT-4. Обидва є потужними багатомодальними мовними моделями, здатними до глибокого навчання.

Популярність та подальше прийняття цієї нової технології не дивують. На відміну від інших вірусних технологій – таких як Web3 та Метавсесвіт, наприклад – технологія Open AI має безпосередню можливість додати бізнес-цінність у різних галузях та вертикалях. Від автоматизації завдань у реальному часі до генерації багатих даних та покращення маркетингу та комунікації, вона вирішує потребу клієнтів, яку вони вимагають: персоналізацію 1:1, швидко та у масштабі.

Польові сервісні операції не є винятком. Надання вищого рівня сервісного обслуговування є основним диференціатором та відповідає за допомогу брендам у будівництві та підтримці сильних відносин з клієнтами. Технологія вже трансформує польові сервісні організації, від автоматизації робіт до оптимізації маршрутів. Бізнеси, які використовують останні технології, покращують операційну ефективність, зменшують витрати та поліпшують досвід клієнтів. GAI дозволить цим бізнесам підвищити продуктивність до наступного рівня.

Ось 4 способи, як організації повинні думати про майбутнє з генераційною штучною інтелектом.

1. Продуктивність виконання

Для будь-якої організації є викликом керування польовими сервісними операціями у масштабі, але вдосконалення та покращення операційної ефективності можуть мати суттєвий вплив на дно лінії. Від бухгалтерського обліку до управління запасами та технічного обслуговування, гладкі операції потребують координації від керівництва, техніків та персоналу офісу.

У ідеальному, GAI-підтримуваному майбутньому, програмне забезпечення польового сервісного управління оснащене технологією, яка діє як друга пара рук – як особистий асистент. Припустимо, у одному реченні, просимо наше програмне забезпечення створити прогнозну програму технічного обслуговування для нашого клієнта Кеті Рассел з Расселс Лон Кер. Негайно та без нагляду, технологія витягує інформацію з даних шарів організації (як електронної пошти, CRM, PPM, ERP тощо), щоб створити та виконати персоналізовану, точну програму технічного обслуговування для нашого клієнта.

Через те, що GAI тренується на ваших даних, бізнес-операції є ефективними, масштабованими та унікальними для кожного клієнта – що дозволяє вам пріоритезувати досвід клієнта без компромісу з продуктивністю.

2. Оптимізація робочого процесу

У тому ж дусі, генераційна штучна інтелект буде корисна для підвищення існуючих робочих процесів. Візьмімо, наприклад, планування. Наразі, штучна інтелект та машинне навчання можуть показати, які техніки доступні та оптимізувати сервісні маршрути для максимальної ефективності.

З GAI, процеси автоматизації можуть бути прискорені. Технологія має можливість доступу та уточнення своїх рекомендацій на основі нових даних у реальному часі. Наприклад, час, необхідний для виконання роботи, може бути розбитий на техніків, клієнтів, типи робіт або місця у реальному часі та більш інтуїтивно передбачити час, необхідний для виконання майбутніх завдань – без втручання офісу або упередженості.

3. Стрімілінговий сервіс клієнтів

Інша справжня вигода від прийняття генераційної штучної інтелекту полягає у здатності трансформувати якість вашого сервісного обслуговування клієнтів, одночасно дозволяючи вашим командам обслуговувати більше запитів. Майбутнє для польових сервісних організацій полягає у тому, щоб мати всі дані клієнтів на передньому плані з однією промптом, щоб використовувати їх більш безшовно у природних взаємодіях з клієнтами.

Генераційна штучна інтелект надає організаціям можливість пропонувати персоналізований досвід кожному клієнту на кожній точці контакту. Наприклад, використовуючи інтегровану інструмент GAI, представник сервісного обслуговування клієнтів міг би запитати речі типу: “Коли останній раз була обслугована система кондиціонування Едді Вільямса?” або “Як довго Сьюзен Шератон є клієнтом?” Використовуючи один текстовий запит, представник може вивести всю клієнтську інформацію без необхідності пошуку в базі даних. Клієнти залишаються з відчуттям, що їхній досвід був персоналізованим, а представники сервісного обслуговування можуть працювати ще більш ефективно.

4. Автономне обладнання

Хоча це може здатися фантастичним, широке прийняття автономного обладнання не так далеко. Хоча “автономне обладнання” може викликати спогади про Джетсонів або Смарт Хаус і роботів, які готують сніданок і чистять будинок, автономне обладнання має більше стосування до прескриптивного технічного обслуговування. Підтримуване технологією Інтернету речей, інтернет-обладнання буде попереджувати польові сервісні організації про необхідність технічного обслуговування – щось на зразок дитячого монітора для вашої системи кондиціонування.

У майбутньому з підтримкою GAI, дані підключеного обладнання будуть використовуватися для передбачення поломок до того, як вони трапляться, та забезпечення того, що обладнання клієнта буде експертно обслуговуватися. Прийняття GAI виведе багато здогадок з технічного обслуговування обладнання.

GAI створила можливість для польових сервісних організацій відрізнятися. Використовуючи інструменти, підтримувані GAI, бізнеси можуть зосередитися на покращенні продуктивності та забезпеченні високого рівня сервісного обслуговування клієнтів по всьому бізнесу. Крім того, одна з найпотужніших функцій GAI полягає у її здатності пропонувати інтелектуальні інсайти з багатомодальних джерел даних. Бізнеси з польовими операціями, які хочуть зростати, шукають можливість прийняти потенціал GAI для конкурентної переваги.