Автоматизация ИИ: искусственный интеллект в IT-сфере

Настраиваемое решение автоматизации процессов ITSM с помощью искусственного интеллекта молниеносно даёт ответы на типовые вопросы, характерные для сферы управления ИТ-услугами.

Результаты внедрения ИИ в бизнес-процессы

0

Увеличение эффективности

%

0

Ускорение процессов

x раз

0

Повышение удовлетворённости пользователей

%

0

Рост ROI с течением времени

%

Функционал

Автоматизация маршрутизации обращений с помощью ИИ

Предварительно обученная модель ИИ автоматически классифицирует обращения, поступающие от пользователей. Система способна выявлять параметры запроса и помогать операторам КЦ определять его тип, нужную услугу и соответствующую группу специалистов, которая будет заниматься обработкой обращения.

Ускорение обработки приоритетных обращений с помощью ИИ

Система на базе ИИ способна автоматически определять тип обращения и выделять их отдельным цветом. Это служит сигналом для операторов службы поддержки, позволяя им быстрее обрабатывать обращения по инцидентам. В результате решение повышает уровень обслуживания (SLA) и удовлетворённость конечных пользователей.

Прочие возможности роста ROI

На ошибках учатся. Обучаемая модель даёт дополнительные преимущества за счёт роста точности распознавания при долгосрочном использовании и дообучении. Дообучение и оптимизация требует значительно меньших инвестиций по сравнению с первичным внедрением системы автоматизации на базе ИИ.

Дополнительно к базовым возможностям классификации и маршрутизации обращений решение на базе ИИ способно выполнять следующие функции:

interoperability-3

Рекомендация группы переназначения не только для диспетчеров, но и для специалистов второй линии поддержки, которые зачастую не знакомы с маршрутными картами первой линии

Выявление аномалий в обработке обращений с целью обучения операторов службы поддержки

Прогнозирование автоматизированного маршрута обработки обращения по тексту

Возможность использования ИИ on-premise

Решение может использоваться на собственных вычислительных мощностях компании даже для обработки потоков заявок повышенной интенсивности. Система наиболее требовательна к производительности сервера только в режиме обучения. Обучение производится на основе индивидуальной, непубличной модели данных.

peoples-04

Автоматизация с помощью ИИ от специалистов по внедрению ITSM

Наша команда обладает большим опытом внедрения и настройки интеграционных интерфейсов для систем ITSM и ITAM.

Мы рады сообщить, что наши специалисты получили подтвержденные компетенции в области искусственного интеллекта (ИИ) и теперь мы можем предложить дополнительные услуги по автоматизации IT-процессов с помощью машинного обучения.

Мир ИИ развивается так же стремительно, как и мир информационных технологий. Появляются новые версии моделей ИИ, каждая из которых предназначена для решения специфических задач.  В рамках наших услуг мы поможем вам подобрать оптимальную модель ИИ и применим наш богатый опыт по интеграции систем.

Используемые технологии

Повышенное внимание к выбору технологий является актуальным вопросом всё в большем количестве стран. Мы используем стеки технологий и модели ИИ, которые позволяют предоставлять безопасное решение в долгосрочной перспективе для соответствующей географии проекта.

interoperability

Функциональная совместимость

Наша система может легко работать с различными ITSM-системами благодаря специальному REST API интерфейсу.

С помощью этого интерфейса наша система предоставляет ITSM-системе результаты своих прогнозов.

Для того, чтобы автоматизировать бизнес-процессы в зависимости от этих прогнозов, настройки нужно будет произвести непосредственно в самой ITSM-системе.

Мы рады предложить вам гибкое и удобное решение для интеграции с вашей ITSM-платформой.

Получить больше информации

Не упустите возможность узнать больше о нашем ИИ-решении для ITSM и его финансовой эффективности! Заполните форму ниже, и мы свяжемся с вами в кратчайшие сроки. Для более точной консультации рекомендуем предоставить данные о ваших текущих показателях: Количество неклассифицированных обращений в месяц (поступающих по email, либо через простую форму портала); Количество сотрудников, участвующих в первичном рассмотрении обращений (напр. диспетчеров); Известно ли медианное или среднее время маршрутизации обращений? Известен ли процент правильной классификации сотрудниками? Какие параметры обращения участвуют в маршрутизации, и как часто они меняются?