Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pokonać najczęstsze przeszkody towarzyszące ręcznemu segregowaniu zgłoszeń i długi czas rozpatrywania zgłoszeń.

Rozwiązywanie zgłoszeń IT jest czasochłonne i kosztowne, ale jest niezbędne do świadczenia usług IT dla pracowników i klientów. Firmy muszą dostarczać IT jako usługę, aby poprawić wydajność operacyjną, obniżyć koszty, promować przejrzystość i zapewnić odpowiedzialność za operacje. Sprzedaż biletów ewoluuje poza podstawowe wsparcie IT i obejmuje inne obszary obsługi klienta.

Organizacje uważają, że wdrożenie zaawansowanego zarządzania usługami IT (ITSM) może być trudne. Najczęstsze przeszkody we wdrażaniu ITSM to nieefektywność towarzysząca ręcznemu segregowaniu zgłoszeń oraz długi czas rozpatrywania zgłoszeń. Gdy reakcja działu IT jest powolna i nieefektywna, może to spowodować dużą rotację klientów i utratę przychodów.

Coraz więcej organizacji wdraża sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (AI/ML), aby zautomatyzować sprzedaż biletów ITSM i zachować konkurencyjność.

Problem z ręczną selekcją biletów

Zanim zagłębimy się w nowe strategie dla ITSM, zastanówmy się, jak działa proces ręczny dzisiaj.

Oto klasyczny przykład — użytkownik końcowy dzwoni do działu IT w celu przywrócenia dostępu do konta. Użytkownik wypełnia wniosek w formularzu online, który uruchamia przepływ pracy w chatbocie i generuje zgłoszenie. Ten bilet jest następnie umieszczany w kolejce zorganizowanej według ważności i priorytetu, czekając na swoją kolejkę do zaadresowania.

Na papierze proces wygląda na prosty i wydajny i może być odpowiedni, jeśli zespół wsparcia IT otrzymuje co tydzień tylko możliwą do zarządzania liczbę zgłoszeń. Wraz ze wzrostem liczby biletów procesy ręczne zawodzą. Kiedy musisz zacząć przetwarzać tysiące biletów, zespół wsparcia nie może czytać, oznaczać i kierować tych biletów tak szybko, jak powinien. Bilety zaczynają się zalegać, co prowadzi do dużych opóźnień.

Prawda jest taka, że ręczne lub nawet częściowo zautomatyzowane systemy biletowe są powolne, nieefektywne i podatne na błędy. Im dłużej pozostaje kwestia ręcznego segregowania biletów, tym większy staje się problem z różnych powodów:

  • Dłuższe czasy oczekiwania obniżają satysfakcję klientów. Według American Customer Satisfaction Index (ACSI) czas oczekiwania na obsługę jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na zadowolenie klientów.
  • Opóźnienia zgłoszeń spowodowane ręcznym przetwarzaniem skutkują wąskimi gardłami operacyjnymi, które przekładają się na większe koszty ogólne, wyższe koszty pracy i zmniejszoną produktywność.
  • Ręczne procesy zgłoszeń charakteryzują się wyższym wskaźnikiem błędów, co może zniechęcić pracowników i klientów do szukania wsparcia IT.

Przyjęcie zautomatyzowanych procesów ITSM rozwiązuje te problemy, eliminując ręczne opóźnienia i błędy w przepływie pracy segregacji zgłoszeń.

Wykorzystanie AI/ML do automatyzacji selekcji biletów

Zastosowanie sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego do przepływów pracy ITSM oszczędza czas i pieniądze, czyniąc procesy bardziej wydajnymi i dokładnymi. Wyzwaniem jest nie tylko radzenie sobie z rosnącą liczbą biletów. Eliminuje również błędy, które opóźniają przetwarzanie zgłoszeń.

