Salesforce周三宣布推出一系列针对移动工作人员的新型人工智能支持工具。即Field Service Lightning,一个让工作人员能够响应客户服务电话并与现场客户接触的平台，其改进主要涵盖了三个方面：图像识别、设备管理和分析。
使用Einstein支持的Field Service版本的第一个新功能就是使用深度学习帮助现场服务人员。企业可以使用预先训练的图像分类器或训练自己的分类器来处理各种专门的图像识别用例。例如，现场技术人员可能会响应关于电器故障的客户呼叫，结果到达现场后发现问题出在不熟悉的第三方零部件上。借助Field Service Lightning，他现在可以拍摄该零部件，并要求Einstein在其公司的数据库中进行识别。该服务可以识别并自动执行后续操作，例如订购更换零部件。
接下来，新的Equipment and Inventory Management（设备和库存管理）服务利用调度自动化来确保工作人员、设备和卡车能够有效部署。例如，电缆公司调度员可以使用它来确定哪个技术人员离客户最近，而且有适当的分线器能够支持客户的有线电视机。
最后，新的Field Service Analytics（现场服务分析）功能为现场服务提供了预先构建的分析面板，使管理人员能够轻松评估员工的工作效率。它是可定制的，但也带有开箱即用的指标，如"平均修复时间"或"平均路途时间"。
去年发布的Field Service Lightning是Salesforce的Service Cloud的一部分，该服务云已经存在了十年左右了。
Service Cloud战略与运营高级总监Mark Bloom对ZDNet表示，"该平台使我们在过去十年里能够一直站在客户参与领域中每一次技术转变的最前沿。"
这包括转向移动、社交网络和视频聊天等工具的发展。 大约一年前，Salesforce 注意到"有不少提供现场服务的组织没有连接的解决方案。"尽管对于设备制造商等组织来说，这是一个明显的问题，但Bloom表示，Salesforce很高兴能够在包括金融和卫生行业在内的一系列行业中脱颖而出。
"所有组织都需要移动解决方案，与自己的员工进行协作并与客户进行接触。"他表示。
