Komponenten, die mit Task Intelligence für den Kundenservice installiert sind

Tabellen

Die Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ verwendet die folgenden Tabellen.

Tabelle : 1. Tabellen, die mit der Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ installiert sind
Tabelle	Beschreibung
ML-Lösung [Ml_Solution]	Die ML-Lösungstabelle speichert trainierte Lösungen für maschinelles Lernen. Durch Aktivieren der Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ (com.snc.csm_ml_Task) wird ein Datensatz in dieser Tabelle für die vortrainierte Lösung für maschinelles Lernen für Stimmungsanalyse erstellt: ml_x_snc_global_global_sentiment.
ML-Stimmung [Ml_Stimmung]	Diese Tabelle speichert Stimmungsinformationen für maschinelles Lernen und enthält die folgenden Felder: Ursprüngliche Stimmung : Die Stimmung, die beim Erstellen des Falls vorhergesagt wird. Aktuelle Stimmung : Die Stimmung, die vorhergesagt wird, wenn der Fall aktualisiert wird. Stimmung im Laufe der Zeit : Zeigt die Vorhersage des Stimmungstrends an, während ein Service Desk-Mitarbeiter an der Lösung des Falls arbeitet. Um einen Wert für dieses Feld berechnen zu können, müssen mindestens zwei Stimmungsvorhersagen vorhanden sein. Das System verwendet die folgende Formel, um den Stimmungstrend zu bestimmen: (currentSentiment - originalSentiment) > 0 ?'improving' :'declining';
Ergebnis der Vorhersage [Ml_Predictor_results]	Diese Tabelle speichert Vorhersageergebnisse und Feedback für Datensatzkategorisierung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung. Dies umfasst übersprungene und fehlgeschlagene Vorhersagen, die sich aus Vorhersageanforderungen ergeben. Für Fallkategorisierung: Die Standardkonfidenz Und Vorhergesagte Konfidenz Felder speichern Konfidenzwerte, die von den Modellen für maschinelles Lernen für die Kategorisierung zurückgegeben werden. Für Fälle, die aus einer E-Mail erstellt wurden, die Quell-ID Das Feld enthält einen Verweis auf den sys_email-Datensatz und den Vorhergesagte Tabelle Das Feld enthält einen Verweis auf die Tabelle „sys_email“. Für Stimmungsanalyse: Der Standardwert in Richtig vorhergesagt Feld für jede Stimmungsvorhersage ist auf „wahr“ festgelegt. Die Endgültiger Eingabewert Und Endgültiger Ausgabewert Felder bleiben leer, da Stimmungsanalysevorhersagen kein Feedback von Service Desk-Mitarbeitern erfassen. Für Spracherkennung: Die Tabelle „Vorhersageergebnis“ speichert die Vorhersageergebnisse aus der Spoke des Spracherkennungsservice. Die Erkannte Sprache Feld speichert die Sprache, die von der Spoke für Spracherkennungsservices zurückgegeben wird. Die Vorhersageergebnistabelle enthält Übersprungen Feld, das ein wahr\|falsch-Feld ist. Wahr : Die Vorhersage wurde übersprungen. Falsch : Die Vorhersage wurde nicht übersprungen. Weitere Informationen zu übersprungenen Vorhersagen finden Sie unter Logik für übersprungene Feldwerte Unten. Hinweis: Die Ergebnisliste der Vorhersage enthält einen Filter für Fähigkeit Feld, das Ergebnisse anzeigt, bei denen die Fähigkeit „Klassifizierung“ ist. Entfernen Sie diesen Filter, um alle Vorhersageergebnisse anzuzeigen.
Kundenservicefall [sn_customerservice_Case]	In der Falltabelle werden Kundenservicefall-Datensätze gespeichert. Diese Tabelle ist der Empfänger für Fallkategorisierungsvorhersagen. Die Sprache Feld wurde der Falltabelle hinzugefügt. Dieses Feld ist ein Verweis auf die Tabelle „Sprache“ [sys_language]. Dieses Feld wird mit der Vorhersage der Spracherkennungs-Spoke ausgefüllt und speichert die Sprache, die zum Erstellen der E-Mail oder des Falls verwendet wurde. Die Falltabelle wird mit dem Plugin „Kundenservice“ (com.sn_customerservice) hinzugefügt.
Aufgabe [Aufgabe]	Die Aufgabentabelle ist eine der Kerntabellen, die mit bereitgestellt werden ServiceNowBasissystem. Die Stimmungsanalysefunktion fügt hinzu Stimmung Spalte in der Aufgabentabelle. Diese Spalte ist ein Verweis auf die Tabelle „Aufgaben-ML-Stimmung“ [Task_ml_Stimmung].
ML-Stimmung der Aufgabe [Task_ml_Stimmung]	Diese Tabelle speichert Stimmungsvorhersagen. Der Verweis auf den Vorhersagedatensatz wird in gespeichert Stimmung Feld in der Aufgabentabelle. Diese Tabelle ist eine Erweiterung der Tabelle „ML-Stimmung“ [ml_Stimmung]. Die Aufgabe Die Spalte in der Tabelle „Aufgabenstimmung“ ist ein Verweis auf die Tabelle „Aufgabe“ [Aufgabe] und wird für die Domänentrennung verwendet.
Aufgabenkompetenzen [Task_m2m_Skill]	In der Tabelle „Aufgabenkompetenzen“ werden Kompetenzen für die Anwendung „Kundenservicemanagement“ gespeichert. Die Spracherkennungsfunktion verknüpft Sprachkompetenzen mit neuen Kundenservicefällen, indem die erkannte Sprache in der Tabelle „Aufgabenkompetenzen“ gespeichert wird. Die Tabelle „Aufgabenkompetenzen“ listet Kundenservicefälle und die erkannte und jedem Fall zugewiesene Sprachkompetenz auf.

