Explorando Inteligência para tarefas

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 30 de jan. de 2025
  • 3 min. de leitura
  • Saiba mais sobre Inteligência para tarefas e como os modelos de aprendizado de máquina podem aprender com seus dados para fazer previsões e alcançar resultados importantes.

    Visão geral Inteligência para tarefas

    Com Inteligência para tarefas, você pode configurar facilmente soluções de aprendizado de máquina que interagem com seus dados. Em seguida, rastreie como as soluções estão afetando os momentos de criação, desvio, triagem, correção e otimização. Com a criação, triagem e investigação automatizadas de tarefas, os agentes passam menos tempo recebendo e preparando informações, para que as tarefas possam prosseguir mais rapidamente. Esses modelos podem ajudar você a trabalhar com mais eficiência, ajudando a reduzir o tempo médio de resolução (MTTR) das tarefas.

    Com Inteligência para tarefas, os agentes:
    • Resolver problemas com mais rapidez, proporcionando serviços e experiências melhores
    • Concentrar-se em tarefas significativas e de alto valor
    • Reduza as taxas de erro e reduza os custos
    • Melhorar o tempo de retorno com experiências intuitivas

    GIF do Console do administrador.

    O Console do administrador é compatível com os seguintes tipos de modelo:
    Modelo Aplicação Descrição
    Previsão de campo de incidente Task Intelligence para ITSM

    Criar um modelo de previsão de campo de incidente

    Gestão de modelo de semelhança Task Intelligence para ITSM Create a similar records prediction model in Task Intelligence for ITSM
    Previsão de campo de caso Task Intelligence para CSM

    Prevê campos de saída em formulários de caso, incluindo categorização.

    Record categorization

    Previsão de sentimento Task Intelligence para CSM

    Prevê o sentimento atual e de tendência do usuário.

    Nota:
    O modelo é pré-treinado, mas pode ser testado e editado. Somente um modelo de sentimento pode ser configurado.
    Detecção de idioma Task Intelligence para CSM

    Detecta o idioma que está sendo usado.

    Nota:
    O modelo é pré-treinado, mas pode ser testado e editado. Somente um modelo de detecção de idioma pode ser configurado.

    Fluxo de trabalho do Inteligência para tarefas

    O Console de administração de inteligência para tarefas usa modelos de aprendizado de máquina. Os modelos são estatísticos e podem prever dados futuros treinando com seus dados anteriores.

    Com o Console do administrador, crie, configure, treine, teste e implante modelos preditivos usados para automação em outros ServiceNow recursos e aplicações, como Customer Service Management (CSM).

    O treinamento de um modelo de aprendizado de máquina ocorre quando o modelo aprende padrões em dados anteriores para fazer previsões para novos dados. Os modelos são treinados usando muitos dados para que possam aprender padrões e o grande conjunto de dados torna os padrões aprendidos estatisticamente significativos. Ao responder a perguntas sobre seus sistemas de informações, processo de negócios e operações de serviço, o sistema aprende ativamente com suas respostas.

    Benefícios do Inteligência para tarefas

    O Console de administração de inteligência para tarefas fornece aos administradores uma experiência sem código para implantar soluções Inteligência para tarefas. A experiência perfeita ajuda a automatizar e otimizar a criação, o desvio, a triagem e a resolução de tarefas.

    Os recursos são implementados por duas aplicações: Task Intelligence for Customer Service e Inteligência para tarefas do ITSM.

    Benefício Recurso Usuários
    Preveja valores de campo de formulário para preenchimento automático ou recomendação como sugestões Criar um modelo de previsão de campo Administradores, agentes
    Categorizar e-mails e casos com base no idioma e no conteúdo do anexo Record categorization Agentes
    Preveja a categoria e a prioridade do incidente com base em incidentes anteriores para reduzir o tempo de resolução Criar um modelo de previsão de incidentes Agentes
    Analisar o sentimento inicial e contínuo durante os casos de atendimento ao cliente Sentiment Analysis Agentes
    Identificar o idioma usado para criar casos de atendimento ao cliente Language detection Agentes
    Analisar e avaliar o desempenho dos modelos Inteligência para tarefas Análise e monitoramento Administradores