케이스 해결에 사용된 기술 에이전트를 기반으로 기술 데이터를 수집합니다. 지도 학습을 사용하여 에이전트가 유사한 오픈 케이스를 해결할 수 있도록 해당 기술을 추천합니다. 또한 케이스 해결에 기술이 사용되는 방식에서 패턴을 찾고 자율 학습을 사용하여 에이전트에게 맞는 기술을 추천할 수 있습니다.
시작하기 전에
기술을 설정합니다. 자세한 내용은 기술 관리를 참조하십시오.
예측 인텔리전스 모델을 교육하려면 인스턴스에서 설정하고 구성해야 합니다. 자세한 내용은 예측 인텔리전스를 참조하십시오.
Skill Recommendation 애플리케이션 플러그인(com.snc.sre)을 활성화하여 기술 추천에 예측 인텔리전스를 사용합니다.필요한 역할: sn_hr_wfo.admin
프로시저
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기술 예측 속성을 구성합니다.
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또는 Recommend skills from similar cases 등의 Recommend similar skills for cases 솔루션 정의 모델을 실행하여 지도 및 자율 솔루션을 교육합니다.
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예약된 Start skill prediction 작업을 매일 실행하여 케이스 또는 에이전트에 대한 기술 예측을 시작합니다.
이 예약된 작업은 기본적으로 비활성 상태입니다. 이 작업을 활성화하면 전날 해결된 모든 케이스에 대해 매일 오전 1시에 실행됩니다. 그러면 이 작업에서 사용자 예측 기술[sn_sre_user_predicted_skill] 테이블과 작업 예측 기술[sn_sre_task_predicted_skill] 테이블에 기술을 추가합니다.
주: [sn_sre_task_predicted_skill] 테이블의 기록 수가 [sn_sre.user_predicted_skill_threshold] 에 정의된 값을 초과할 경우 권장 기술이 표시되기 시작합니다.