传统的现场技术支持服务行业将变成以顾客为中心、无需等待的服务模式

不管是不是一件好事，技术已经走进了我们的生活，我们不能再把它拒之门外。无论我们身在何处，我们都可以在移动设备上实时获取新闻。我们可以通过netflix或其他流媒体服务在线观看时下流行的电影。买东西所需的时间和精力变成了只是轻轻点几下屏幕，就可以“一键下单”。事实上，电子商务的便捷性和它的风靡程度已经变成了一场全民性的狂欢。

但在如此快捷方便的同时，当我们的冰箱突然不制冷了，我们还在被要求在中午和下午5点之间在家等着上门维修；电视莫名其妙收不到信号又或者健身自行车突然就原地爆炸了，这种突发情况我们为什么还要等很久？为什么在服务业技术的发展节奏被其他领域甩在了身后？

一个解释是，该行业还没有采用能够提高速度、准确性和可靠性的技术。如果服务人员可以与需要他们维修的设备直接进行通信，这样就不必毫无准备地到事发现场，再从头评估情况，然后开始工作——所有这些都减慢了整个过程的速度，所以一般动辄就要用5个小时来保证问题可以准确解决。

当我们进入人工智能和物联网时代，事情可能会有所转机。iot可以让现场的服务人员能够与机器进行对话，以快速识别问题；而ai则可以帮助服务人员在出现问题之前就会预测到。具体而言，人工智能和物联网将在以下四个方面改变服务业。

图像识别

人工智能将利用图像识别技术从故障修复、预防性维护到安装各个方面来简化服务流程。人工智能可以帮助技术人员识别维修所需的零部件，或者记录下哪些部件是工作订单的一部分，并自动进行补充。这是当下非常经典的工作人员容易出错的过程，但这可能会随着ai的发展而改变。由于现场的服务与客户家中或办公室的零件密切相关，因此图像识别技术在整个资产服务的生命周期中很大程度上可以提高现场工作人员的准确性。

技术人员指导

公司在管理时都希望可以对技术人员每一步要做什么工作都做出明确的规定——不仅仅是出于合规管理的考虑，而且是为了培训和安全。但对于一个公司来说，面对层出不穷的新发展，保持现状已经很不容易了。通过人工智能技术，可以分析技术人员通常为某一种类型的工作做什么；对于特定类型的客户，在特定的步骤，ai是可以开发出一套最佳实践方案来指导未来的技术人员处理相同的状况。这种指导性的经验可以帮助技术人员提高“首次访问解决”的效率，从而更加有效地完成他们的工作。这对这件事情中涉及到的所有利益相关者——技术人员、调度人员和客户都是十分有价值的。

生命周期预测

为技术人员分析开发最佳实践方案的数据也可以进一步用来做预测。物联网和基于使用情况的预防性检修很重要，但它主要还是对内部更活跃有效。人工智能可以分析更多的因素——客户历史、召回信息记录、温度、湿度、资产位置等等，可以在问题发生之前进行预测。通过分析产品的生命周期，人工智能可以根据数据预测出比如在未来三个月该产品可能会坏掉，那它就会自动生成一个维修订单。试想，如果一个故障的发生是在你的预料之中，而不是问题出现后消极地等待一个个无人应答的电话，那么客户的体验满意度会有多大的提升呢？人工智能的终极目标正是实现泽宇的预测功能和前瞻性。

调度安排

将ai的预测能力延伸到天气领域。到人工智能技术发现下周暴风雨将至，并根据天气和交通状况调整出行计划。每当我们打开谷歌地图和waze导航时，会看到一名技术人员在工作。当然这些现在都很简单了。但是，如果人工智能能够将特定职位所需要的技能与技术人员的技能相匹配，会怎样呢？天气、交通、技能、客户需求等随时随地变化的信息，将被人工智能技术融合在一起处，从而改进现场服务的调度。让合适的技术人员可以在准确的时间，无论刮风下雨或还是艳阳天都出现在正确的地点。

我们认为，未来的人工智能和物联网将会整合人类和机器，使其更高效、更灵敏、更以客户为导向。而且与人工智能取代人类技术人员的恐惧所相反，技术的发展会让技术人员的工作更有效率，服务中人性化的部分将会被人工智能增强。我们将看到技术人员和他们所工作的机器互联，这正是由人工智能和它背后的数据所支撑的。

这不仅意味着提高效率，而且还能更好地交叉销售和追加销售机会。例如，当如果我们知道某一种开关比另一种类型的开关更不可靠，我们可以使用人工智能来推荐更合适的那一个。

这样一来，现场服务不再仅仅是修理和维护，技术人员更具有了与客户建立关系的机会，成为一个值得信赖的顾问。这也使得传统的现场技术支持服务行业变成了以顾客为中心、无需等待的服务模式。有朝一日也许它也会迎来像电商一样、属于自己领域的狂欢节！

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