Tabelle : 2. Logik für übersprungene Feldwerte
Vorhersageeinstellung	Top 1-Vorhersage	Top 3 (mindestens 1 Vorhersage)	Übersprungen
Automatisches Ausfüllen	Ja	Ja	Falsch
	Leer	Ja	wahr
Empfehlungen	Ja	Ja	Falsch
	Leer	Ja	Falsch
	Leer	Leer	wahr
Nur überwachen	Ja	Ja	Falsch
	Leer	Ja	Falsch
	Leer	Leer	wahr
Vorhersage nicht erfolgreich	NA	NA	wahr
Vorhersagefehler	NA	NA	wahr

Tabellen, die mit Document Intelligence für den Kundenservice installiert sind

Die Anwendung „Document Intelligence für Kundenservice“ verwendet die folgenden Tabellen

Tabelle : 3. Tabellen, die mit der Anwendung „Document Intelligence für Kundenservice“ installiert sind
Tabelle	Beschreibung
DocIntel-Anwendungsfall [Di_Task_Definition]	Speichert Document Intelligence-Anwendungsfälle für die Falltabelle (sn_customerservice_Case) oder Falltyptabellen, die die Falltabelle erweitern.
DocIntel-Aufgabe [Di_Aufgabe]	Speichert Document Intelligence-Aufgaben. Die Ist_stp Feldsteuerungen direkt durch die Verarbeitung. Wenn dieses Feld auf „wahr“ festgelegt ist, ist die direkte Verarbeitung für die Aufgabe aktiviert. Die Agent_input Das Feld ist auf „wahr“ festgelegt, wenn ein Agent Änderungen an vorhergesagten Werten auf der Registerkarte „DocIntel“ vornimmt. Hinweis: Sie können Aufgaben aus der Tabelle „ML-Lösungen“ (ml_Solution.list) nachverfolgen.
Integrationseinrichtung [Di_Integration_Setup]	Speichert Anwendungsfallfilter, die auf Fälle angewendet werden. Die Zieltabelle Feld speichert das Ziel für die vorhergesagten Felder, entweder die Falltabelle (sn_customerservice_Case) oder eine Falltyptabelle.
Feld [Di_key]	Speichert die Schlüssel, die von Document Intelligence extrahiert werden sollen.
Feldwert [Di_extrahiert_Wert]	Speichert die extrahierten Werte für die Schlüssel in einer Anwendungsfallaufgabe.

Rollen

Die Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ enthält die folgenden Rollen.

