Composants installés avec Task Intelligence for Customer Service

Plusieurs types de composants sont installés avec l'application Task Intelligence for Customer Service, notamment des tables, rôles, propriétés, flux et tâches planifiées.

Tables

L'application Task Intelligence for Customer Service utilise les tables suivantes.

Tableau 1. Tables installées avec l’application Task Intelligence for Customer Service

Table	Description
Solution ML [ml_solution]	La table Solution ML stocke des solutions d'apprentissage machine entraînées. L'activation de l'application Task Intelligence for Customer Service (com.snc.csm_ml_task) crée un enregistrement dans cette table pour la solution d'apprentissage machine pré-entraînée d'analyse des sentiments : ml_x_snc_global_global_sentiment.
Sentiment ML [ml_sentiment]	Cette table stocke les informations de sentiment d'apprentissage machine et inclut les champs suivants : Sentiment initial : sentiment prédit lors de la création du ticket. Sentiment actuel : sentiment prédit lors de la mise à jour du ticket. Sentiment dans le temps : affiche la prédiction de tendance de sentiment à mesure qu'un agent travaille pour résoudre le ticket. Pour pouvoir calculer une valeur pour ce champ, il doit y avoir au moins deux prédictions de sentiment. Le système utilise la formule suivante utilisée pour déterminer la tendance de sentiment : (currentSentiment - originalSentiment) > 0 ?'improving' :'declining';
Résultat de Predictor [ml_predictor_results]	Cette table stocke les résultats de prédiction et les commentaires pour la catégorisation des enregistrements, l’analyse des sentiments et la détection de la langue. Cela inclut les prédictions ignorées et échouées qui résultent de demandes de prédiction. Pour la catégorisation des tickets : Les champs Confiance par défaut et Confiance prédite stockent les valeurs de confiance renvoyées par les modèles d'apprentissage machine de catégorisation. Pour les tickets créés à partir d'un e-mail, le champ ID source inclut une référence à l'enregistrement sys_email et le champ Table prédite comprend une référence à la table sys_email. Pour l'analyse des sentiments : La valeur par défaut dans le champ Correctement prédit pour chaque prédiction de sentiment est définie sur true. Les champs Valeur d'entrée finale et Valeur de sortie finale restent vides, car les prédictions d'analyse des sentiments ne collectent pas de commentaires auprès des agents. Pour la détection de la langue : La table Résultat de Predictor stocke les résultats de prédiction du spoke Service de détection des langues. Le champ Langue détectée stocke la langue renvoyée par le spoke Services de détection des langues. La table Résultat de Predictor inclut le champ Ignoré , qui est un champ vrai|faux. Vrai : la prédiction a été ignorée. Faux : la prédiction n’a pas été ignorée. Pour plus d’informations sur les prédictions ignorées, consultez Logique des valeurs de champ ignorées ci-dessous. Remarque : La liste Résultat de Predictor comprend un filtre sur le champ Option , qui affiche les résultats dans lesquels l’option est Classification. Supprimez ce filtre pour afficher tous les résultats de prédiction.
Ticket [sn_customerservice_case]	La table Ticket stocke les enregistrements des tickets de service client. Cette table correspond à la destination des prédictions de catégorisation des tickets. Le champ Langue a été ajouté à la table Ticket. Ce champ est une référence à la table Langue [sys_language]. Ce champ est renseigné avec la prédiction faite par le spoke de détection de la langue et stocke la langue utilisée pour créer l'e-mail ou le ticket. La table Ticket est ajoutée avec le module d’extension Customer Service (com.sn_customerservice).
Tâche [task]	La table Tâche est l'une des tables principales fournies avec le système de base ServiceNow. La fonctionnalité d'analyse des sentiments ajoute la colonne Sentiment à la table Tâche. Cette colonne est une référence à la table Sentiment ML de la tâche [task_ml_sentiment].
Sentiment ML de la tâche [task_ml_sentiment]	Cette table stocke les prédictions de sentiment. La référence à l'enregistrement de prédiction est stockée dans le champ Sentiment de la table Tâche. Cette table est une extension de la table Sentiment ML [ml_sentiment]. La colonne Tâche de la table Sentiments de la tâche est une référence à la table Tâche [task] et est utilisée pour Domain Separation.
Compétences de la tâche [task_m2m_skill]	La table Compétences de la tâche stocke les compétences de l'application Customer Service Management. La fonctionnalité de détection des langues relie les compétences linguistiques aux nouveaux tickets du service client en stockant la langue détectée dans la table Compétences de la tâche. La table Compétences de la tâche répertorie les tickets du service client et la compétence linguistique détectée et affectée à chaque ticket.

