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、データとやり取り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するかを追跡します。自動化されたタスクの作成、トリアージ、および調査により、エージェントは情報の受信と準備に費やす時間を短縮できるため、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、コストを削減する
- 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 | Create a similar records prediction model in Task Intelligence for ITSM |
| ケースフィールド予測 | CSM のタスクインテリジェンス |
カテゴリ設定を含む、ケースフォームの出力フィールドを予測します。 |
| 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、テストや編集が可能です。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、テストや編集が可能です。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、他の ServiceNow 機能やアプリケーション ( カスタマーサービス管理 (CSM)など) 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、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答えることで、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
この タスクインテリジェンスアドミンコンソール により、アドミニストレーターはノーコードで タスクインテリジェンス ソリューションを展開できます。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の 2 つのアプリケーションによって実装されます。
| ベネフィット | 機能 | ユーザー |
|---|---|---|
| 自動入力または提案として推奨する予測フォームフィールド値 | フィールド予測モデルの作成 | アドミン、エージェント |
| 言語と添付ファイルのコンテンツ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における初期および進行中の感情の分析 | 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された言語を特定する | Language detection | エージェント |
| モデルのパフォーマンスの解析と評価 | 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 | 管理 |