고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 구성요소

  • 릴리스 버전: Xanadu
  • 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
  • 읽기14분

    • 고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션과 함께 테이블, 역할, 속성, 플로우, 예약된 작업 등 여러 유형의 구성요소가 설치됩니다.

    테이블

    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션은 다음 테이블을 사용합니다.

    표 1. 고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션과 함께 설치되는 테이블
    테이블 설명
    ML 솔루션

    [ml_solution]

    ML 솔루션 테이블은 학습된 머신 러닝 솔루션을 저장합니다.

    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션(com.snc.csm_ml_task)을 활성화하면 미리 학습된 감정 분석 머신 러닝 솔루션에 대한 기록이 이 테이블에 생성됩니다. ml_x_snc_global_global_sentiment
    ML 감정

    [ml_sentiment]

    		 이 테이블은 머신 러닝 감정 정보를 저장하고 다음 필드를 포함합니다.
    • 원래 감정: 케이스가 생성될 때 예측되는 감정입니다.
    • 현재 감정: 케이스가 업데이트될 때 예측되는 감정입니다.
    • 시간 경과에 따른 감정: 에이전트가 케이스를 해결하기 위해 하는 작업에 따라 감정 추세 예측을 표시합니다. 이 필드의 값을 계산하려면 최소 두 개의 감정 예측이 있어야 합니다.

      시스템은 다음 수식을 사용하여 감정 추세를 결정합니다.

      (currentSentiment - originalSentiment) > 0 ?'improving' :'declining';
    예측 변수 결과

    [ml_predictor_results]

    이 테이블은 기록 범주화, 감정 분석 및 언어 탐지에 대한 예측 결과와 피드백을 저장합니다. 여기에는 예측 요청으로 인해 건너뛴 예측과 실패한 예측이 포함됩니다.

    케이스 범주화의 경우
    • 기본 신뢰도 및 예측 신뢰도 필드는 범주화 머신 러닝 모델에서 반환하는 신뢰도 값을 저장합니다.
    • 이메일에서 생성된 케이스의 경우 소스 ID 필드에는 sys_email 기록에 대한 참조가 포함되며 예측 테이블 필드에는 sys_email 테이블에 대한 참조가 포함됩니다.
    감정 분석의 경우
    • 각 감정 예측에 대한 정확히 예측됨 필드의 기본값이 true로 설정됩니다.
    • 감정 분석 예측은 에이전트의 피드백을 수집하지 않으므로 최종 입력 값과 최종 출력 값 필드는 비어 있습니다.
    언어 탐지의 경우:
    • 예측 결과 테이블에는 언어 탐지 서비스 스포크에서 예측 결과가 저장됩니다.
    • 탐지된 언어 필드는 언어 탐지 서비스 스포크에서 반환한 언어를 저장합니다.
    예측 결과 테이블에는 true|false 필드인 건너뜀 필드가 포함되어 있습니다.
    • True: 예측을 건너뛰었습니다.
    • False: 예측을 건너뛰지 않았습니다.
    건너뛴 예측에 대한 자세한 내용은 아래의 건너뛴 필드 값에 대한 논리를 참조하십시오.
    주:
    예측 결과 목록에는 역량이 분류인 결과를 표시하는 역량 필드의 필터가 포함됩니다. 모든 예측 결과를 표시하려면 이 필터를 제거하십시오.
    케이스

    [sn_customerservice_case]

    		 케이스 테이블은 고객 서비스 케이스 기록을 저장합니다. 이 테이블은 케이스 범주화 예측의 수신자입니다.

    언어 필드가 케이스 테이블에 추가되었습니다. 이 필드는 언어 [sys_language] 테이블에 대한 참조입니다. 이 필드는 언어 탐지 스포크에 의해 만들어진 예측으로 채워지고 이메일 또는 케이스를 생성하는 데 사용된 언어를 저장합니다.

    케이스 테이블은 고객 서비스(com.sn_customerservice) 플러그인과 함께 추가됩니다.
    작업

    [task]

    		 작업 테이블은 ServiceNow 기본 시스템과 함께 제공되는 핵심 테이블 중 하나입니다.

    감정 분석 기능은 작업 테이블에 감정 열을 추가합니다. 이 열은 작업 ML 감정 [task_ml_sentiment] 테이블에 대한 참조입니다.
    작업 ML 감정

    [task_ml_sentiment]

    이 테이블은 감정 예측을 저장합니다. 예측 기록에 대한 참조는 작업 테이블의 감정 필드에 저장됩니다. 이 테이블은 ML 감정 [ml_sentiment] 테이블의 확장입니다.

    작업 감정 테이블의 작업 열은 작업 [task] 테이블에 대한 참조이며 도메인 분리에 사용됩니다.
    작업 기술

    [task_m2m_skill]

    작업 기술 테이블에는 고객 서비스 관리 애플리케이션에 대한 기술이 저장됩니다.