Tableau 2. Logique pour les valeurs de champ ignorées

Préférence de prédiction	1 top des prédictions	Top 3 (au moins 1 prédiction)	Ignoré
Remplissage automatique	Oui	Oui	Faux
	Vide	Oui	Vrai
Recommandations	Oui	Oui	Faux
	Vide	Oui	Faux
	Vide	Vide	Vrai
Surveiller uniquement	Oui	Oui	Faux
	Vide	Oui	Faux
	Vide	Vide	Vrai
Prédiction non réussie	N/A	N/A	Vrai
Erreur de prédiction	N/A	N/A	Vrai

Tables installées avec Document Intelligence for Customer Service

L’application Document Intelligence for Customer Service utilise les tables suivantes

Tableau 3. Tables installées avec l’application Document Intelligence for Customer Service

Table	Description
Cas d’utilisation IntelDoc [di_task_definition]	Stocke les cas d’utilisation Document Intelligence pour la table Ticket (sn_customerservice_case) ou les tables de type de ticket qui complètent la table Ticket.
Tâche DocIntel [di_task]	Stocke les tâches Document Intelligence. Le champ is_stp contrôle le traitement direct. Lorsque ce champ est défini sur true, le traitement direct est activé pour la tâche. Le champ agent_input est défini sur true si un agent modifie les valeurs prédites dans l'onglet DocIntel. Remarque : Vous pouvez suivre les tâches à partir de la table Solusions ML (ml_solution.list).
Configuration de l'intégration [di_integration_setup]	Stocke les filtres de cas d’utilisation appliqués aux tickets. Le champ Table cible stocke la cible des champs prédits, c'est-à-dire soit la table Ticket (sn_customerservice_case), soit une table de type de ticket.
Champ [di_key]	Stocke les clés à extraire par Document Intelligence.
Valeur du champ [di_extracted_value]	Stocke les valeurs extraites pour les clés dans une tâche de cas d’utilisation.

Rôles

L'application Task Intelligence for Customer Service comprend les rôles suivants.

Tableau 4. Rôles installés avec Task Intelligence for Customer Service

Rôle	Description	Contient les rôles
Administrateur Task Intelligence [sn_csm_ml_task.ti_admin]	Peut créer, entraîner et ré-entraîner des modèles d'apprentissage machine. Ce rôle peut également déployer et supprimer des modèles.	sn_docintel.admin sn_ti_admin.tia_admin sn_customerservice.case_viewer
Analyste Task Intelligence [sn_csm_ml_task.ti_analyst]	Peut créer, entraîner et ré-entraîner des modèles d'apprentissage machine.	sn_customerservice.case_viewer sn_ti_admin.tia_analyst sn_docintel.gestionnaire
[sn_ti_admin.tia_admin]		ml_admin platform_ml_read
[sn_ti_admin.tia_analyst]		ml_admin
[sn_ti_admin.tia_user]		ml_report_user
Visionneuse de sentiments de tâche [task_ml_sentiment_viewer]	Fournit un accès en lecture aux enregistrements dans la table Sentiment de la tâche [task_ml_sentiment] si l'utilisateur dispose d'un accès en lecture aux enregistrements de tâches associés. Ce rôle est ajouté aux rôles suivants : sn_customerservice_agent sn_customerservice.consumer_agent

Remarque :

Le rôle sn_docintel.extraction_agent est ajouté aux rôles d’agent du service client (sn_customerservice_agent) et d’agent du service consommateur (sn_customerservice_consumer_agent).

Propriétés

L'application Task Intelligence for Customer Service comprend les propriétés suivantes.

