ITSM中的AI优势，更容易，更有效吗
来源：st社区
人工智能（ai）正在进入it服务管理（itsm），承诺重新定义工作方式。但ai会实现其承诺并真正使itsm更容易，更有效吗？这就是我们在这个由两部分组成的系列中探讨的内容，即“itsm中的ai优势”。
早些时候，我们为人工智能讨论设置了第一部分“ai在itsm工作中”的讨论阶段。现在，在第二部分“功能和用例”中，我们将介绍基于ai的特定功能和用例场景跨越各种itsm模块，解释基于ai的模型和功能如何改变it服务台的工作方式。让我们从ai智能服务台开始吧。
ai智能服务台
只要有适当的过去请求历史记录和所有相关知识文章，就可以训练ai智能服务台处理特定类别的请求和事件。在这里，我们将讨论ai智能服务台可以帮助服务台的两种情况：第一种是现在可用的人工窄智能应用，第二种是基于人工通用智能，它更有效但可能需要更长时间才能使用开发。
场景1：解决打印机问题（ai，缩小）。似乎困扰最终用户和it技术人员的一个问题是打印机何时停止工作。在大多数it服务台中，每个打印机问题的解决方案都已有详细记录，这意味着许多最终用户可以在不涉及it技术人员的情况下自行解决这些问题。但是，仍然会报告许多打印机事件，这可能会影响生产力。这些事件可以通过专门处理打印机问题的ai智能服务台来处理。
在ai智能服务台和报告打印机问题的最终用户之间的典型对话中，ai智能服务台基于可用的知识库文章来响应用户。ai智能服务台首先向用户建议具有最高成功率的解决方案，然后按其成功百分比的顺序建议其他可用解决方案。当ai智能服务台用尽建议的解决方案时，它可以吸引人类技术人员来帮助最终用户;甚至可以训练它代表用户创建票证，并根据过去的数据将其分配给合适的技术人员或支持组。借助市场上的多个第三方ai智能服务台工具以及it服务台供应商提供的各种解决方案，服务台可以立即实施ai智能服务台。
场景2：解决打印机问题（ai，一般）。随着推动人工智能发展的技术的进步，ai智能服务台将能够做的不仅仅是建议解决方案。例如，想象一下与之前相同的打印机问题以及更复杂的ai智能服务台。人工智能算法和ai智能服务台可以变得比现在更加智能，很快，他们就可以主动识别问题并提供必要的解决方案。
例如，即使在用户报告问题之前，也可以创建用于更换墨粉的请求。使用基于机器学习（ml）的模型，可以自动创建服务请求，以便在墨粉耗尽之前更换墨粉和其他耗材。并且，当用户报告问题时，ai智能服务台可以查看请求数据库以确定在检查解决方案模块之前是否已针对相同问题创建了请求。如果它识别请求，ai智能服务台可以提供更新用户的所有相关细节。虽然这个功能尚不存在，但它可能不久就会存在。
除了这两种情况之外，ai智能服务台还有多种方式可以派上用场。以下是一些例子。
场景3：远程用户资产请求。该领域的最终用户（例如，销售人员）报告他们的笔记本电脑很慢并且需要更换。他们试图找到合适的资产升级表，但不能。他们接下来试着打电话给服务台但是没有接通任何人。作为最后的手段，他们联系ai智能服务台。
场景4：向请求添加注释，注释或注释。 it技术正在远程工作以诊断工作站的问题，因此他们无法访问服务台门户以更新请求详细信息。相反，他们使用技术助手ai智能服务台完成任务。
机器学习ai正在改变工作方式，不仅在制造和物流方面，而且在其他领域也起到很最重要的作用。未来在于应用从大量数据和经验中学习并能实现以实现日常的，重复性的任务自动化的人工智能（ai）技术。
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例如，即使在用户报告问题之前，也可以创建用于更换墨粉的请求。使用基于机器学习（ml）的模型，可以自动创建服务请求，以便在墨粉耗尽之前更换墨粉和其他耗材。并且，当用户报告问题时，ai智能服务台可以查看请求数据库以确定在检查解决方案模块之前是否已针对相同问题创建了请求。如果它识别请求，ai智能服务台可以提供更新用户的所有相关细节。虽然这个功能尚不存在，但它可能不久就会存在。
除了这两种情况之外，ai智能服务台还有多种方式可以派上用场。以下是一些例子。
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场景4：向请求添加注释，注释或注释。 it技术正在远程工作以诊断工作站的问题，因此他们无法访问服务台门户以更新请求详细信息。相反，他们使用技术助手ai智能服务台完成任务。
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