В 2018 году мы прочно обосновались: управление ИТ-услугами (ITSM) и ИТ-услуги все еще работают, несмотря на продолжающиеся разговоры о том, как долго они переживут цифровую революцию.
Действительно, спрос на услуги техподдержки растёт - в Отчёте Техподдержки и Отчёте о зарплатах.
ИЧР (Help Desk Institute) В отчете за 2017 год указано, что 55% справочных служб сообщили об увеличении объема обращений за последний год. 
С другой стороны, многие компании отметили снижение объема обращений в техподдержку в прошлом году (15%) по сравнению с 2016 годом (10%).
Ключевым фактором, способствовавшим снижению количества обращений, стала независимая техническая поддержка.
Однако HDI также сообщает, что плата за подачу заявления выросла до 25 долларов в прошлом году по сравнению с 18 долларов в 2016 году.
Это не то, к чему стремится большинство ИТ-отделов.
К счастью, автоматизация, основанная на аналитике и машинном обучении, может улучшить процессы и производительность службы поддержки за счет уменьшения количества ошибок и повышения качества и скорости.
Иногда это выходит за рамки человеческих возможностей, а машинное обучение и аналитика являются ключевой основой для интеллектуальной, проактивной и оперативной службы ИТ-поддержки.
В этой статье более подробно рассматривается, как машинное обучение может решить многие проблемы службы поддержки и ITSM, связанные с объемом и стоимостью заявок, а также как создать более быструю и автоматизированную службу поддержки, которой с удовольствием будут пользоваться сотрудники предприятия.
Ээффективный ITSM посредством машинного обучения и аналитики
Мое любимое определение машинного обучения принадлежит компании MathWorks : «Машинное обучение учит компьютеры делать то, что естественно для людей и животных — учиться на собственном опыте.Алгоритмы машинного обучения используют вычислительные методы для изучения информации непосредственно из данных, не полагаясь на заранее определенное уравнение в качестве модели.
Алгоритмы адаптивно улучшают свою производительность по мере увеличения количества образцов, доступных для исследования».
Для некоторых инструментов ITSM, основанных на машинном обучении и анализе больших данных, доступны следующие возможности:
- Поддержка через бота.
Виртуальные агенты и чат-боты могут автоматически предлагать новости, статьи, услуги и предложения поддержки из каталогов данных и публичных запросов.
Круглосуточная поддержка в виде программ обучения конечных пользователей помогает решать проблемы гораздо быстрее.
Ключевые преимущества бота — улучшенный пользовательский интерфейс и меньшее количество входящих звонков.
- Умные новости и уведомления.
Эти инструменты позволяют пользователям заранее уведомляться о потенциальных проблемах.
Кроме того, ИТ-специалисты могут порекомендовать обходные пути решения проблем с помощью персонализированных уведомлений, которые предоставляют конечным пользователям актуальную и полезную информацию о проблемах, с которыми они могут столкнуться, а также советы о том, как их избежать.
Информированные пользователи оценят проактивную ИТ-поддержку, а количество входящих запросов сократится.
- Умный поиск.
Когда конечные пользователи ищут информацию или услуги, контекстно-зависимая система управления знаниями может предоставлять рекомендации, статьи и ссылки.
Конечные пользователи склонны пропускать одни результаты в пользу других.
Эти клики и просмотры включаются в критерии взвешивания при переиндексации контента с течением времени, поэтому возможности поиска динамически корректируются.
Поскольку конечные пользователи предоставляют обратную связь в форме голосования «нравится/не нравится», это также влияет на рейтинг контента, который могут найти они и другие пользователи.
Что касается преимуществ, конечные пользователи могут быстро находить ответы и чувствовать себя более уверенно, а агенты службы поддержки могут обрабатывать больше заявок и заключать больше соглашений об уровне обслуживания (SLA).
- Аналитика популярных тем.
Здесь возможности аналитики выявляют закономерности в структурированных и неструктурированных источниках данных.
