这是”服务AI新视野”的第5篇，采访自安川首钢售后服务部副部长李晓燕

李晓燕，安川首钢售后服务部副部长，深耕机器人行业20+年，从最初专注于机器人仿真技术的研究与应用，到后来负责机器人生产线的系统集成，推动项目落地，再到2021年加入售后服务部，一路见证了安川首钢从技术开发到售后保障的全方位发展。

现负责安川首钢售后服务数字化平台建设，并率先引入一系列前沿 AI 技术，显著提升了服务效率与服务体验，为安川首钢售后服务团队赋予了强大的科技动能。

作为服务部门管理者，您认为AI应用将给客户服务工作带来哪些变化？

李晓燕：作为技术服务行业的深耕者，我们始终将保障安川机器人现场稳定运行作为核心使命。减少突发停机状况、缩短故障恢复时长，不仅是我们矢志不渝的追求，更是为客户创造核心价值的关键所在。

为了实现这个目标，我们一方面持续强化技术团队的专业能力，确保能以最快速度精准定位故障、恢复机器人运行。

另一方面，着力提升售后服务管理水平，通过科学管理提升服务质量、速度与效率，降低运营成本，同时致力于为客户提供更便捷的技术支持，助力客户提升机器人维护能力。毕竟，客户身处现场一线，他们技术水平的提升，能从源头上减少突发停机，最大限度降低生产损失。

基于这些考虑，我们在 2024 年正式上线 “安川首钢售后服务平台”，并引入一系列 AI 技术。这不仅能让客户更便捷地享受安川机器人售后服务，还能助力技术团队精进专业技能、提升作业效率。具体体现在以下几个方面：

在客户体验升级方面，“安川首钢售后服务平台” 的微信客户端发挥着关键作用。

作为连接客户的快速通道，该客户端聚焦于提供便捷且全面的技术支持：客户可通过 “知识库” 模块，一键下载安川机器人说明书、数模等核心资料；若遇到技术难题，可随时向 “在线客服” 中的 AI 客服咨询。AI 客服依托内部专业知识库，整合输出精准答案，避免信息过度发散，同时附上参考资料链接，助力客户快速定位所需内容，告别海量资料检索的繁琐。

“故障自诊” 模块内置覆盖各代次安川机器人的全量故障代码知识库。客户只需输入报警代码，便能即刻获取故障发生机理与解决方案，为快速排障、恢复生产提供坚实支撑。

此外，微信客户端还具备历史保养记录查询与下载功能。机器人的定期保养如同人体体检，众多检测数据需通过时间维度对比分析 —— 例如电机波形，关键在于与历史数据对比是否恶化，以此判断设备是否需更换，实现精准维护，降低成本。

客户端完整保存每台机器人的保养记录，客户可随时调取，既能更精准预判故障，又为设备管理人员省去存档管理的繁琐工作，让设备维护更高效、更省心。

在管理水平与服务效率提升方面，售后服务平台推动服务工作实现精细化管理，从工单派发、人员出发、到达现场、开始作业、完成服务，到电子服务报告单的签署与发送，全流程均可在平台实现可视化管理。通过分析相关数据，能精准定位服务优化空间，持续提升售后质量与效率。

平台中，所有工单数据与机器人数据相互关联。接到客户联络时，系统借助 AI 算法快速调取故障机器人的历史信息，包括型号、过往保养记录、故障履历等，为技术人员提供精准判断依据。

在技术能力强化方面，平台系统整合了安川机器人售后全链路知识文件，涵盖说明书、操作手册、作业要点及经验总结等。我们定期组织培训分享，同时鼓励团队主动运用知识库提升技能。技术雷达图将每个人的能力拆解为 7 个量化维度，便于实时发现短板，推动针对性学习，加速能力成长。

