从ChatGPT看人工智能售后管理系统应用,主要有哪些应用场景？

中国人工智能产业的发展速度明显加快，并有望在未来成为世界上最大的人工智能市场。在后疫情时代，人工智能产业的市场规模预计将在“十四五”五年规划期内迅速发展。数字和智能已成为制造的趋势。随着数字化时代的到来，大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多元、更加开放的方向发展，人工智能售后管理系统技术也已经逐渐被应用到更多的场景和行业当中，特别是在家电家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。那么在售后服务领域，AI人工智能主要有哪些应用场景呢？

随着科学技术的发展，人工智能已成为一个重要领域。在过去的几年里，人工智能已经进入了我们生活的方方面面，并取得了一些重大成就。可以预见，人工智能在未来将有更广泛的应用，这也使人工智能培训的前景越来越受到关注。

一、智能客服

ChatGPT的相关技术融合应用到产品售后支持部门，基于产品知识库，研发智能客服机器人系统，提升服务水平。在人工智能领域，智能客服是比较广泛落地，且技术比较成熟的一项应用实践。结合大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等，智能客服机器人可以自动应答用户的问题，并基于知识库维护、训练、语义识别等来实现用户问题的智能回复，满足客服行业中大部分的应答需求，快速高效的解决用户问题。

AI智能客服能够有效地提升客户服务水平，提高用户体验度，另外通过人工智能算法实现对大数据进行分析，能够帮助企业发现更多潜在的商业机会。

二、智能辅助派工

针对客户的报修进行派工是售后服务中比较常见的场景，以往企业手动派工时，一般会根据客户预约的上门时间，查找系统中服务资质和负载量等符合条件，且在该时间段内时间空闲的服务人员，将该工单派工给服务人员，但无法兼顾完成时间以及下一单的接单成本等要素，派单往往不够合理，从而增加了服务成本。

借助AI技术，售后服务系统自动派工时不仅会考虑服务单预约时间、服务人员服务资质、服务人员负载量等因素，也会考虑服务人员的路上用时，自动计算出服务人员到达下一单需要花费的路上用时，并结合系统维护的各服务类型、各产品线所需的服务时长，计算出服务人员做每一张工单的预计起止时间，从而规划出服务人员一天的工单路径。从而提升工单流转的效率以及工单下派的合理性。

三、AI维修建议

假如企业在售后服务业务拥有大量的数据沉淀，借助于特定的AI算法模型，可以为服务人员推荐合适的维修方案，基于故障描述、结合该型号设备之前的故障和维修历史，给出故障维修建议或者是特定场景下需要使用的备件，这样工程师可以提前做准备（包括相关维修知识、备件等），让服务流程、现场服务工作变得更加智能和高效。

四、预测性维护

当下设备的维护普遍采用的还是定期保养维护、巡检等预防型维护措施来保障设备的安全和系统稳定，但为了给机器的维修保养提供更精准的意见，提前预测关键设备可能发生的故障，确保产线的正常运转，预测性维护就成为必然的趋势。

在新一轮的科技革命和产业革命中，人工智能引领潮流，突出“头雁效应”。人工智能产业的发展，对技术落后国家来说也是一个难得的“换道超车”机遇。在我国，人工智能被称为“国家战略”，是数字经济和大数据产业创新发展的前沿。目前，人工智能已经在各个领域应用，但技术的发展并未停止。大数据、AI和IOT物联网等技术的结合，可以通过人工智能和机器学习算法处理物联网传感器中生成的数据，实现设备的状态监测，故障诊断，故障预警和生成维护计划等功能。值得注意的是，预测性维护应用到装备制造不同行业的不同类型设备当中，需要根据设备具体的运行参数设置特定的智能算法模型。售后管理系统这一功能在未来显然很有前景，但目前还并没有在设备商当中实现广泛的应用，这项技术从成熟到落地还需要一定的市场培育。

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