Task Intelligence Admin Console

  • Rversion finale: Washingtondc
  • Mis à jour 1 févr. 2024
  • 1 minute de lecture

    • Utilisez Task Intelligence Admin Console pour créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage machine qui prédisent différents types d’informations pour les enregistrements de ticket et d’interaction.

    Task Intelligence Admin Console affichant des mesures de prédiction, une liste détaillée des modèles d’apprentissage machine, des modèles de modèle et l’accès aux applications connexes.

    Depuis Admin Console, vous pouvez configurer des modèles prédictifs, prévisualiser l’expérience de l’agent, afficher le moment où les modèles sont actifs et suivre les performances des modèles.

    Admin Console fournit des outils que vous pouvez utiliser pour créer et implémenter des modèles d'apprentissage machine en quelques étapes seulement. Chaque modèle suit un processus en six étapes.
    Tableau 1. Étapes pour créer et implémenter des modèles d’apprentissage machine
    1. Sélectionnez un modèle à utiliser comme point de départ. Sélectionnez le modèle en fonction de ce que vous souhaitez qu'il fasse. Par exemple :
    • Utilisez le modèle de prédiction de champ pour faire des prédictions des valeurs de champ qui vous serviront à catégoriser les tickets et les interactions.
    • Utilisez le modèle de sentiment des tickets pour prédire le sentiment à tout moment, de la création d'un ticket à sa résolution.
    2. Définissez l'objectif du modèle. Indiquez au modèle quand vous souhaitez qu'il fasse des prédictions et ce que vous souhaitez qu'il prédise. Par exemple, prédire la catégorie et la priorité lorsqu'un nouveau ticket est créé.
    3. Sélectionnez les données utilisées pour entraîner le modèle. Entraînez le modèle à l'aide de données sélectionnées, telles que le texte de la brève description et de la description du ticket, de sorte qu'il puisse apprendre à identifier des tendances dans les données. Testez ensuite le modèle afin d'en vérifier le bon fonctionnement.
    4. Évaluez les résultats du modèle. Affichez les résultats des tests pour voir si votre modèle a été performant. Ces résultats reflètent les performances de votre modèle une fois qu'il sera déployé.
    5. Sélectionnez les préférences pour les résultats de prédiction. Ajoutez des prédictions directement dans les champs d’enregistrement, affichez les prédictions sous forme de recommandations ou surveillez les prédictions en arrière-plan.
    6. Déployez le modèle. Examinez vos sélections et commencez à utiliser le modèle.
    Vous pouvez également utiliser Task Intelligence Admin Console pour accéder aux applications connexes. Pour plus d’informations sur l’utilisation de la console, consultez les rubriques suivantes :