Tabelle : 4. Mit Task Intelligence für Kundenservice installierte Rollen
Rolle	Beschreibung	Enthält Rollen
Task Intelligence-Administrator [sn_csm_ml_task.ti_admin]	Kann Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und neu trainieren. Diese Rolle kann auch Modelle bereitstellen und löschen.	sn_docIntel.admin sn_ti_admin.tia_admin sn_customerservice.case_viewer
Task Intelligence-Analyst [sn_csm_ml_task.ti_analyst]	Kann Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und neu trainieren.	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
Aufgabenstimmungsbetrachter [task_ml_sentiment_viewer]	Bietet Lesezugriff auf Datensätze in der Tabelle „Aufgabenstimmung“ [Task_ml_Stimmung], wenn der Anwender Lesezugriff auf die zugehörigen Aufgabendatensätze hat. Diese Rolle wird den folgenden Rollen hinzugefügt: sn_customerservice_agent sn_customerservice.consumer_agent

Hinweis:

Die Rolle „sn_docIntel.Extraktion_Agent“ wird der Rolle „Kundenservice-Mitarbeiter“ (sn_customerservice_Agent) und der Rolle „Verbraucherservice-Mitarbeiter“ (sn_customerservice_consumer_agent) hinzugefügt.

Eigenschaften

Die Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ enthält die folgenden Eigenschaften.

