ИИ в ITSM-системе: как можно высвободить поддержку и решить проблемы с ресурсами

Искусственный интеллект (ИИ) в ИТ-поддержке помогает быстрее обрабатывать стандартные запросы. Это разгружает сотрудников службы поддержки и дает им время заняться более сложными и трудоемкими заявками. В этой новостной статье узнайте, какие проблемы ИИ может взять на себя, как машинная поддержка работает без ущерба для качества и почему стоит инвестировать в программное обеспечение с поддержкой ИИ.

Проблема поддержки пользователей

Службы поддержки часто сталкиваются с проблемой нехватки времени и ресурсов. Немногочисленным сотрудникам приходится обрабатывать множество запросов за короткий промежуток времени. Даже если большинство из них обычно являются стандартными, повторяющимися задачами, это отнимает много времени. Сотрудникам приходится

• читать каждое входящее сообщение и создавать для него заявку,
• классифицировать каждую заявку и присваивать ей категорию, а также
• находить и назначать соответствующее решение для каждой заявки.

Даже при наличии готовых ответов для решения распространенных задач это отнимает ценное время, которого в конечном итоге не хватает для решения сложных индивидуальных случаев. Применение ITSM-системы с функционалом ИИ помогает решить эту проблему с ресурсами.

Почему ИИ в ITSM-системе полезное подспорье

Искусственный интеллект относится к системам, которые могут быть использованы для автоматизации процессов принятия решений. Используя машинное обучение, система может выводить закономерности или правила из существующих данных, генерировать знания и обучаться на их основе. Современные системы работают с нейронными сетями или глубоким обучением для понимания и обработки языка и изображений.

Это идеальные умения для системы управления ИТ-услугами – по крайней мере, для проблем, инцидентов и запросов на обслуживание, которые повторяются снова и снова и могут быть обработаны одним и тем же или очень похожим способом. После обучения ИИ может распознавать стандартные запросы, понимать естественный язык, расшифровывать информацию с визуальных объектов, таких как скриншоты, и самостоятельно решать рутинные задачи. Однако то, насколько хорошо он сможет все это делать, во многом зависит от базы данных.

Поэтому искусственный интеллект в ITSM-системе может помочь службе поддержки первого уровня, обрабатывая повторяющиеся процессы, структура которых очень похожа на эту:

• Анализ сообщения, выявление релевантных данных и соответствие описанию.
• Создание, классификация и категоризация обращения
• Поиск и привязка предлагаемого решения

В процессе работы ИИ запоминает каждую обработанную им заявку и учится. Например, он может распознать, какие инструкции по установке соответствуют каким драйверам, какие проблемы требуют ссылки на базу знаний или как клиенты могут вернуть продукт.

Кроме того, ИИ в ITSM-системе может распознать, с какими проблемами он не может справиться сам и должен передать их специалисту-человеку. На основе обратной связи он также может со временем узнать, кто из членов команды может решать те или иные запросы наиболее эффективно, и соответствующим образом распределять заявки.

Полезно знать: Когда ИИ автоматически связывает записи в базе знаний с проблемами, возникает необходимость поддерживать существующие записи в надлежащем состоянии и следить за их актуальностью. Это ценный побочный эффект, который в долгосрочной перспективе приносит пользу всем участникам процесса, а также разгружает службу поддержки.

Преимущества использования искусственного интеллекта в ITSM-системе

Искусственный интеллект в ITSM-системе тем полезнее, чем выше степень автоматизации. Это означает, что чем больше простых запросов может обработать программное обеспечение, тем больше ресурсов у службы поддержки для действительно сложных, запутанных случаев. Это повышает удовлетворенность ИТ-отдела, других отделов и, что самое важное, заказчиков. В то же время использование ИИ в управлении услугами окупается и с точки зрения подхода “сдвиг влево”.

Таким образом, цель ИИ в ИТ-обслуживании заключается в том, чтобы машина взяла на себя как можно больше простых рабочих операций.

Невозможно сказать в общих чертах, сколько времени, денег и кадровых ресурсов можно сэкономить с помощью искусственного интеллекта. Это сильно зависит от индивидуальных факторов, таких как стоимость внедрения, количество поступающих запросов, а также количество и качество обучающих данных.

Но можно привести простой пример расчета, сколько рабочих дней можно сэкономить с помощью искусственного интеллекта в ITSM. Расчеты ниже основаны на средних показателях обработки заявок в реальном мире.

Что стоит за подходом “сдвиг влево”?

Подход “сдвиг влево” заключается в переносе шагов в процессе ближе к началу и их выполнении раньше, чем планировалось (например, с помощью автоматизации, управляемой искусственным интеллектом). В ИТ-поддержке концепция сдвига влево также означает переход к поддержке первого уровня или вообще отказ от нее, если запрос можно решить без участия человека (с помощью самообслуживания или проактивного предотвращения проблем). Цель здесь – быстрее находить дефекты и предотвращать неполадки еще до того, как возникнет заявка. В ITSM это означает, в частности, что ИТ-отдел дает возможность сотрудникам других отделов и/или клиентам самим решать мелкие проблемы. Например, служба поддержки может проактивно рекомендовать действия вместо того, чтобы отвечать на запросы и запускать заявку “эскалироваться” по кривой поддержки.

Заключение: ИИ оставляет больше времени для сложных запросов

Искусственный интеллект в ITSM хорош тем, что берет на себя повторяющиеся и похожие стандартные задачи. Это помогает сотрудникам службы поддержки и экономит ценные ресурсы. Важно помнить, что качество данных определяет успешность использования искусственного интеллекта в управлении ИТ-услугами. Чем лучше качество и количество данных, тем лучше машина обучается и тем больше задач она может взять на себя. И тем больше времени в конечном итоге остается у ИТ-службы на решение сложных заявок. В целом, эти эффекты положительно влияют и на сотрудников и на удовлетворенность клиентов, поскольку простые запросы решаются быстрее, а сложные задачи лучше.

Оригинал статьи