根据Salesforce发布的《现场服务现状》报告，该报告调查了九个国家逾2300名现场服务专业人员，目前几乎所有（95%）现场服务机构已采用AI，85%的机构计划在未来两年内加大投入。
AI采用已在现场服务领域达到临界规模，企业目标明确，管理层致力于全面改善业务财务指标。
现场服务机构采用AI的首要业务目标包括：提升客户满意度（35%）、提高移动工作人员生产力（31%）、改善安全结果（27%）、从被动响应转向主动预测性维护（26%），以及增加营收（25%）。
超过半数的现场服务机构（54%）将AI工具用于客户沟通，51%的机构利用该技术为移动工作人员提供现场支持。AI能够增强对工作任务的情境理解，并及时掌握客户期望与即时需求，这正是AI驱动的现场服务解决方案日益不可或缺的原因所在。价值实现速度是赢得客户忠诚度与口碑的最关键驱动因素。
报告显示，85%的现场服务负责人会衡量AI投资的回报率，主要收益包括：移动工作人员生产力提升（43%）、客户满意度提高（40%）以及安全事故减少（34%）。现场服务机构还实现了现场运营收入增长（39%），这可能得益于客户响应速度的加快（39%）。
AI带来的最显著积极影响体现在移动工作人员的调度与派遣环节。在采用AI进行调度与派遣的机构中，每单收入提升了57%。收入增长源于移动工作人员生产力的提高（57%）和劳动力成本的降低（49%）。按照当前的采用趋势，到2027年，现场服务机构的AI采用率有望达到100%。然而，研究同时揭示了推广过程中存在的阻力。
现场服务专业人员的不满，与其说源于AI技术本身，不如说源于企业为员工使用AI所做的准备不足。由于企业未能对员工进行充分培训，部分员工选择离职。
研究表明，员工离职最常见的原因是企业部署AI解决方案的速度远超员工培训的进度。三分之二的服务负责人表示，自2024年以来移动工作人员的离职率有所上升。企业必须将AI相关员工培训列为优先投资事项。
数据孤岛问题同样困扰着现场服务机构。报告指出，61%的企业表示移动工作人员获取客户数据的渠道有限。数据分散在各个系统中，意味着即便员工接受了充分培训，也难以及时高效地为客户创造价值。AI工具需要获取相关且准确的数据作为上下文，才能提供建议或代表工作人员执行操作。
报告还发现，49%的工作人员缺乏将服务拜访转化为销售线索的明确流程，44%的人员现场报价能力有限，38%的人员在现场收款方面存在困难。系统集成不足是数据被困的根本原因。目前仅有16%的现场服务机构将现场与后台功能整合在统一平台上。集成挑战涵盖移动应用、库存管理系统、GPS追踪、互联服务传感器信息，以及用于管理和追踪现场运营的各类数据库。
尽管85%的服务负责人会衡量AI投资回报率，但近半数（40%）难以判断AI是否真正发挥了作用。无法将业务成果与AI采用挂钩的原因之一，正是集成缺失。仅有16%的负责人表示其数据存储在统一平台上，这意味着大多数服务机构的数据处于割裂和孤立状态。一家大型企业平均拥有逾1000个软件应用，仅有28%的企业在内部实现了员工与客户数据的共享。
现场服务负责人希望借助强大的技术与业务合作伙伴关系来加速AI采用。成本并非唯一考量因素。在选择AI智能体合作伙伴时，最受重视的因素包括：AI推荐过程的透明度（34%）、数据安全与隐私保护（33%）、外部支持质量（33%）、第三方验证（32%），以及部署速度与价值验证时效（32%）。
服务负责人必须认识到，AI智能体是数字劳动力，而非单纯的工具。研究表明，投资数字劳动力与AI已成为首要任务，85%的现场服务团队计划在未来两年内加大AI投入。
与此同时，AI在企业中的落地，与其说是技术变革，不如说是关系变革。改善员工与客户关系，需要在培训、数据基础、系统集成以及以所需速度交付积极成果的文化建设上持续投入。
真正有效拥抱AI的企业，将拥有最优秀的人才，专注于构建值得信赖的长期关系。
Q&A
Q1：Salesforce《现场服务现状》报告的主要发现是什么？
A：报告调查了九个国家逾2300名现场服务专业人员，发现95%的现场服务机构已采用AI，85%计划在未来两年加大投入。AI在调度与派遣环节效果最为显著，采用AI调度的机构每单收入提升57%。预计到2027年，AI采用率将达到100%。
Q2：现场服务机构在AI落地过程中面临哪些主要挑战？
A：主要挑战有三：一是员工培训滞后于AI部署速度，导致离职率上升；二是数据孤岛问题严重，61%的企业移动工作人员获取客户数据的渠道受限；三是系统集成不足，仅16%的机构将现场与后台功能整合在统一平台，导致近40%的负责人难以有效衡量AI投资回报。
Q3：现场服务机构在选择AI智能体合作伙伴时最看重哪些因素？
A：最受重视的因素依次为：AI推荐过程的透明度（34%）、数据安全与隐私保护（33%）、外部支持质量（33%）、第三方验证（32%），以及部署速度与价值验证时效（32%）。可见，企业不仅关注成本，更注重AI系统的可信度与可靠性。
