タスクインテリジェンス の詳細
タスクインテリジェンス機械学習モデルがデータから学習して予測を行い、重要な結果を達成する方法の詳細と方法について説明します。
タスクインテリジェンス の概要
を使用すると タスクインテリジェンス、データを操作する機械学習ソリューションを簡単に設定できます。次に、ソリューションが作成、回避、トリアージ、修復、および最適化のタイミングにどのように影響しているかを追跡します。タスクの作成、トリアージ、および調査が自動化されるため、エージェントが情報の受信と準備に費やす時間が短縮され、タスクをより迅速に進めることができます。これらのモデルは、タスクの平均解決時間 (MTTR) を短縮し、より効率的に作業するのに役立ちます。
- 問題を迅速に解決してサービスとエクスペリエンスを向上させる
- 有意義で価値の高い作業に集中する
- エラー率を低減し、コストを削減
- 直感的なエクスペリエンスで価値実現までの時間を短縮する
| モデル | アプリケーション | 説明 |
|---|---|---|
| インシデントフィールド予測 | ITSM の Task Intelligence | |
| ケースフィールド予測 | Task Intelligence for CSM | ケースフォームの出力フィールド (分類を含む) を予測します。 |
| 感情予測 | Task Intelligence for CSM | 現在および傾向のユーザーセンチメントを予測します。 注: モデルは事前トレーニング済みですが、テストおよび編集が可能です。構成できる感情モデルは 1 つのみです。 |
| 言語検出 | Task Intelligence for CSM | 使用されている言語を検出します。 注: モデルは事前トレーニング済みですが、テストおよび編集が可能です。構成できる言語検出モデルは 1 つだけです。 |
タスクインテリジェンス のワークフロー
は タスクインテリジェンスアドミンコンソール 機械学習モデルを使用します。モデルは統計的であり、過去のデータでトレーニングすることで将来のデータを予測できます。
管理コンソールを使用して、次のような他の ServiceNow 機能やアプリケーションの カスタマーサービス管理 (CSM)自動化に使用される予測モデルを作成、設定、トレーニング、テスト、および展開します。
機械学習モデルのトレーニングでは、モデルが過去のデータのパターンを学習して新しいデータを予測します。モデルはパターンを学習できるように大量のデータを使用してトレーニングされます。大きなデータセットを使用することで学習したパターンの統計的な重要性が高まります。情報システム、ビジネスプロセス、およびサービス運用に関する質問に回答することで、システムは回答から積極的に学習します。
タスクインテリジェンス のメリット
これにより タスクインテリジェンスアドミンコンソール 、管理者はコードなしでソリューションを展開 タスクインテリジェンス できます。シームレスなエクスペリエンスは、タスクの作成、転送、トリアージ、および解決を自動化および最適化するのに役立ちます。
機能は、Task Intelligence for ITSM の 2 つのアプリケーションTask Intelligence for Customer Serviceによって実装されます。
| メリット | 機能 | ユーザー |
|---|---|---|
| 提案として自動入力または推奨するフォームフィールド値を予測 | フィールド予測モデルの作成 | 管理者、エージェント |
| 言語と添付ファイルの内容に基づいたメールとケースの分類 | Record categorization | エージェント |
| 以前のインシデントに基づいてインシデントのカテゴリと優先度を予測し、解決までの時間を短縮する | インシデント予測モデルの作成 | エージェント |
| カスタマーサービスケースの初期および進行中の感情を分析します | Sentiment Analysis | エージェント |
| カスタマーサービスケースの作成に使用する言語の識別 | Language detection | エージェント |
| モデルのパフォーマンスの分析と評価 | タスクインテリジェンス 分析と監視 | 管理者 |