Tabelle : 5. Eigenschaften, die mit Task Intelligence für den Kundenservice installiert sind
Eigenschaft	Beschreibung
sn_csm_ml_task.logging.verbosity	Die Protokollausführlichkeit für die Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“. Diese Eigenschaft hat die folgenden Werte: Fehler : Zeigt nur kritische Fehler an, die den Abschluss der Suche verhindern können. Warnung : Warnung anzeigen, die auf mögliche unerwartete Verhaltensänderungen während der Suche hinweist. Zeigt auch Fehler an. Info : Zeigt Fortschrittsnachrichten an, wenn die Codesuche-Anwendung nach Ergebnissen sucht. Zeigt auch Fehler und Warnungen an. Debuggen : Zeigt Informationen an, die beim Debugging der Anwendung nützlich sein können. Zeigt auch Fehler, Warnungen und Infonachrichten an. Aus : Keine Protokolle generieren. Die Standardeinstellung ist Info.
Kategorisierungseigenschaften
sn_csm_ml_case.case.categorization.mlpredictor.enabled	Aktiviert Kategorisierungsvorhersagen für Kundenservicefälle. Die Standardeinstellung ist „falsch“.
sn_csm_ml_task.categorization.attachment.max_size	Bestimmt die maximale Größe eines Anhangs, der von Modellen für maschinelles Lernen der Kategorisierung analysiert werden kann. Die maximal unterstützte Größe beträgt 500 KB. Die Standardeinstellung ist 450 KB.
sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types	Steuert die Inhaltstypen und Dateierweiterungen, die vom ML-Vorhersage für die Kategorisierung mit Anhang unterstützt werden. Standardmäßig können die folgenden Anhangstypen mit anhangbasierten Fallkategorisierungsvorhersagen verwendet werden: pdf, xls, xlsx, docx und CSV. So konfigurieren Sie Inhaltstypen: Lassen Sie die Eigenschaft leer, um alle unterstützten Dateierweiterungen zuzulassen. Das ist die Standardeinstellung. Erstellen Sie eine Teilmenge der Standardwerte, indem Sie eine kommagetrennte Liste von Inhaltstypen und Dateierweiterungen eingeben. Beispiel: `Anwendung/PDF, Text/CSV` .
sn_csm_ml_task.categorization.flow_start_time.threshold	Legt den maximalen Warteschwellenwert für Kategorisierungsvorhersagen fest, die Anhänge enthalten. Der Standardwert ist 10 Minuten. Wenn der Aufruf der API keine Vorhersage zurückgibt, bevor der maximale Warteschwellenwert erreicht ist, werden Vorhersagen ohne den Anhangtext getroffen. Diese Vorhersagen basieren auf Text aus dem Betreff und Textkörper der E-Mail oder der Kurzbeschreibung und Beschreibung des Falls.
sn_csm_ml_task.categorization.case.delay_attachment_fetch	Fügt eine Verzögerung von 1 Sekunde hinzu, bevor gültige Anhänge für Task Intelligence abgerufen werden, wenn Fälle aus E-Mail erstellt werden.
sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter	Aktivieren Sie diese Eigenschaft, um inaktive Feldauswahlen aus Vorhersagen zu entfernen. Die Standardeinstellung ist „falsch“.
Eigenschaften der Stimmungsanalyse
sn_csm_ml_task.case.sentiment.mlpredictor_enabled	Aktiviert Stimmungsvorhersagen für Kundenservicefälle. Die Standardeinstellung ist „falsch“. Um Stimmungsvorhersagen zu aktivieren, legen Sie diese Eigenschaft auf „wahr“ fest. Hinweis: Diese Eigenschaft wird automatisch auf „wahr“ festgelegt, wenn ein Stimmungsmodell trainiert und von bereitgestellt wird Task Intelligence-Administratorkonsole .
Spracherkennungseigenschaften
sn_csm_ml_task.case.language.mlpredictor.enabled	Aktiviert die Spracherkennung für Kundenservicefälle. Die Standardeinstellung ist „falsch“. Um die Spracherkennung zu aktivieren, legen Sie diese Eigenschaft auf „wahr“ fest. Hinweis: Diese Eigenschaft wird automatisch auf „wahr“ festgelegt, wenn ein Spracherkennungsmodul getestet und über bereitgestellt wird Task Intelligence-Administratorkonsole .
sn_csm_customerservice.case.ml.language.detection.threshold	Steuert den Schwellenwert für die Sprachvorhersage. Der Standardwert für diese Eigenschaft ist 0,70. Vorhersagen mit einem Konfidenzniveau über dem Schwellenwert werden in der Tabelle „Vorhersageergebnisse“ (ml_predictor_results_task) und in der Tabelle „Aufgabenkompetenzen“ (Task_m2m_Skill) gespeichert. Vorhersagen mit einem Konfidenzniveau kleiner als der Schwellenwert werden nur in der Tabelle „Vorhersageergebnisse“ (ml_predictor_results_task) gespeichert.
sn_csm_ml_task.case.languagedetection.default_confidence	Speichert den Konfidenzschwellenwert für die Spracherkennungsfunktion. Der Standardwert ist 0,7.
Document Intelligence-Eigenschaften
sn_csm_ml_task.case.docintel.mlpredictor.enabled	Aktiviert Document Intelligence für das Kundenservice-Management. Hinweis: Diese Eigenschaft wird automatisch aktiviert, wenn der Anwender einen Anwendungsfall erstellt.
sn_csm_ml_task.case.docintel.parsing_supported_types	Enthält eine Liste der unterstützten Anhangstypen: image/png,image/jpeg,application/pdf
sn_csm_ml_task.straight_through_processing_max_waiting_threshold	Definiert die maximale Wartezeit für den Abschluss einer direkten Verarbeitungsaufgabe. Die Standardzeit beträgt 5 Minuten. Wenn ein Anwendungsfall für die Verwendung des Vorhersagemodus für die direkte Verarbeitung konfiguriert ist, kann der Service Desk-Mitarbeiter die relevanten Felder im Fallformular anzeigen, die innerhalb von 5 Minuten nach der Falleingabe automatisch ausgefüllt werden. Wenn dieser Schwellenwert überschritten wird, werden die Werte übersprungen. Der Agent kann die Aufgabe jedoch weiterhin auf der Registerkarte „DocIntel“ anzeigen und die Werte manuell extrahieren.
sn_csm_ml_task.case.delay_attachment_fetch	Wartet mehrere Millisekunden, bevor gültige Anhänge für Task Intelligence für den Kundenservice abgerufen werden, wenn ein Fall aus einer E-Mail erstellt wird. Hinweis: Diese Eigenschaft ist standardmäßig deaktiviert. Wenn Sie feststellen, dass Anhänge für Fälle, die aus E-Mail erstellt wurden, fehlen, aktivieren Sie diese Eigenschaft.

Flows

Die Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ enthält die folgenden Flows.

