由于 系统生成的大量数据 将机器学习应用让 专业人员更深入地了解他们的基础设施和程序。 机器学习提供的见解可以帮助组织确定 问题的优先级 采取主动行动 最大限度地缩短解决时间 从而提高员工的工作效率。 您准备好深入研究了吗 以下是 中人工智能和机器学习用例正在改变 服务交付方式的十种方式。 中的 个人工智能和机器学习用例 和 在 中的影响以及 个真实世界的用例 虚拟代理 在 中最常见和增长最快的应用之 是使用 虚拟代理 它可以让用户更快地访问自助服务功能 或者可以尽快处理他们的问题的适当 分配组。
根据问题的类型 某些工单可能会使用高度准确的技术来解决和关闭 而无需人工干预。例如 当最终用户使用虚拟代理时 他们可以通过自动响应获得及时回复 其中包含针对他们问题的最可能解决方案 甚 格鲁吉亚 WhatsApp 号码列表 至无需提交工单。虚拟座席确保实时 致和有效的对话 无需人工干预即可解决事件 从而节省时间 成本和精力。 智能配票 服务台团队拥有不同的技能组合 些技术人员比其他技术人员更擅长处理某些类型的 请求。因此 服务台技术人员通常最终会花费大量时间手动对工单进行分类并将其分配给适当的技术人员。 在 中实施 工单可以自动识别 分类 确定优先级并分配给正。
确的技术人员或支持组 而无需技术人员手动阅读工单的内容来做出决定。 机器学习帮助服务台从以前的经验和数据中学习 以智能方式将工单分配给相关技术人员或支持组 从而使工单分配过程自动化 减少解决时间并提高服务台团队的效率。 服务台自动化 服务台和运营任务 如实施服务请求 解决事件单和交付变更 消耗了大约 的资源。组织可以使用 智能地自动化此类活动 以便技术人员可以将更多时间用于创新和协助公司实现其目标。 例如 可以训练服务台使用机器学习根据员工的角色 职责 部门和其他特征自动批准支持请求。