Configurer la catégorisation des enregistrements

  • Rversion finale: Zurich
  • Mis à jour 31 juil. 2025
  • 1 minute de lecture

    • Activez les modules d’extension requis, importez des données de formation et créez et formez un modèle pour prédire les valeurs de champ pour les enregistrements de tickets et d’interaction.

    Tableau 1. Étapes de configuration de la catégorisation des enregistrements
    Étape Description
    Assurez-vous que votre instance est configurée pour Predictive Intelligence (PI).

    Predictive Intelligence est une fonctionnalité de la plateforme ServiceNow qui fournit une couche d'intelligence artificielle servant de cadre de travail aux modèles d'apprentissage machine. Pour en savoir plus, consultez Intelligence prédictive.
    Activez l'application Task Intelligence for Customer Service (com.snc.csm_ml_task).
    L’application Intelligence des tâches pour Service clientèle permet aux clients de créer et de former des modèles d’apprentissage machine de catégorisation. Cette application active automatiquement les modules d'extension suivants :
    • Intelligence prédictive pour Gestion du service clientèle (com.snc.csm_ml)
    • Service client (com.sn_customerservice)
    • Skills Management (com.snc.skills_management)
    • Dynamic Translation (com.glide.dynamic_translation)
    • Spoke de service de détection des langues ServiceNow (com.glide.language_detection_spoke)
    • Predictive Intelligence - Task Intelligence (com.glide.platform_ml_task)
    • Centre d’administration pour Intelligence des tâches (com.sn_ti_admin)
    Importez un jeu de données d'entraînement.

    Vous pouvez utiliser la fonctionnalité de catégorisation des enregistrements avec la table Ticket [sn_customerservice_case], les tables qui étendent la table Ticket et la table Interaction [interaction].

    Il est recommandé d’importer un ensemble de données d’entraînement dans la table souhaitée pour prendre en charge l’entraînement initial d’un modèle de catégorisation.
    Remarque :
    Ces données devraient inclure des types de tickets si vous avez des tables qui complètent la table Ticket.

    L’ensemble de données de formation doit être adapté aux champs que vous souhaitez prédire. Elle doit également inclure des enregistrements supplémentaires qui ont les étiquettes correctes (par exemple, les valeurs de champ attendues) pour les champs prévus.

    La création d’un ensemble de données d’entraînement vous permet d’exploiter vos propres données pour entraîner l’algorithme à prédire sur les champs que vous sélectionnez.
    1. Identifiez la table et les champs que vous souhaitez que votre modèle prédise.
    2. Sélectionnez la table et les enregistrements pour la formation du modèle.
    3. Identifiez les champs de la table sélectionnée comme valeurs d’entrée à utiliser pour la formation du modèle.
    Configurez et déployez au moins un modèle de catégorisation. Pour plus d’informations, consultez Créer un modèle pour prédire les champs d’enregistrement.