《都挺好》是近期一部热播的电视剧, 看起来光鲜亮丽的一家三子, 却每个人都有着不为人知的苦衷, 看似 "都挺好" 但实际上已经千疮百孔. 这虽然可以看做是一个家庭的缩影, 但引申到更大的企业组织中来, 让我们不得不去想, 你的企业现状真的 "都挺好" 吗? 你的企业在数字化转型的过程中, 是否正在朝着好的方向去发展呢?
对于企业转型的路径和阶段, 在今年 2 月的 IBM think 2019 大会上, IBM 公司董事长, 总裁及首席执行官罗睿兰给出了答案, 过去一年企业的数字化重塑可以看作是 1.0 阶段, 其主要特点是企业为推动数字化转型部署了许多新功能, 新应用, 新的技能, 新的方法来服务客户, 但大多数还属于随意的举措, 即数字化的随机行为.
在数字化重塑 2.0 阶段, 企业应将数字化的行为由随意变得有序. IBM 将致力于帮助企业通过数字化与 AI 扩展, 混合云与关键任务应用, 以及可信的基础设施三个维度对企业数字化能力进行全面重塑, 以更好的适应数字化时代企业发展的需求.
认知型企业时代到来, IBM 助力加速转型
随着人工智能, 云计算, 物联网, 区块链, 安全等前沿技术的发展与普及, 又一个企业形态变革的时代蓄势待发, 认知型企业时代正在到来. 新兴技术的崛起也将引发全新的 "业务架构" 变革, 企业需要转变为以平台为中心, 机器学习型, 高度灵活的模块化企业 -- 认知型企业. 人工智能技术将融入系统的各个方面, 从而实现高度智能的业务运营数字化和自动化. 在未来几年间, 智能自动化将被注入到企业流程中, 从根本上改变业务运营的方方面面, 推动企业完成数字化重塑的使命和目标.
在此趋势下, IBM 技术支持服务部将持续的通过应用人工智能技术, 简化技术支持服务, 支持客户应对各种挑战, 为企业业务发展保驾护航. 当前, 企业在技术支持领域正在面临着越加严峻的挑战. 一方面, 企业需要加速实施数字化转型, 支持业务的快速发展. 另一方面, 企业需要支持的产品种类繁多, 而且面对多个服务供应商.
此外, 企业数据中心的规模越来越大, 服务器数量越来越多, 运维成本直线上升, 成本压力巨大. 然而, 新技术的发展越来越快, 企业正在面临技能短缺, 经验不足的挑战. 传统的运维方式往往过渡依赖被动响应, 出现了问题才会叫厂商派技术人员前来支持. 在企业运营过程中, 虽然积累了大量数据, 但是无法从非结构化数据中获得洞察. 而 IBM 的技术服务团队就可以帮助企业解决这些问题.
简化技术支持服务, 提供最佳客户体验
通过长期应用各种先进技术, IBM 正在帮助客户简化技术支持服务, 降低成本, 让客户拥有更好的体验. 首先, IBM 会与设备制造商合作, 从一开始就避免问题的发生. 具体来说, 通过查看服务和支持记录, 寻找故障规律, 并应用于新产品的设计和产品修复. 因此, IBM 提出了预测性维护的全新服务模式. 例如, IBM 可以通过软硬件的系统日志以及物联网的一些传感器收集各种数据, 对数据进行建模, 然后通过机器学习的方式对数据进行分析, 及时发现潜在的隐患, 在故障发生前就更换配件, 从而避免故障的发生.
其次是自助服务, 当客户确实有故障发生的时候, 传统服务模式通常电话联系服务商的呼叫中心寻求帮助. 而目前, 人工智能已经在客服领域应用的非常广泛, 客户可以通过多渠道来访问 IBM 的呼叫中心, 例如智能客服机器人, 微信服务号等方式. 如此一来, 客户就可以极大的提高效率.
另外, IBM 也尝试开始利用增强现实的 AR 技术, 来帮助客户实现自助维修. 例如, 客户只要有一部手机, 通过拍照就可以与后台的 IBM 专家和 Watson 进行沟通, 在 Watson 的指导下自助完成维修工作. 如果是比较复杂的问题, 就需要 IBM 的技术服务团队介入.
如何实现自动化过程呢? 具体说来, IBM 会通过人工智能的手段帮助客户建设智能化的数据中心, 能够实现从发现问题, 分析问题, 解决问题的自动化处理. 目前阶段, 技术还不能够实现完全自动化, 因此不能实现自动化的部分就需要通过人和人的交互来处理.
