Introduction

Dans le monde actuel, où tout va très vite, les clients exigent une prestation de service rapide et efficace. Offrir un service ponctuel et précis est essentiel pour les techniciens sur le terrain, surtout dans des secteurs comme l’énergie et la réparation d'appareils. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur des processus manuels, ce qui entraîne des retards, des erreurs et des inefficacités.

Les équipes de service sur le terrain s'appuient souvent sur des processus manuels, sur papier ou par téléphone. Les tickets de service sont suivis dans des feuilles de calcul qui masquent les détails essentiels. La planification et le contrôle des stocks se font par courriels ou via des systèmes obsolètes, ce qui entraîne souvent des rendez-vous manqués ou des pièces incorrectes. Les techniciens soumettent des notes libres, ce qui mène à une documentation incohérente et à des retours différés. Ces inefficacités augmentent les délais de réponse, provoquent des erreurs et limitent la visibilité en temps réel.

Voici SwiftFixAI, une solution innovante, propulsée par GenAI sur AWS, qui rationalise les flux de travail des techniciens, améliore la satisfaction client et réduit les frais d’exploitation. En tirant parti de services de pointe propulsés par Amazon Web Services (AWS), SwiftFixAI transforme la gestion des appels de service par les techniciens, facilitant leur travail tout en améliorant l’expérience client.

Le besoin

En raison de données cloisonnées et de flux de travail manuels, les équipes de service sur le terrain sont souvent confrontées à des goulets d'étranglement opérationnels.

Techniciens ont des difficultés avec :

• Manque d'accès à la disponibilité des pièces en temps réel, aux détails de garantie et à l’historique des interventions précédentes
• Retards causés par les vérifications manuelles des stocks et des descriptions de problèmes peu claires
• Coordination inefficace avec les équipes d’assistance en raison d’une documentation dispersée

Clients rencontrent :

• Des expériences de service incohérentes et de longs temps d’attente
• Une visibilité limitée sur la disponibilité des pièces ou l’admissibilité à la garantie
• Difficulté à choisir entre la réparation et le remplacement sans conseils contextuels

Ces lacunes entraînent des cycles de service prolongés, une hausse des coûts et une satisfaction réduite des deux côtés.

La solution

SwiftFixAI répond à ces enjeux en intégrant l’IA générative (GenAI) à chaque étape du processus de service. Grâce à des fonctionnalités pilotées par l’IA comme la transcription d’enregistrements d’appels, l’extraction des points d’action et des requêtes d’inventaire en temps réel, ainsi qu’une analyse réparation vs remplacement, la solution renforce les opérations sur le terrain pour les techniciens et offre une expérience client fluide et sans stress.

Flux de travail de la solution

Architecture technique

SwiftFixAI est propulsé par une combinaison de services AWS, qui fonctionnent ensemble pour offrir une prestation de service sans faille. Voici la répartition de l’architecture :

1. Interaction client via l’application

   Le client initie le contact via l’application par l’entremise du chatbot ou en appelant le centre de soutien à l’aide de Amazon Connect. Trois canaux d’interaction sont pris en charge :

