Intelligence prédictive Cadres
Intelligence prédictive fournit trois cadres de travail de modèle différents dans la Zurich version : Classification, Similarité et Mise en grappe. Chaque framework est spécialisé dans différents types de prédictions.
Intelligence prédictive Cadre de travail de classification
Le Intelligence prédictive cadre de travail de classification vous permet d’utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour définir des valeurs de champ catégoriques lors de la création d’enregistrements. Par exemple, vous pouvez utiliser le modèle pour définir la catégorie d’incident en fonction de la brève description. Vous pouvez former des modèles prédictifs afin qu’ils agissent en tant qu’agent pour catégoriser et acheminer automatiquement le travail en fonction de votre expérience passée en matière de gestion des enregistrements.
- Délais de résolution des tâches.
- Nombre d’interactions requises pour résoudre les tâches.
- Taux d’erreur de catégorisation et d’affectation du travail.
Pour plus d'informations, consultez Créer et former une solution de classification.
Intelligence prédictive Cadre de travail de similarité
Le Intelligence prédictive cadre de travail de similarité identifie les enregistrements existants qui ont des valeurs similaires à celles d’un nouvel enregistrement. Par exemple, vous pouvez former un sous-ensemble de vos enregistrements d’incidents pour recommander une résolution basée sur les informations d’un enregistrement d’incident similaire. En empruntant à des incidents fermés similaires dont la résolution a été prouvée, vous pouvez aider les agents et les prestataires à fournir rapidement la meilleure résolution pour un incident entrant.
Le cadre de similarité n’a pas besoin d’une correspondance exacte de mots-clés pour ses comparaisons de textes, car ses algorithmes identifient des mots et des synonymes similaires en fonction de contextes similaires. Par exemple, les expressions imprimante ne fonctionne pas et imprimante cassée sont toutes deux reconnues comme similaires. Le cadre de travail collecte, apprend et applique également le contexte spécifique à votre secteur. Par exemple, l’expression impossible de rejoindre un réseau a un contexte différent dans une société de réseau informatique que dans une compagnie d’assurance maladie.
Le cadre de travail de similarité utilise une solution de similarité de workflow. Pour plus d'informations, consultez Créer et former une solution de similarité.
Intelligence prédictive Cadre de travail de mise en grappe
La mise en grappe divise les données en groupes qui peuvent ensuite être utilisés pour identifier des modèles. Vous pouvez alors traiter les enregistrements collectivement ou trouver des lacunes dans les données existantes. Par exemple, vous pouvez regrouper de nouveaux incidents similaires pour identifier une panne majeure.
Le cadre de travail de mise en grappe utilise une solution de mise en grappe de workflow. Pour plus d'informations, consultez Créer et former une solution de mise en grappe.
Déconseillé dans la Washington DC version : Intelligence prédictive cadre de travail de régression
Pour plus d'informations, consultez Créer et former une solution de régression.