Zastanów się, co się stanie, gdy Twój zespół IT będzie musiał zająć się większą liczbą zgłoszeń, a wiele z tych zgłoszeń zostanie nieprawidłowo sklasyfikowanych z powodu niedokładnych zgłoszeń. To sprawia, że ręczne przetwarzanie biletów jest jeszcze większym bólem głowy:

  1. Błędnie sklasyfikowane bilety są niewłaściwie obsługiwane na całej linii, co powoduje opóźnienia i wpływa na wszystkie strony.
  2. Ręczna zmiana kategorii biletów wymaga dodatkowego czasu i zasobów, tj. zwiększa koszty ogólne.
  3. Zmniejsza się wydajność, co utrudnia obsługę pilnych wniosków i opóźnia inne żądania.

Nawet jeśli Twój system biletowy ma częściową automatyzację i dobrze zaprojektowany interfejs do samoobsługi, nadal nie eliminuje wszystkich błędów. Nadal musisz uwzględnić czynnik ludzki.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego do automatyzacji ITSM może zrekompensować braki spowodowane błędami ludzkimi (i lenistwem). Wdrożenie rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji dodaje uczenie maszynowe, które uczy się, jak reagować na różne sytuacje w miarę upływu czasu. Na przykład uczenie maszynowe można wyszkolić w celu poprawy segregacji biletów przy użyciu podejścia człowieka w pętli (HITL). Bilety z tagiem o niskiej dokładności można przeglądać ręcznie. Po prawidłowym oznakowaniu biletów model uczenia maszynowego zbiera te dane i wykorzystuje je do ponownego szkolenia i usprawnienia przetwarzania zgłoszeń.

Automatyzacja segregacji zgłoszeń za pomocą AI/ML może praktycznie całkowicie wyeliminować ręczne procesy. Bilety mogą być oznaczane i kierowane automatycznie. Bilety można również rozwiązywać za pomocą modeli ML, które stosują odpowiedzi z zestawu wstępnie zaprogramowanych opcji lub automatycznie generowanych odpowiedzi utworzonych przez przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Zautomatyzowany system ITSM może odpowiedzieć na zgłoszenie użytkownika w ciągu kilku sekund. Jeden klient zautomatyzował około 80% odpowiedzi na zgłoszenia i 100% w niektórych kategoriach.

Automatyzacja poprawia zadowolenie klientów

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą zautomatyzować wiele rodzajów operacji. Jednak aby sztuczna inteligencja działała, dane muszą być łatwo dostępne na potrzeby szkoleń z zakresu uczenia maszynowego i analiz. Musisz także przeszkolić swoich pracowników. Gdy zaczniesz używać sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego do automatyzacji przepływów pracy, uzyskasz dodatkowe korzyści, takie jak wydajniejsze operacje, zwiększona produktywność i zmniejszone koszty ogólne.

Jeśli chodzi o segregację zgłoszeń, wykorzystanie sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego do usprawnienia lub wyeliminowania instrukcji obsługi może radykalnie skrócić czas rozpatrywania zgłoszeń i poprawić zadowolenie klientów, minimalizując rotację i redukując koszty. Sztuczna inteligencja okazuje się potężną technologią, która zmienia sposób, w jaki podchodzimy do ITSM. Klienci oczekują doskonałej obsługi, w tym szybkiego rozwiązywania problemów. Jedynym sposobem na spełnienie tych oczekiwań jest szybkie, kompleksowe świadczenie usług IT na dużą skalę opartych na sztucznej inteligencji/uczeniu maszynowym.


Współautor: Rinat Gareev , kierownik praktyki ML

Rinat Gareev jest architektem rozwiązań i kierownikiem praktyki ML w Provectus, ze szczególnym uwzględnieniem MLOps i NLP. Ekspertyza Rinata pozwala mu objąć cały proces uczenia maszynowego, od sformułowania problemu po wdrożenie modelu i monitorowanie. W Provectus wykorzystuje swoje ogromne doświadczenie do projektowania, rozwijania i operacjonalizacji rozwiązań ML dla klientów.