根據Salesforce發布的《現場服務現狀》報告，該報告調查了九個國家逾2300名現場服務專業人員，目前幾乎所有（95%）現場服務機構已採用AI，85%的機構計劃在未來兩年內加大投入。
AI採用已在現場服務領域達到臨界規模，企業目標明確，管理層致力於全面改善業務財務指標。
現場服務機構採用AI的首要業務目標包括：提升客戶滿意度（35%）、提高移動工作人員生產力（31%）、改善安全結果（27%）、從被動響應轉向主動預測性維護（26%），以及增加營收（25%）。
超過半數的現場服務機構（54%）將AI工具用於客戶溝通，51%的機構利用該技術為移動工作人員提供現場支持。AI能夠增強對工作任務的情境理解，並及時掌握客戶期望與即時需求，這正是AI驅動的現場服務解決方案日益不可或缺的原因所在。價值實現速度是贏得客戶忠誠度與口碑的最關鍵驅動因素。
報告顯示，85%的現場服務負責人會衡量AI投資的回報率，主要收益包括：移動工作人員生產力提升（43%）、客戶滿意度提高（40%）以及安全事故減少（34%）。現場服務機構還實現了現場運營收入增長（39%），這可能得益於客戶響應速度的加快（39%）。
AI帶來的最顯著積極影響體現在移動工作人員的調度與派遣環節。在採用AI進行調度與派遣的機構中，每單收入提升了57%。收入增長源於移動工作人員生產力的提高（57%）和勞動力成本的降低（49%）。按照當前的採用趨勢，到2027年，現場服務機構的AI採用率有望達到100%。然而，研究同時揭示了推廣過程中存在的阻力。
現場服務專業人員的不滿，與其說源於AI技術本身，不如說源於企業為員工使用AI所做的準備不足。由於企業未能對員工進行充分培訓，部分員工選擇離職。
研究表明，員工離職最常見的原因是企業部署AI解決方案的速度遠超員工培訓的進度。三分之二的服務負責人表示，自2024年以來移動工作人員的離職率有所上升。企業必須將AI相關員工培訓列為優先投資事項。
數據孤島問題同樣困擾著現場服務機構。報告指出，61%的企業表示移動工作人員獲取客戶數據的渠道有限。數據分散在各個系統中，意味著即便員工接受了充分培訓，也難以及時高效地為客戶創造價值。AI工具需要獲取相關且準確的數據作為上下文，才能提供建議或代表工作人員執行操作。
報告還發現，49%的工作人員缺乏將服務拜訪轉化為銷售線索的明確流程，44%的人員現場報價能力有限，38%的人員在現場收款方面存在困難。系統集成不足是數據被困的根本原因。目前僅有16%的現場服務機構將現場與後台功能整合在統一平台上。集成挑戰涵蓋移動應用、庫存管理系統、GPS追蹤、互聯服務傳感器資訊，以及用於管理和追蹤現場運營的各類資料庫。
儘管85%的服務負責人會衡量AI投資回報率，但近半數（40%）難以判斷AI是否真正發揮了作用。無法將業務成果與AI採用掛鉤的原因之一，正是集成缺失。僅有16%的負責人表示其數據儲存在統一平台上，這意味著大多數服務機構的數據處於割裂和孤立狀態。一家大型企業平均擁有逾1000個軟體應用，僅有28%的企業在內部實現了員工與客戶數據的共享。
現場服務負責人希望藉助強大的技術與業務合作夥伴關係來加速AI採用。成本並非唯一考量因素。在選擇AI智能體合作夥伴時，最受重視的因素包括：AI推薦過程的透明度（34%）、數據安全與隱私保護（33%）、外部支持質量（33%）、第三方驗證（32%），以及部署速度與價值驗證時效（32%）。
服務負責人必須認識到，AI智能體是數字勞動力，而非單純的工具。研究表明，投資數字勞動力與AI已成為首要任務，85%的現場服務團隊計劃在未來兩年內加大AI投入。
與此同時，AI在企業中的落地，與其說是技術變革，不如說是關係變革。改善員工與客戶關係，需要在培訓、數據基礎、系統集成以及以所需速度交付積極成果的文化建設上持續投入。
真正有效擁抱AI的企業，將擁有最優秀的人才，專注於構建值得信賴的長期關係。
Q&A
Q1：Salesforce《現場服務現狀》報告的主要發現是什麼？
A：報告調查了九個國家逾2300名現場服務專業人員，發現95%的現場服務機構已採用AI，85%計劃在未來兩年加大投入。AI在調度與派遣環節效果最為顯著，採用AI調度的機構每單收入提升57%。預計到2027年，AI採用率將達到100%。
Q2：現場服務機構在AI落地過程中面臨哪些主要挑戰？
A：主要挑戰有三：一是員工培訓滯後於AI部署速度，導致離職率上升；二是數據孤島問題嚴重，61%的企業移動工作人員獲取客戶數據的渠道受限；三是系統集成不足，僅16%的機構將現場與後台功能整合在統一平台，導致近40%的負責人難以有效衡量AI投資回報。
Q3：現場服務機構在選擇AI智能體合作夥伴時最看重哪些因素？
A：最受重視的因素依次為：AI推薦過程的透明度（34%）、數據安全與隱私保護（33%）、外部支持質量（33%）、第三方驗證（32%），以及部署速度與價值驗證時效（32%）。可見，企業不僅關注成本，更注重AI系統的可信度與可靠性。
