Como usar Inteligência preditiva

  • Versão de lançamento: Washingtondc
  • Atualizado 1 de fev. de 2024
  • 3 min. de leitura
  • Treine e use soluções Inteligência preditiva para realizar várias tarefas e que se integram a outros produtos ServiceNow, como Document Intelligence e Inteligência para tarefas.

    Visão geral

    Inteligência preditiva é a interface pela qual você pode treinar modelos na ServiceNow AI Platform. Esses modelos permitem prever, estimar e identificar padrões que podem ser usados para rotear o trabalho, preencher campos de formulário, estimar tempos de espera e muito mais.

    • Mostrar sugestões de artigos relevantes.
    • Atribua, categorize e priorize tarefas.
    • Detectar incidentes graves.
    • Recomendar resoluções de caso.
    • Evite artigos e ideias duplicados.
    • Detectar tentativas de phishing.

    Para obter mais informações sobre os diferentes tipos de soluções disponíveis, consulte Explorar Predictive Intelligence.

    Treinando suas soluções de ML

    Inteligência preditiva O permite que você treine modelos preditivos e soluções de aprendizado de máquina que podem ser aplicados usando dados em suas instâncias. As soluções que você cria usam as estruturas para prever, recomendar e organizar os dados. Para começar, consulte Como criar e treinar soluções.

    Você também pode estender Inteligência preditiva para outros processos e aplicações, como:

    Para obter mais informações, consulte ServiceNow aplicações e recursos que usam Inteligência preditiva.

    Testando e monitorando previsões

    Depois de criar e treinar suas soluções, chame a API Predictive Intelligence para fazer uma previsão de solução. Use os resultados para avaliar o desempenho da solução e fazer mudanças conforme necessário.

    Você pode rastrear a cobertura e a precisão dos modelos preditivos implantados usando o painel Estatísticas da solução, que fornece relatórios sobre essas áreas de previsão por padrão.
    Relatório Descrição
    Cobertura média de previsão (últimos 30 dias) A porcentagem de previsões que gerou um resultado do número total de previsões tentadas. Clique na pontuação de cobertura para ver um detalhamento por classe.
    Cobertura de previsão diária A porcentagem de registros criados em um determinado dia em que a solução foi capaz de prever um resultado.
    Precisão média da previsão (últimos 30 dias) A porcentagem de previsões em que o valor previsto foi igual ao valor final do campo quando o registro foi encerrado. Clique na pontuação de precisão para ver um detalhamento por classe.
    Precisão de previsão diária A porcentagem de registros encerrados em um determinado dia em que o valor do campo previsto foi igual ao valor final.

    Para obter mais informações, consulte Testando e monitorando previsões.

    Preparando sua instância

    Para aproveitar ao máximo Inteligência preditiva, você deve se preparar. Você não precisa escrever código ou fazer cálculos, mas decidir o que você espera fazer com as definições da solução facilitará a implementação.

    • Identifique os problemas que você deseja resolver com Inteligência preditiva.
    • Tenha de 30.000 a 300.000 registros de alta qualidade com os quais Inteligência preditiva possa aprender.
    • Defina suas expectativas.
    Nota:
    Inconsistências ou lacunas nos dados de treinamento podem causar previsões incorretas ou não confiáveis.

    Processo de implementação

    Inteligência preditiva O leva aproximadamente 14 dias para ser implementado em uma instância de produção.

    • Dia 1: clone a instância de produção em uma instância de não produção.
    • Dias 2 a 10: crie uma definição de solução, treine-a em registros históricos e valide se a solução funciona conforme desejado na instância de não produção.
    • Dias 11–13: crie conjuntos de importação e atualização para mover a solução para produção, treinar e validar na nova instância e definir a frequência de retreinamento.
    • Dia 14 em diante: monitore a solução.

    Em geral, os ambientes de não produção são onde os fluxos de trabalho podem ser testados e formatados antes de serem movidos para a instância de produção para treinar modelos e testar previsões.

    Para obter mais informações sobre como começar com Inteligência preditiva, consulte nosso guia sobre como começar com Inteligência preditiva.