使用Einstein支持的Field Service版本的第一個新功能就是使用深度學習幫助現場服務人員。企業(yè)可以使用預先訓練的圖像分類器或訓練自己的分類器來處理各種專門的圖像識別用例。例如，現場技術人員可能會響應關于電器故障的客戶呼叫，結果到達現場后發(fā)現問題出在不熟悉的第三方零部件上。借助Field Service Lightning，他現在可以拍攝該零部件，并要求Einstein在其公司的數據庫中進行識別。該服務可以識別并自動執(zhí)行后續(xù)操作，例如訂購更換零部件。

　　接下來，新的Equipment and Inventory Management（設備和庫存管理）服務利用調度自動化來確保工作人員、設備和卡車能夠有效部署。例如，電纜公司調度員可以使用它來確定哪個技術人員離客戶最近，而且有適當的分線器能夠支持客戶的有線電視機。

　　最后，新的Field Service Analytics（現場服務分析）功能為現場服務提供了預先構建的分析面板，使管理人員能夠輕松評估員工的工作效率。它是可定制的，但也帶有開箱即用的指標，如“平均修復時間”或“平均路途時間”。

　　去年發(fā)布的Field Service Lightning是Salesforce的Service Cloud的一部分，該服務云已經存在了十年左右了。

　　Service Cloud戰(zhàn)略與運營高級總監(jiān)Mark Bloom對ZDNet表示，“該平臺使我們在過去十年里能夠一直站在客戶參與領域中每一次技術轉變的最前沿。”

　　這包括轉向移動、社交網絡和視頻聊天等工具的發(fā)展。大約一年前，Salesforce注意到“有不少提供現場服務的組織沒有連接的解決方案。”盡管對于設備制造商等組織來說，這是一個明顯的問題，但Bloom表示，Salesforce很高興能夠在包括金融和衛(wèi)生行業(yè)在內的一系列行業(yè)中脫穎而出。

　　“所有組織都需要移動解決方案，與自己的員工進行協(xié)作并與客戶進行接觸。”他表示。