Модернизация ИТ-инфраструктуры университета ДГТУ
ICL Services и Ideco: синергия экспертизы и опыта внедрения ИБ-решений
Внедрение и миграция контура 1С в облако для «Сингенты»
9 способов защитить недвижимость в Нижегородской области: что выбрать?
Телеком-оператор Татарстана «Летай» переходит на FMC-биллинг Bercut
ЦБ
°
суббота, 23 ноября 2024

Искусственный интеллект в Service Desk Итилиум — давно не хайп, а рабочий инструмент

Внедрение ИИ в бизнес-процессы можно сравнить с периодом, когда на предприятиях начали устанавливать компьютеры. Поначалу все относились настороженно, но потом техника себя оправдала. Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России на 2022 год эксперты оценивают на уровне 20–30%. Может ли машинное обучение ускорить работу службы поддержки?

Мечта читера, или подсказки от искусственного интеллекта в Итилиум

Команда Итилиум, тоже идет в ногу со временем и не отстает от своих планов по развитию ИИ в своем продукте. Впервые использование искусственного интеллекта внедрено в релизе 5.0.0.4. Теперь искусственный интеллект — неотъемлемая часть работы с системой.

Благодаря машинному обучению необязательно писать инструкции «на все случаи жизни», которые учитывают все возможные проблемы и содержат все решения. Вместо этого в программу закладывается алгоритм самостоятельного нахождения решений путем комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

Как ИИ может усилить Service Desk? Кому это будет полезно? Где узнать подробности? Ответы — ниже.

Как машинное обучение ускоряет работу начиная с релиза 5.0.0.4?

Начиная с релиза 5.0.0.4 в Итилиум доступен следующий механизм. Инженер заносит информацию по возникшей ситуации в описание обращения. После этого обученный ИИ мгновенно подбирает услугу и состав услуги, а сервис-инженеру необходимо всего лишь подтвердить выбор, сделанный искусственным интеллектом, после чего услуга и состав услуги устанавливаются в обращении.

Теперь потребитель услуг может быть весел и беззаботен, ведь получает подсказки от искусственного интеллекта и, соответственно, может быстрее выбрать услугу и отправить заявку. И, таким образом, гораздо раньше получит поддержку. Ведь чем раньше обращение будет классифицировано (по характеру услуги и ее составу), тем меньше времени потребуется оператору на обработку заявки. А за этим — и прямая польза инженеру Service Desk. Ведь чем больше довольных потребителей услуг, тем выше его KPI и, соответственно, его личная эффективность и эффект от внедрения и использования Итилиум.

Что сделано при помощи машинного обучения в релизе 5.0.0.5?

Усовершенствован процесс регистрации обращений на веб-портале Итилиум. Во время заполнения формы пользователю будут предложены подходящие статьи базы знаний, которые могут помочь в решении его проблемы.

Этот функционал в релизе 5.0.0.5 позволит снизить нагрузку на сотрудников Service Desk за счет автоматизации ответов на типовые обращения, по которым уже созданы инструкции.

С процессом автоматизации ответов можно подробнее ознакомиться в видео.

И немного спойлеров про новый релиз 5.0.0.6…

А теперь о том, как в релизе 5.0.0.6 с помощью Machinе Learning планируется упростить жизнь сервис-инженеру.

При общении с пользователем инженеру сложно держать в голове все закрытые обращения и их решения. А информация, которая содержится в закрытых обращениях, наверняка может оказаться полезной сервисному специалисту в работе по очередному новому обращению. Система могла бы подсказать инженеру решения из похожих закрытых обращений.

Начиная с релиза 5.0.0.6 при общении с потребителем услуг инженер SD будет видеть закрытые обращения вместе с описанием решения схожих проблем в отдельном блоке формы общения. Данные в этот блок будут поступать с помощью машинного обучения на основе описания открытого обращения и общения с инициатором.

Об этих и других ожидаемых фишках читайте в анонсе релиза 5.0.0.6. Выход нового релиза планируется на май 2023 года.

 

Тематики: Интеграция, ПО

Ключевые слова: service desk, Искусственный интеллект