人工智能的發展越來越快，智能機器人代替人類某些勞作已經得到廣泛應用，很多企業可以通過實施工作流程來利用人工智能，這樣可以指導和幫助缺乏經驗的現場工程師解決現場的應急問題，人工智能和大數據也可以用于提高工作和服務的效率，這一點是人類無法匹敵的。當人工智能剛開始流行時，許多員工擔心這項技術會讓他們的工作變得過時，其實在未來人工智能更多的是幫助服務人類的，助力我們快速高效的完成工作。

然而報告發現，一旦員工意識到人工智能實際上可以幫助他們更有效地開展工作，他們的態度就會改變。在過去的一年中，在工作中使用人工智能的員工數量增加了近20%，從32%增加到50%。大多數(65%)的員工表示，他們對自己的機器人同事感到樂觀、興奮和感激。報告顯示，近四分之一的員工表示，他們甚至在工作中與人工智能有一種充滿愛和滿足感的關系。印度(60%)和中國(56%)的員工對人工智能最感興趣，其次是阿聯酋(44%)、新加坡(41%)、巴西(32%)和澳大利亞/新西蘭(26%)。總體而言，男性比女性更看好人工智能，據報道，32%的男性持樂觀態度，而女性只有23%。

70%的受訪公司表示，他們預計未來10年外勤服務人員將出現技能短缺。外勤服務人員是那些到現場修理貨物和服務的人。造成這一現象的因素包括勞動力老齡化(以及退休)，以及千禧一代對實地服務工作缺乏熱情。對于傳統大型企業，現場服務必須解決產品或服務的整個生命周期，外勤服務從工作單開始，然后由外勤服務人員完成，然后由外勤服務人員驗證或轉交給專家。擁有10萬名現場服務人員的大公司通常仍在紙面上工作，這就是人工智能可以提供幫助的地方。許多公司不再擁有對新員工進行全面培訓的奢侈待遇，因為他們面臨著退休員工和裁員率可能超過30%的挑戰。

總部辦公室也存在現場服務難題，在該辦公室中，單個工作訂單調度員可能一次要為許多不同的現場工程師發布訂單而負擔繁重的工作。為此需要一個流程，我們可以通過人工智能來解決這個問題，讓人工智能解釋數據，對情況進行一些故障排除，然后向調度員提交結果，調度員就可以更好地找到解決問題的最佳人選。

大數據分析也扮演著重要角色。如果一個技術員，被一個問題難住了，他或她可以拍的照片與移動設備和一部分照片轉發給總部，在人工智能或主題專家可以實時診斷和協助技術員。人工智能基于從公司專家那里收集來的一套規則和情報，在大數據的基礎上運行。

開發一套全面的規則和現場故障排除技術可能需要三到六個月才能完成，因為你必須用從專家那里學到的東西來訓練人工智能，我們根據從不同專家那里獲得的信息開發算法，并不斷改進這些算法，以及它們如何處理圖像等大數據，直到達到95%的準確率。在這一點上，   我們已經準備好部署現場服務支持的人工智能。

太多的企業仍然主要使用它們的非結構化數據進行管理分析和決策;然而，在日常工作流程中包含圖像和照片等大數據也是一個真正的機會，因為它可以幫助團隊在該領域的運作效率。當問題得到充分和快速解決時，客戶滿意度就會提高。有這么多經驗豐富的現場服務技術人員即將退休，企業可以利用人工智能和大數據分析來填補空缺。

引入人工智能不一定會威脅到你的職業生涯。員工最初會擔心人工智能是否會取代他們的工作，但當員工看到人工智能的存在是為了增強他們的能力，讓他們能夠專注于更困難的任務時，他們會非常支持。如果您想了解關于人工智能的相關信息，請您繼續關注中培偉業。