根据问题的类型 某些工单可能会使用高度准干预。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 格鲁吉亚 WhatsApp 号码列表 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 甚至可以在用户意识到自己遇到问题之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。