    언어 탐지 기능은 작업 기술 테이블에 검색된 언어를 저장하여 언어 기술을 새 고객 서비스 케이스에 연결합니다.

    작업 기술 테이블에는 고객 서비스 케이스와 각 케이스에 탐지되고 할당된 언어 기술이 나열됩니다.
    표 2. 건너뛴 필드 값의 논리
    예측 기본 설정 상위 1개 예측 상위 3개(예측 1개 이상) 건너뜀
    자동 채우기 예 예 거짓
    비어 있음 예 참
    권장 사항 예 예 거짓
    비어 있음 예 거짓
    비어 있음 비어 있음 참
    모니터만 예 예 거짓
    비어 있음 예 거짓
    비어 있음 비어 있음 참
    예측 실패 해당 사항 없음 해당 사항 없음 참
    예측 오류 해당 사항 없음 해당 사항 없음 참

    고객 서비스용 문서 인텔리전스와 함께 설치되는 테이블

    고객 서비스용 문서 인텔리전스 애플리케이션은 다음 테이블을 사용합니다.
    표 3. 고객 서비스용 문서 인텔리전스 애플리케이션과 함께 설치되는 테이블
    테이블 설명
    문서 인텔리전스 사용 사례

    [di_task_definition]

    		 케이스 테이블(sn_customerservice_case) 또는 케이스 테이블을 확장하는 케이스 유형 테이블에 대한 문서 인텔리전스 사용 사례를 저장합니다.
    문서 인텔리전스 작업

    [di_task]

    문서 인텔리전스 작업을 저장합니다.

    is_stp 필드는 바로 처리를 제어합니다. 이 필드가 true로 설정되면 작업에 대해 바로 처리가 활성화됩니다.

    에이전트가 문서 인텔리전스 탭에서 예측 값을 변경하면 agent_input 필드가 true로 설정됩니다.
    주:
    ML 솔루션 테이블(ml_solution.list​)에서 작업을 추적할 수 있습니다.
    통합 설정

    [di_integration_setup]

    		 케이스에 적용되는 사용 사례 필터를 저장합니다.

    대상 테이블 필드는 예측 필드(케이스 테이블(sn_customerservice_case) 또는 케이스 유형 테이블)의 대상을 저장합니다.
    필드

    [di_key]

    		 문서 인텔리전스에서 추출할 키를 저장합니다.
    필드 값

    [di_extracted_value]

    		 키에 대해 추출한 값을 사용 사례 작업에 저장합니다.

    역할

    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션에는 다음 역할이 포함됩니다.
    표 4. 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 역할
    역할 설명 포함하는 역할
    작업 인텔리전스 관리자

    [sn_csm_ml_task.ti_admin]

    		 머신 러닝 모델을 생성하고 학습, 재학습시킬 수 있습니다. 이 역할은 모델을 배포하고 삭제할 수도 있습니다.
    • sn_docintel.admin
    • sn_ti_admin.tia_admin
    • sn_customerservice.case_viewer
    작업 인텔리전스 분석가

    [sn_csm_ml_task.ti_analyst]

    		 머신 러닝 모델을 생성하고 학습, 재학습시킬 수 있습니다.
    • sn_customerservice.case_viewer
    • sn_ti_admin.tia_analyst
    • sn_docintel.manager

    [sn_ti_admin.tia_admin]
    • ml_admin
    • platform_ml_read

    [sn_ti_admin.tia_analyst]

    		 ml_admin

    [sn_ti_admin.tia_user]

    		 ml_report_user
    작업 감정 뷰어

    [task_ml_sentiment_viewer]

    		 사용자에게 연결된 작업 기록에 대한 읽기 권한이 있는 경우 작업 감정 [task_ml_sentiment] 테이블의 기록에 대한 읽기 권한을 제공합니다.
    이 역할은 다음 역할에 추가됩니다.
    • sn_customerservice_agent
    • sn_customerservice.consumer_agent
    주:
    sn_docintel.extraction_agent 역할이 고객 서비스 에이전트 역할(sn_customerservice_agent) 및 소비자 서비스 에이전트 역할(sn_customerservice_consumer_agent)에 추가됩니다.

    속성

    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션에는 다음 속성이 포함됩니다.

    표 5. 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 속성
    속성 설명
    sn_csm_ml_task.logging.verbosity
    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션에 대한 로그 상세 정보입니다. 이 속성에는 다음 값이 있습니다.
    • 오류: 검색을 완료하지 못할 수 있는 중대한 오류만 표시합니다.
    • 경고: 검색 중 동작이 예기치 않게 변경되었을 수 있음을 나타내는 경고를 표시합니다. 오류도 표시합니다.
    • 정보: 코드 검색 애플리케이션이 결과를 검색하는 동안 진행률 메시지를 표시합니다. 오류와 경고도 표시합니다.
    • 디버그: 애플리케이션을 디버깅하는 동안 유용할 수 있는 정보를 표시합니다. 오류, 경고 및 정보 메시지도 표시합니다.
    • 끄기: 로그를 생성하지 않습니다.