为了迎接这种变化，您在服务团队工作革新上有哪些布局？或计划做哪些布局？

李晓燕：在 AI 技术深度重塑行业生态的背景下，售后服务领域正迎来前所未有的革新机遇。对我们而言，AI 与大数据不仅是工具升级，更是推动服务体系重构的核心驱动力。目前团队正处于技术融合的适配阶段，虽未形成完全固化的革新细则，但三大方向已清晰明确：

我们正推动 AI 技术在业务全流程的渗透，通过数据流驱动服务流程的动态优化 —— 从客户需求分析到服务资源调度，从故障预判到知识迭代，让数据成为决策的 “导航系统”。

例如，借助 AI 对历史服务案例的深度学习，向技术人员推送服务建议，既缩短响应周期，又实现服务质量的稳定可控，最终构建更敏捷、更精准的智能化管理体系。

我们计划搭建 “AI + 人” 的协同服务模式，让技术成为团队能力的 “放大器”。通过部署智能辅助工具，技术人员可快速调用知识库、远程诊断系统等资源，实现 “一人多岗” 的高效服务覆盖。

例如，AI 实时整合设备历史数据并提供维修建议，能让技术人员同时处理多场景需求，既降低人力成本，又提升团队整体的服务辐射力。

我们将 AI 技术作为团队成长的 “加速器”，通过搭建内部智能学习平台，实现技术经验的快速沉淀与复用。

例如，利用 AI 对典型案例的结构化梳理，新员工可快速掌握核心技能；结合技能雷达图为团队成长提供导向。这种 “技术反哺能力” 的模式，最终将转化为客户服务体验的实质性提升。

简言之，我们的核心逻辑是 “让 AI 做机器擅长的事，让人聚焦人擅长的事”—— 用技术解决标准化、重复性问题，让人专注于复杂场景的深度服务与客户关系的温度维护，最终实现服务效率与服务体验的双重升级。

您觉得AI在哪些具体服务场景中应用，能够切实提升服务效率和客户体验？

李晓燕：从服务效率提升来看，AI 赋能的工单管理功能显著优化了售后服务全流程的管理效率。同时，AI 检索与数据整合能力大幅提升技术分析的精准度，直接推动故障恢复时间的压缩。

在客户体验层面，精准排查故障、快速恢复生产是满足客户核心诉求的关键，也是提升体验的根本所在。此外，AI 技术咨询与故障诊断提供了便捷且权威的支持，保养报告自助查询下载功能则省去客户存档的繁琐 —— 这些细节共同构成了体验升级的重要支撑。

您认为服务管理平台在哪些方面做AI能力提升，能够更好的支撑您的管理规划落地？

李晓燕：如今，AI应用如雨后春笋般涌现，我希望瑞云服务云也能够快速跟上技术的潮流，加大 AI 技术的研究与运用，助力售后服务平台向更加智能化的方向迈进。

机器人行业知识迭代速度极快，这要求我们的知识体系必须具备高度的灵活性和适应性。我期望服务管理平台能够借助 AI 技术，构建一个独特且高效的知识体系。这一知识体系不仅要全面涵盖各类售后服务知识，还要具备强大的自我更新与优化能力。

通过AI算法对海量数据的分析与挖掘，平台能够自动识别和整合相关知识，形成结构清晰、逻辑严密的知识网络。同时，利用AI的机器学习能力，平台可以根据客户反馈和业务需求，不断优化知识内容，确保知识的准确性和时效性。

当前我们虽已引入“智能报表”功能，但实际应用中仍存在操作门槛。我期望的工单管理能够通过自然语言指令实现“所想即所得”。例如，只需输入“生成本季度各区域机器人故障信息及不同故障发生频次”，系统即可自动调取历史工单数据，完成多维度统计分析并输出可视化结果。

未来，我们希望通过统一的数据中台，自动汇总多渠道服务数据，并生成深度分析报告，为管理服务提供预测性支持。例如，依据区域访问量趋势预判服务资源调配需求，根据机型故障率数据优化备件储备策略，通过历史工单规律提前识别高频问题并推动前端改进。