Информация о популярных темах графически отображается в виде тепловой карты, где размер сегментов соответствует частоте появления определенных тем или групп ключевых слов, востребованных пользователями.
Повторяющиеся инциденты будут мгновенно обнаружены, сгруппированы и решены совместно.
Trending Topic Analytics также обнаруживает кластеры инцидентов с общей основной причиной и значительно сокращает время на выявление и устранение основной проблемы.
Технология также может автоматически создавать статьи базы знаний на основе аналогичных взаимодействий или аналогичных проблем.
Обнаружение тенденций в любых данных повышает активность ИТ-отдела, предотвращает повторение инцидентов и, следовательно, повышает удовлетворенность конечных пользователей при одновременном снижении затрат на ИТ.
- Умные приложения.
Конечные пользователи ожидают, что отправить заявку так же просто, как написать твит — короткое сообщение на естественном языке, описывающее проблему или запрос, который можно отправить по электронной почте.
Или даже просто прикрепите фотографию проблемы и отправьте ее со своего мобильного устройства.
Интеллектуальная регистрация билетов ускоряет процесс создания билетов за счет автоматического заполнения всех полей на основе того, что написал конечный пользователь, или сканирования изображения, обработанного с помощью программного обеспечения оптического распознавания символов (OCR).
Используя набор данных наблюдений, технология автоматически классифицирует и направляет заявки соответствующим агентам службы поддержки.
Агенты могут пересылать заявки в разные группы поддержки и могут перезаписывать автоматически заполняемые поля, если модель машинного обучения не является оптимальной для конкретного случая.
Система учится на новых шаблонах, что позволяет ей лучше справляться с проблемами, возникающими в будущем.
Все это означает, что конечные пользователи могут быстро и легко открывать заявки, что приводит к повышению удовлетворенности при использовании рабочих инструментов.
Эта возможность также сокращает объем ручной работы и ошибок, а также помогает сократить время и затраты на получение разрешений.
- Умная электронная почта.
Этот инструмент похож на смарт-ордера.
Конечный пользователь может отправить электронное письмо в службу поддержки и описать проблему на естественном языке.
Инструмент службы поддержки создает заявку на основе содержимого электронной почты и автоматически отправляет конечному пользователю ссылки на предлагаемые решения.
Конечные пользователи довольны, поскольку открывать заявки и запросы легко и удобно, а ИТ-агентам приходится выполнять меньше ручной работы.
- Умное управление изменениями.
Машинное обучение также поддерживает расширенную аналитику и управление изменениями.
Учитывая частое количество изменений, которые сегодня требуются предприятиям, интеллектуальные системы могут предоставить агентам изменений или менеджерам предложения, направленные на оптимизацию окружающей среды и повышение успешности изменений в будущем.
Агенты могут описывать необходимые изменения на естественном языке, а возможности аналитики проверят содержимое на наличие затронутых элементов конфигурации.
Все изменения регулируются, а автоматические индикаторы сообщают менеджеру изменений, есть ли какие-либо проблемы с изменением, например, риск, планирование в незапланированном окне или статус «не утверждено».
Ключевым преимуществом интеллектуального управления изменениями является сокращение времени окупаемости при меньшем количестве конфигураций и настроек и, в конечном итоге, меньшие затраты денег.
При этом многое делается автоматически, т. е.
без вмешательства человека.
И по мере того, как технологии со временем учатся, процессы становятся только лучше.
Важно отметить, что все интеллектуальные функции, описанные в этой статье, доступны уже сегодня.
Теги: #Машинное обучение #ИТ-инфраструктура #Системное администрирование #искусственный интеллект #sla #управление проектами #ITSM #hdi
-
Вариант Аутсорсинга Графического Дизайна
19 Oct, 24 -
Гугл На Первой Странице?
19 Oct, 24 -
Литье Под Давлением: Как Это Работает
19 Oct, 24 -
Мероприятие По 3D-Печати (Окончание)
19 Oct, 24 -
Реализация Быстрого Импорта Из Excel На Php.
19 Oct, 24 -
Эссе По Sip-Безопасности
19 Oct, 24