    기본 설정은 정보입니다.
    범주화 속성
    sn_csm_ml_case.case.categorization.mlpredictor.enabled 고객 서비스 케이스에 대한 범주화 예측을 사용합니다. 기본 설정은 false입니다.
    sn_csm_ml_task.categorization.attachment.max_size 범주화 머신 러닝 모델로 구문 분석할 수 있는 첨부 파일의 최대 크기를 결정합니다. 지원되는 최대 크기는 500kb입니다. 기본 설정은 450kb입니다.
    sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types

    첨부 파일로 범주화하기 위해 ML 예측기에서 지원하는 컨텐츠 유형과 파일 확장명을 제어합니다.

    기본적으로 pdf, xls, xlsx, docx, csv 첨부 파일 유형은 첨부 파일 기반 케이스 범주화 예측과 함께 사용할 수 있습니다.

    컨텐츠 유형을 구성하려면 다음을 수행합니다.
    • 지원되는 모든 파일 확장명을 허용하려면 속성을 비워 둡니다. 이것이 기본 설정입니다.
    • 쉼표로 구분된 컨텐츠 유형 및 파일 확장명 목록을 입력하여 기본값의 하위 집합을 생성합니다. 예를 들면 application/pdf,text/csv입니다.
    sn_csm_ml_task.categorization.flow_start_time.threshold

    첨부 파일이 포함된 범주화 예측의 최대 대기 임계치를 설정합니다. 기본값은 10분입니다.

    API에 대한 호출이 최대 대기 임계치에 도달하기 전에 예측을 반환하지 않으면 첨부 파일 텍스트 없이 예측이 이루어집니다. 이러한 예측은 이메일의 제목과 본문 또는 케이스에 대한 짧은 설명 및 설명을 기반으로 합니다.
    sn_csm_ml_task.categorization.case.delay_attachment_fetch 이메일에서 케이스가 생성되면 작업 인텔리전스에 유효한 첨부 파일을 가져오기 전에 1초 지연을 추가합니다.
    sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter 예측에서 비활성 필드 선택 항목을 제거하려면 이 속성을 활성화합니다. 기본 설정은 false입니다.
    감정 분석 속성
    sn_csm_ml_task.case.sentiment.mlpredictor_enabled 고객 서비스 케이스에 대한 감정 예측을 사용합니다. 기본 설정은 false입니다. 감정 예측을 사용하려면 이 속성을 true로 설정합니다.
    주:
    이 속성은 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 감정 모델을 학습시키고 배포하면 자동으로 true로 설정됩니다.
    언어 탐지 속성
    sn_csm_ml_task.case.language.mlpredictor.enabled
    고객 서비스 케이스에 대한 언어 탐지를 활성화합니다. 기본 설정은 false입니다. 언어 탐지를 사용하려면 이 속성을 true로 설정합니다.
    주:
    이 속성은 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 언어 탐지 모듈을 테스트하고 배포하면 자동으로 true로 설정됩니다.
    sn_csm_customerservice.case.ml.language.detection.threshold

    언어 예측 임계치를 제어합니다. 이 속성의 기본값은 0.70입니다.

    신뢰도가 임계치보다 큰 예측은 예측 결과(ml_predictor_results_task) 테이블과 작업 기술(task_m2m_skill) 테이블에 저장됩니다. 신뢰도가 임계치보다 작은 예측은 예측 결과(ml_predictor_results_task) 테이블에만 저장됩니다.
    sn_csm_ml_task.case.languagedetection.default_confidence 언어 탐지 기능에 대한 신뢰도 수준 임계치를 저장합니다. 기본값은 0.7입니다.
    문서 인텔리전스 속성
    sn_csm_ml_task.case.docintel.mlpredictor.enabled 고객 서비스 관리용 문서 인텔리전스를 사용합니다.
    주:
    이 속성은 사용자가 사용 사례를 만들 때 자동으로 활성화됩니다.
    sn_csm_ml_task.case.docintel.parsing_supported_types

    지원되는 첨부 파일 유형의 목록을 포함합니다.

    image/png,image/jpeg,application/pdf
    sn_csm_ml_task.straight_through_processing_max_waiting_threshold

    바로 처리 작업이 완료될 때까지의 최대 대기 시간을 정의합니다. 기본 시간은 5분입니다.

    사용 사례가 바로 처리 예측 모드를 사용하도록 구성된 경우 에이전트는 케이스 도착 후 5분 이내에 케이스 양식의 관련 필드가 자동으로 채워지는 것을 확인할 수 있습니다.