Tableau 5. Propriétés installées avec Task Intelligence for Customer Service

Propriété	Description
sn_csm_ml_task.logging.verbosity	Verbosité du journal pour l'application Task Intelligence for Customer Service. Cette propriété a les valeurs suivantes : erreur : afficher uniquement les erreurs critiques qui peuvent empêcher la recherche de s'exécuter. avertissement : afficher un avertissement qui indique de potentiels changements de comportement inattendus pendant la recherche. Affiche également les erreurs. info : afficher les messages de progression lorsque l'application de recherche de code recherche les résultats. Affiche également les erreurs et avertissements. débogage : afficher les informations qui peuvent être utiles lors du débogage de l'application, telles que les valeurs des requêtes exécutées. Affiche également les messages d'avertissement et d'erreur. désactivé : ne pas générer de journaux. Le paramètre par défaut est info.
Propriétés de catégorisation
sn_csm_ml_case.case.categorization.mlpredictor.enabled	Active les prédictions de catégorisation pour les tickets de service client. Le paramètre par défaut est false.
sn_csm_ml_task.categorization.attachment.max_size	Détermine la taille maximale d'une pièce jointe qui peut être analysée par des modèles d'apprentissage machine de catégorisation. La taille maximale prise en charge est de 500 Ko. Le paramètre par défaut est de 450 Ko.
sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types	Contrôle les types de contenus et les extensions de fichiers pris en charge par le prédicteur ML pour la catégorisation sur la base de la pièce jointe. Par défaut, les types de pièces jointes suivants peuvent être utilisés avec les prédictions de catégorisation des tickets basée sur les pièces jointes : pdf, xls, xls, xlsx, docx et csv. Pour configurer des types de contenus : Laissez la propriété vide pour autoriser toutes les extensions de fichiers prises en charge. Il s'agit du paramètre par défaut. Créez un sous-ensemble des valeurs par défaut en saisissant une liste séparée par des virgules des types de contenus et des extensions de fichiers. Par exemple, application/pdf,texte/csv.
sn_csm_ml_task.categorization.flow_start_time.threshold	Définit le seuil d'attente maximal pour les prédictions de catégorisation qui incluent des pièces jointes. La valeur par défaut est de 10 minutes. Si la requête API ne renvoie pas de prédiction avant que le seuil d'attente maximal ne soit atteint, les prédictions sont effectuées sans le texte de la pièce jointe. Ces prédictions sont basées sur le texte de l'objet et du corps de l'e-mail ou de la brève description et de la description du ticket.
sn_csm_ml_task.categorization.case.delay_attachment_fetch	Ajoutez un délai de 1 seconde avant d'extraire des pièces jointes valides pour Task Intelligence lorsque les tickets sont créés à partir d'un e-mail.
sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter	Activez cette propriété pour supprimer les choix de champs inactifs des prédictions. Le paramètre par défaut est false.
Propriétés de l'analyse des sentiments
sn_csm_ml_task.case.sentiment.mlpredictor_enabled	Active les prédictions de sentiment pour les tickets de service client. Le paramètre par défaut est false. Pour activer les prédictions de sentiment, définissez cette propriété sur true. Remarque : Cette propriété est automatiquement définie sur true lorsqu'un modèle de sentiment est entraîné et déployé à partir de Task Intelligence Admin Console.
Propriétés de détection de la langue
sn_csm_ml_task.case.language.mlpredictor.enabled	Active la détection de la langue pour les tickets de service client. Le paramètre par défaut est false. Pour activer la détection de la langue, définissez cette propriété sur vrai. Remarque : Cette propriété est automatiquement définie sur vrai lorsqu’un module de détection de langue est testé et déployé à partir de Task Intelligence Admin Console.
sn_csm_customerservice.case.ml.language.detection.threshold	Contrôle le seuil pour la prédiction de la langue. La valeur par défaut pour cette propriété est de 0,70. Les prédictions dont le niveau de confiance est supérieur au seuil sont enregistrées dans la table Résultats de Predictor (ml_predictor_results_task) et dans la table Compétences de la tâche (task_m2m_skill). Les prédictions dont le niveau de confiance est inférieur au seuil sont enregistrées dans la table Résultats de Predictor (ml_predictor_results_task).
sn_csm_ml_task.case.languagedetection.default_confidence	Stocke le seuil de niveau de fiabilité pour la fonctionnalité de détection de la langue. La valeur par défaut est de 0,7.
Propriétés de Document Intelligence
sn_csm_ml_task.case.docintel.mlpredictor.enabled	Active Document Intelligence for Customer Service Management. Remarque : Cette propriété est activée automatiquement lorsque l’utilisateur crée un cas d’utilisation.
sn_csm_ml_task.case.docintel.parsing_supported_types	Contient une liste des types de pièces jointes pris en charge : image/png,image/jpeg,application/pdf
sn_csm_ml_task.straight_through_processing_max_waiting_threshold	Définit le temps d'attente maximal pour qu'une tâche de traitement direct soit accomplie. Le temps par défaut est de 5 minutes. Si un cas d’utilisation est configuré pour utiliser le mode de prédiction de traitement direct, l’agent peut voir les champs pertinents sur le formulaire Ticket automatiquement renseignés dans les 5 minutes suivant l’arrivée du ticket. Si ce seuil est dépassé, les valeurs sont ignorées. Toutefois, l'agent peut tout de même afficher la tâche dans l'onglet DocIntel et extraire manuellement les valeurs.
sn_csm_ml_task.case.delay_attachment_fetch​	Cette action attend plusieurs millisecondes avant d’extraire des pièces jointes valides pour Task Intelligence for Customer Service lorsqu’un ticket est créé à partir d’un e-mail. Remarque : Cette propriété est désactivée par défaut. Si vous remarquez que des pièces jointes sont manquantes pour les tickets créés à partir d’un e-mail, activez cette propriété. ​

