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。
因此 假设 名员工寻求访问软件 服务台可以立即授权该请求并触发工作流 而无需管理层的批准 以节省时间和资源。 主动解决问题 大数据和分析的进步正在增强 的预测和关联能力。基于存储库分析和用户活动模式的 和机器学习解决方案可以帮助最大限度地减少最终用户遇到的 事件数量 甚至 格鲁吉亚 WhatsApp 号码列表 可以在前预测并满足用户请求。 随着系统不断从以前的事件中学习 可以预见 中断和单个资产故障等问题 并且可以自动实施或建议修复。 可以更好 更快 更主动和自动化地解决由环境 最终用户行为或服务变化引起的问题。
异常检测 传统的 工具可能无法检测到某些 事件。可以训练 模型来识别异常并标记许多 系统中的重复事件。他们甚至可以在事件发生之前协助提醒 团队注意 问题。 人工智能驱动的知识管理 知识管理可以利用深度学习技术从存储库中提供解决方案或搜索云端提供合适的解决方案来帮助用户解决 问题。通过这种方式 组织可以节省管理知识库的时间 并专注于与技术人员和最终用户高效地共享知识。 机器学习不仅有助于检测和传播知识 还有助于创造知识。