Tabelle : 6. Flows, die mit Task Intelligence für den Kundenservice installiert sind
Flow	Beschreibung
Task Intelligence-Stimmung [New_Task_Intelligence]	Dieser Flow ist standardmäßig inaktiv und wird nach dem Einrichten von Modellen in der Task Intelligence-Administratorkonsole aktiviert.
Task Intelligence – Aktualisierung Des Stimmungsfalls [task_intelligence_case_update_flow]	Dieser Flow ist standardmäßig inaktiv und wird nach dem Einrichten von Modellen in der Task Intelligence-Administratorkonsole aktiviert.
Task Intelligence – Antwort Für Eingehende E-Mail [task_intelligence_inbound_email_reply]	Dieser Flow ist standardmäßig inaktiv und wird nach dem Einrichten von Modellen in der Task Intelligence-Administratorkonsole aktiviert.
Task Intelligence-Fall – Spracherkennung [task_intelligence_case_language_detection]	Die Spracherkennung bestimmt die Sprache, die zum Erstellen eines Falls verwendet wird. Je nach Konfiguration kann das System diesen Wert zu hinzufügen Sprache Feld im Fallformular. Dieses Feld ist ein Verweis auf die Tabelle „Sprache“ [sys_language]. Sie kann die Sprache auch der zugehörigen Liste „Aufgabenkompetenzen“ im Fallformular als Kompetenz hinzufügen. Dieser Flow wird automatisch aktiviert, wenn ein Spracherkennungsmodul von trainiert und bereitgestellt wird Task Intelligence-Administratorkonsole .
Task Intelligence: DocIntel bei der Fallerstellung	Dieser Flow ist standardmäßig inaktiv.
Task Intelligence: Vom DocIntel-Prozess extrahierte Werte	Dieser Flow ist standardmäßig inaktiv.

Modelle für maschinelles Lernen

Die Stimmungsanalysefunktion verwendet ml_x_snc_global_global_sentimentModell für maschinelles Lernen. Dieses Modell wird mit der Anwendung „Task Intelligence für Kundenservice“ bereitgestellt.

Geplante Aufgabe für das Training zur Kategorisierungslösung

Der Systemadministrator kann ausführen Categorization solution trainingGeplante Aufgabe bei Bedarf.

Hinweis:

Es wird empfohlen, einen Trainingsdatensatz in die Falltabelle [sn_customerservice_Case] zu importieren, um das erste Training des Modells für maschinelles Lernen der Kategorisierung zu unterstützen. Der Trainingsdatensatz sollte auf die Fallfelder zugeschnitten sein, die Sie vorhersagen möchten, und zusätzliche Falldatensätze enthalten, die die richtigen Bezeichnungen (d. h. die erwarteten Feldwerte) für die spezifischen vorhergesagten Felder haben. Durch die Erstellung dieses Datensatzes nutzen Sie Ihre eigenen Daten, um den Algorithmus so zu trainieren, dass er für die von Ihnen ausgewählten Felder vorhersagt.

Der Systemadministrator kann die folgenden Parameter festlegen, bevor die geplante Aufgabe ausgeführt wird.

Tabelle : 7. Parameter für geplante Aufgaben
Parameter	Beschreibung
TrainNewSolution	Legen Sie diese Option auf „wahr“ fest, um eine neue Lösung zu trainieren. Legen Sie diese Option auf „falsch“ fest, um eine Lösung erneut zu trainieren und den Namen der Lösung in hinzuzufügen existingSolutionNameParameter.
Eingabefelder	Die Felder, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Zum Beispiel: `["short_description","description"];`
Ausgabefelder	Die vorherzusagenden Felder. Zum Beispiel: `["Priorität","Kategorie"];`
encodedQuery	Die Abfrage, die auf die für das Training verwendeten Daten angewendet wird.
ExistingSolutionName	Der Name einer vorhandenen Lösung. Fügen Sie diesem Parameter einen Namen hinzu, wenn eine Lösung erneut trainiert wird.

Um zu bestimmen, wann eine Lösung für Kategorisierungsvorhersagen verwendet werden kann, kann der Systemadministrator den Status der geplanten Aufgabe überprüfen. Sobald der Status „Lösung abgeschlossen“ lautet, kann die Lösung für Vorhersagen verwendet werden.

Geplante Aufgabe zum Veröffentlichen zuvor bereitgestellter Modelle

Der Systemadministrator kann ausführen Deploying Task Intelligence for Customer Service ManagementNach dem Upgrade des Plugins „Task Intelligence für Kundenservice“.

Diese geplante Aufgabe überprüft, ob zuvor Modelle für Datensatzkategorisierung, Stimmungsanalyse, Spracherkennung und Dokumentinformationen bereitgestellt wurden, und veröffentlicht diese Modelle.