Flux

L'application Task Intelligence for Customer Service comprend les flux suivants.

Tableau 6. Flux installés avec Task Intelligence for Customer Service

Flux	Description
Task Intelligence [new_task_intelligence]	Ce flux est par défaut inactif et est activé après avoir configuré des modèles sur Task Intelligence Admin Console.
Task Intelligence : mise à jour du ticket de sentiment [task_intelligence_case_update_flow]	Ce flux est par défaut inactif et est activé après avoir configuré des modèles sur Task Intelligence Admin Console.
Task Intelligence : répondre à l'e-mail entrant [task_intelligence_inbound_email_reply]	Ce flux est par défaut inactif et est activé après avoir configuré des modèles sur Task Intelligence Admin Console.
Task Intelligence : détection de la langue du ticket [task_intelligence_case_language_detection]	La détection de la langue détermine la langue utilisée pour créer un ticket. Selon la configuration, le système peut ajouter cette valeur au champ Langue du formulaire Ticket. Ce champ est une référence à la table Langue [sys_language]. Il peut également ajouter la langue en tant que compétence à la liste connexe Compétences de la tâche sur le formulaire de ticket. Ce flux est automatiquement activé lorsqu’un module de détection de langue est formé et déployé à partir de Task Intelligence Admin Console.
Task Intelligence : DocIntel à la création du ticket	Ce flux est inactif par défaut.
Task Intelligence : valeurs extraites du processus DocIntel	Ce flux est inactif par défaut.

Modèles d'apprentissage machine

La fonctionnalité d'analyse des sentiments utilise le modèle d'apprentissage machine ml_x_snc_global_global_sentiment. Ce modèle est fourni avec l'application Task Intelligence for Customer Service.

Tâche planifiée pour la formation à la solution de catégorisation

L'administrateur système peut exécuter la tâche planifiée Categorization solution training sur demande.

Remarque :

Il est recommandé d'importer un jeu de données d'entraînement dans la table Ticket [sn_customerservice_case] pour prendre en charge l'entraînement initial du modèle d'apprentissage machine de catégorisation. Le jeu de données d'entraînement devrait être adapté aux champs de ticket que vous souhaitez prédire et inclure des enregistrements de tickets supplémentaires dotés des bonnes étiquettes (par ex., les valeurs de champ attendues) pour les champs spécifiques prédits. En créant ce jeu de données, vous exploitez vos propres données pour entraîner l'algorithme à prédire sur les champs que vous sélectionnez.

L'administrateur système peut définir les paramètres suivants avant d'exécuter la tâche planifiée.

Tableau 7. Paramètres des travaux planifiés

Paramètre	Description
trainNewSolution	Définissez la valeur sur true pour entraîner une nouvelle solution. Définissez la valeur sur false pour ré-entraîner une solution et ajoutez le nom de la solution dans le paramètre existingSolutionName.
inputFields	Champs utilisés pour entraîner le modèle. Par exemple : ["short_description","description"];
outputFields	Champs à prédire. Par exemple : ["priority","category"];
encodedQuery	Requête appliquée aux données utilisées pour l'entraînement.
existingSolutionName	Nom d'une solution existante. Ajoutez un nom à ce paramètre si vous ré-entraînez une solution.

Pour déterminer quand une solution est prête à être utilisée pour des prédictions de catégorisation, l'administrateur système peut vérifier l'état de la tâche planifiée. Une fois l'état défini sur Solution terminée, la solution peut être utilisée pour des prédictions.

Tâche planifiée pour la publication des modèles précédemment déployés

L’administrateur système peut exécuter la Deploying Task Intelligence for Customer Service Management après la mise à niveau du module d’extension Task Intelligence for Customer Service.

Cette tâche planifiée vérifie s’il existe des modèles précédemment déployés pour la catégorisation des enregistrements, l’analyse des sentiments, la détection de la langue et Document Intelligence, et publie ces modèles.