タスクインテリジェンス の探索
タスクインテリジェンスの詳細と、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について説明します。
タスクインテリジェンスの概要
タスクインテリジェンス を使用すると、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、転送、トリアージ、修復、最適化の各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、エージェントは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、より効率的に作業するのに役立ち、タスクの平均解決時間 (MTTR) を短縮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 | Description (説明) |
|---|---|---|
| インシデントフィールド予測 | ITSM のタスクインテリジェンス | |
| 類似性モデル管理 | ITSM のタスクインテリジェンス | |
| ケースフィールド予測 | CSM のタスクインテリジェンス |
ケースフォームの出力フィールド (カテゴリ設定を含む) を予測します。 |
| 感情予測 | CSM のタスクインテリジェンス |
現在および傾向のユーザーの感情を予測します。 注:
モデルは事前トレーニング済みですが、テストと編集が可能です。構成できる感情モデルは 1 つだけです。 |
| 言語検出 | CSM のタスクインテリジェンス |
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、テストと編集が可能です。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
タスクインテリジェンスアドミンコンソールは機械学習モデルを使用しています。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。
アドミンコンソールを使用して、カスタマーサービス管理 (CSM)などの他のServiceNow機能やアプリケーションの自動化に使用される予測モデルを作成、構成、トレーニング、テスト、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、およびサービスオペレーションに関する質問に回答することで、システムはユーザーの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
タスクインテリジェンスアドミンコンソールは、アドミンにコードなしでタスクインテリジェンスソリューションを展開できるようにします。シームレスなエクスペリエンスにより、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できます。
機能は、 Task Intelligence for Customer Service と ITSM のタスクインテリジェンスという 2 つのアプリケーションによって実装されます。
| メリット | 機能 | ユーザー |
|---|---|---|
| 自動入力または提案として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てメールとケースを分類する | 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する | 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を識別する | Language detection | エージェント |
| モデルのパフォーマンスを分析および評価する | タスクインテリジェンス アナリティクスとモニタリング | アドミン |