   1. Téléversement de photo : Prendre et soumettre une image de l’appareil défectueux
   2. Saisie de texte : Taper une description du problème dans la fenêtre de clavardage
   3. Appel vocal (Amazon Connect) : Parler à un agent de soutien—les appels sont enregistrés et stockés de façon sécuritaire pour traitement ultérieur
2. Ingestion, stockage et prétraitement
   1. Amazon API Gateway : Offre des points de connexion sécurisés pour recevoir les conversations, images et données vocales
   2. AWS Lambda : Orchestration du routage et du traitement des données entrantes
   3. Amazon S3 :
      1. Compartiment brut : Stocke les entrées originales (audio, images, journaux de clavardage)
      2. Compartiment traité : Contient le contenu extrait et transcrit en format structuré JSON
   4. Logique de prétraitement :
      1. Voix → Amazon Transcribe : Convertit les enregistrements audio en texte
      2. Image → Amazon Textract : Extrait les champs clés comme le numéro de modèle, la garantie et la description du problème
3. Analyse LLM et génération de billet
   1. Amazon Bedrock Agent (Claude Haiku 3.5/ Amazon Nova Pro) traite les données extraites et transcrites pour générer :
      1. Un résumé clair du problème
      2. Renseignements sur la garantie et le produit
      3. Prochaines étapes ou diagnostics
      4. Recommandation de réparation ou de remplacement
   2. Création automatisée de billet :
      1. AWS Lambda déclenche la création de billet, le remplissant avec des métadonnées, le résumé du problème et le contexte client
      2. Le billet est acheminé vers n’importe quel outil CRM ou plateforme de billetterie intégrée :
         1. Zendesk
         2. ServiceNow
         3. Salesforce
      3. Le même billet est également stocké dans Amazon DynamoDB pour les flux opérationnels des techniciens et à titre de registre officiel
4. Intégration à la base de connaissances pour recommandations
   1. Sources de données :
      1. Spécifications produit, politiques de garantie
      2. Niveaux d’inventaire et délais de réapprovisionnement
      3. Coûts de main-d’œuvre et prix des pièces dans la logique de réparation/remplacement
   2. Soutien décisionnel LLM :
      1. Récupère les connaissances contextuelles
      2. Fournit des conseils personnalisés et économiques tant au technicien qu’au client
5. Réponse du technicien
   1. Amazon API Gateway et AWS Lambda : Soutiennent les fonctions du portail technicien, dont la récupération des billets et les actions de mise à jour
   2. Amazon DynamoDB :
      1. Magasin central pour les billets, l’inventaire et les données de service
      2. Les techniciens l’utilisent pour :
         1. Voir les résumés générés par LLM
         2. Rechercher et réserver les pièces nécessaires
         3. Planifier la visite sur site avec tout le contexte pertinent
6. Exécution et clôture
   1. Réparation sur place :
      1. Le technicien effectue la réparation/le remplacement et met à jour le statut et les notes du billet via l’application
   2. Approbation numérique et rétroaction :
      1. Le client approuve numériquement et soumet une évaluation de satisfaction
      2. Toutes les mises à jour sont enregistrées dans DynamoDB et synchronisées avec la plateforme de billetterie
   3. Résumé automatisé de la résolution :
      1. Un résumé final est généré grâce à Amazon Bedrock selon les notes du technicien et ajouté au dossier client

Avantages : Comment SwiftFixAI aide les techniciens et les clients

Pour les techniciens :

• Accès rapide à l’information : Les techniciens voient instantanément les détails client, l’historique des services et les pièces disponibles—plus besoin d’appeler ou de vérifier manuellement
• Résolution de problèmes facilitée : Le système utilise l’IA pour résumer les conversations et mettre en évidence les points clés, aidant les techniciens à cerner le problème plus rapidement
• Plus d’interventions en moins de temps : Comme tout est automatisé—création de billet, recherche de pièce et planification—les techniciens peuvent réparer plus d’appareils par jour

Pour les clients :

• Réparation plus rapide : Les clients font réparer leurs appareils plus vite, car le système réduit les délais et la confusion
• Mises à jour claires et choix éclairés : Les clients reçoivent des mises à jour régulières et peuvent savoir s’il vaut mieux réparer ou remplacer, pour prendre la bonne décision
• Expérience améliorée : Grâce à un service rapide et une détection précise, les clients sont plus satisfaits

Conclusion

SwiftFixAI offre une plateforme de service sur le terrain propulsée par l’IA qui unifie l’intelligence, l’automatisation et l’analyse contextuelle. Grâce à des services AWS comme Amazon Bedrock, Amazon Nova Pro LLM, Amazon Transcribe, Amazon Textract, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, etc., il équipe les techniciens d’outils et de données précis à chaque étape. SwiftFixAI établit une nouvelle norme d’efficacité opérationnelle et de satisfaction client dans l’industrie de l’énergie et des services publics grâce à l’optimisation du diagnostic, l’automatisation de la création de billet et la planification optimisée des pièces.

Fini les traitements de billets lents ou les recherches manuelles de données. Profitez plutôt d’informations instantanées, d’une communication fluide et de réparations sur site plus rapides. SwiftFixAI transforme l’entretien des appareils en une expérience réellement efficace et fiable, redéfinissant l’excellence du service sur le terrain.