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？

智能客服

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。

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，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。

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。

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。

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。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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