这就不可避免的涉及到提高效率的问题. IBM 的团队通过不断的优化流程以及使用工具来提高效率. 例如, IBM 会通过技术支持云服务平台, 也就是基于 GPS 定位的智能派单系统, 可以根据工程师的技能水平, 物理位置, 繁忙程度等多个指标进行综合判断, 将维修任务派发最合适的工程师, 可以极大的提高服务效率. 同时, IBM 也在不断的持续改进, 从每一次故障中学习, 从而避免问题到自助服务到自动流程到提高效率, 不断地进行优化.
通过一组来自 IBM 客服中心的惊人数字, IBM 工程师要维护超过 30000 种以上的多品牌 IT 设备, 为他们提供售后支持服务. 在全球, IBM 有 19000 位技术专家同时管理着 130 万个备件, 每年平均服务超过 5000 万次.
在长期的服务过程中, IBM 的技术服务团队不但积累了丰富的经验, 同时也积累大量的数据, 并有机会应用技术对各种结构化的数据进行分析, 优化服务流程. 例如, 基于 Watson 技术支持人工智能决策系统, 可以通过问答方式帮助工程师从 10 多个资料库精确定位问题, 并提供最佳实践解决问题, 大大提高了问题的首次解决率. 基于此, IBM 可以将故障的诊断时间减少 37%, 有效地减少了宕机时间, 降低了客户的风险.
技术支持服务未来五大发展趋势
在 IBM 看来, 技术支持服务的未来有五大发展趋势. 首先, 现在人工智能已经无处不在, 人工智能正在以最快的速度渗透到所有学科和所有行业, 在金融, 教育, 医疗保健等行业, 帮助企业提高生产力, 创造全新的机会. 在技术支持服务领域, 智能运维, 智能化数据中心已经成为现实.
第二, 企业应更深入的洞察各种新技术的应用, 能够感知分析和理解各种结构化和非结构化数据, 了解客户的 IT 和业务.
第三, 重塑互动方式. 各种新形式的人机交互方式和新技术正在迅速兴起, 例如, 对话机器人和新的人工智能模式正在改变人和机器的互动, 通过音频, 视频, 图像的分析, 机器人可以更好的为客户提供更智能的服务.
第四, 大规模个性化. 通过了解客户的环境, 产品的历史, 问题发生的情况, 上下文联系, 个性化人工智能正在以前所未有的规模发展.
最后, 物联化的地球. 随着物联网的兴起, 特别是 5G 技术的应用将极大改变世界, 未来每天有数十亿数, 百亿个传感器在持续产生着数据, 这为企业技术服务的改进提供了非常大的空间.
全方位支持中国企业, 践行本土化服务
IBM 技术服务团队在中国长期服务于企业级市场, 特别是金融, 电信行业, 积累了近 30 年的丰富的经验. 在过去几年中, IBM 的技术支持团队已经将经验丰富的专家, 高效的管理流程和先进的人工智能技术结合, 打造了一个全新的技术支持服务体系.
IBM 通过构建预测性的维护平台, 可以基于大数据分析融入 IBM 成熟的预警算法模型, 发现潜在的隐患或故障, 从而能够及时发出预警信息, 及时更换备件, 避免问题的发生.
在降低成本方面, IBM 拥有一体化的智能运维云平台, 可以采用多因素关联分析, 迅速发现问题根源, 自动修补实现系统自愈. 同时, 客户也可以通过多渠道访问 IBM 的智能客服及微信服务号, 实现自助服务.
在发生 IT 故障之后, IBM 的认知技术支持服务平台可以分析和理解各种结构化和非结构化的数据, 从知识库里获得准确的解决方案. 现场工程师或者客户也可以借助增强现实的 AR 技术, 即时连线后台的二线三线专家和 Watson 的技术支持团队, 在后台的指导下解决故障.
IBM 的技术支持云平台可以智能派发服务工单, 实时掌握服务进度, 为企业客户提供全年无休的 24 小时在线报修和实时回复能力. 运维大联盟平台整合了 IBM 在中国超过 1000 位的专业技术人员以及合作伙伴的资源, 可以给客户提供跨平台, 多品牌的专业 IT 技术服务.
借助各种物联网技术, IBM 还拥有智能巡检机器人, 可以实现数据中心全方位的智能巡检和监控, 提供预测和可视化的分析, 完成故障诊断, 预警报警等功能, 从而实现机房的无人化和智能化的管理.
借助这一整套全新的技术支持服务体系可以帮助客户轻松应对各种挑战, 协助企业进行数字化重塑, 全力构建认知型企业, 为企业业务的发展有序保驾护航.
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来源: http://server.51cto.com/News-594219.htm