    이 임계치를 초과하면 값을 건너뜁니다. 그러나 에이전트는 여전히 문서 인텔리전스 탭에서 작업을 보고 값을 수동으로 추출할 수 있습니다.

    sn_csm_ml_task.case.delay_attachment_fetch​ 이메일에서 케이스가 생성되면 고객 서비스용 작업 인텔리전스에 유효한 첨부 파일을 가져오기 전에 몇 밀리초 정도 기다립니다.
    주:
    기본적으로 이 속성은 사용되지 않습니다. 이메일에서 생성된 케이스에 대한 첨부 파일이 누락된 것으로 확인되면 이 속성을 활성화합니다.
    ​

    플로우

    고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션에는 다음 플로우가 포함됩니다.
    표 6. 고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 플로우
    플로우 설명
    작업 인텔리전스

    [new_task_intelligence]

    기본적으로 이 플로우는 비활성화되며 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 모델을 설정한 후 활성화됩니다.
    작업 인텔리전스 감정 케이스 업데이트

    [task_intelligence_case_update_flow]

    기본적으로 이 플로우는 비활성화되며 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 모델을 설정한 후 활성화됩니다.
    작업 인텔리전스 인바운드 이메일 회신

    [task_intelligence_inbound_email_reply]

    기본적으로 이 플로우는 비활성화되며 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 모델을 설정한 후 활성화됩니다.
    작업 인텔리전스 케이스 언어 탐지

    [task_intelligence_case_language_detection]

    언어 탐지는 케이스를 생성하는 데 사용되는 언어를 결정합니다.

    구성에 따라 시스템은 케이스 양식의 언어 필드에 이 값을 추가할 수 있습니다. 이 필드는 언어 [sys_language] 테이블에 대한 참조입니다. 케이스 양식의 작업 기술 관련 목록에도 언어를 기술로 추가할 수 있습니다.

    이 플로우는 작업 인텔리전스 관리 콘솔에서 언어 탐지 모듈을 학습시키고 배포하면 자동으로 활성화됩니다.
    작업 인텔리전스 - 문서 인텔리전스 케이스 생성

    이 플로우는 바로 비활성화됩니다.
    작업 인텔리전스 - 문서 인텔리전스 프로세스 추출 값

    이 플로우는 바로 비활성화됩니다.

    머신 러닝 모델

    감정 분석 기능은 ml_x_snc_global_global_sentiment 머신 러닝 모델을 사용합니다. 이 모델은 고객 서비스용 작업 인텔리전스 애플리케이션과 함께 제공됩니다.

    범주화 솔루션 교육을 위해 예약된 작업

    시스템 관리자는 요청 시 Categorization solution training 예약된 작업을 실행할 수 있습니다.
    주:
    범주화 머신 러닝 모델의 초기 학습을 지원하려면 교육 데이터 세트를 케이스 테이블 [sn_customerservice_case]로 임포트하는 것이 좋습니다. 교육 데이터 세트는 예측하려는 케이스 필드에 맞게 조정되어야 하며 예측되는 특정 필드에 대해 올바른 레이블(예: 예상 필드 값)이 있는 추가 케이스 기록을 포함해야 합니다. 이 데이터 세트를 생성하면 자체 데이터를 활용하여 선택한 필드에서 예측할 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다.
    시스템 관리자는 예약된 작업을 실행하기 전에 다음 매개변수를 설정할 수 있습니다.
    표 7. 예약된 작업에 대한 매개변수
    매개변수 설명
    trainNewSolution true로 설정하면 새 솔루션을 학습시킵니다. false로 설정하면 솔루션을 재학습시키고 existingSolutionName 매개변수에 솔루션 이름을 추가합니다.
    inputFields 모델을 학습시키는 데 사용되는 필드입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    ["short_description","description"];
    outputFields 예측할 필드입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    ["priority","category"];
    encodedQuery 학습에 사용되는 데이터에 적용되는 쿼리입니다.
    existingSolutionName 기존 솔루션의 이름입니다. 솔루션을 재학습시키는 경우 이 매개변수에 이름을 추가합니다.

    범주화 예측에 솔루션을 사용할 준비가 되는 시기를 결정하기 위해 시스템 관리자는 예약된 작업의 상태를 확인할 수 있습니다. 상태가 솔루션 완료가 되면 솔루션을 예측에 사용할 수 있습니다.

    이전에 배포된 모델을 게시하기 위한 예약된 작업

    시스템 관리자는 고객 서비스용 작업 인텔리전스 플러그인을 업그레이드한 후 Deploying Task Intelligence for Customer Service Management를 실행할 수 있습니다.

    이 예약된 작업은 기록 범주화, 감정 분석, 언어 탐지 및 문서 인텔리전스를 위해 이전에 배포된 모델이 있는지 확인하고 이러한 모델을 게시합니다.