Năm 2018 chứng kiến sự thành lập vững chắc của chúng tôi - Quản lý dịch vụ CNTT (ITSM) và Dịch vụ CNTT vẫn đang hoạt động, bất chấp những thảo luận liên tục về việc chúng sẽ tồn tại trong cuộc cách mạng kỹ thuật số trong bao lâu. Quả thực, nhu cầu về dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật ngày càng tăng - trong Báo cáo hỗ trợ kỹ thuật và Báo cáo lương (Help Desk Institute) Báo cáo năm 2017 chỉ ra rằng 55% bộ phận trợ giúp đã báo cáo số lượng yêu cầu đã tăng lên trong năm qua.
Mặt khác, nhiều công ty ghi nhận số lượng cuộc gọi hỗ trợ kỹ thuật năm ngoái (15%) giảm so với năm 2016 (10%). Yếu tố chính góp phần làm giảm số lượng yêu cầu là hỗ trợ kỹ thuật độc lập. Tuy nhiên, HDI cũng báo cáo rằng phí đăng ký đã tăng lên 25 USD vào năm ngoái, tăng từ mức 18 USD vào năm 2016. Đây không phải là điều mà hầu hết các bộ phận CNTT phấn đấu. May mắn thay, tự động hóa được hỗ trợ bởi phân tích và học máy có thể cải thiện quy trình và năng suất của bộ phận trợ giúp bằng cách giảm lỗi cũng như cải thiện chất lượng và tốc độ. Đôi khi điều này vượt quá khả năng của con người và việc học máy cũng như phân tích là nền tảng chính cho bộ phận dịch vụ CNTT thông minh, chủ động và đáp ứng.
Bài viết này xem xét kỹ hơn cách học máy có thể giải quyết nhiều thách thức của bộ phận trợ giúp và ITSM liên quan đến khối lượng yêu cầu và chi phí cũng như cách tạo bộ phận trợ giúp nhanh hơn, tự động hơn mà nhân viên doanh nghiệp thích sử dụng.
ITSM hiệu quả thông qua học máy và phân tích
Định nghĩa yêu thích của tôi về học máy đến từ công ty :
“Học máy dạy máy tính làm những điều tự nhiên đối với con người và động vật—học hỏi từ kinh nghiệm. Các thuật toán học máy sử dụng các phương pháp tính toán để tìm hiểu thông tin trực tiếp từ dữ liệu mà không cần dựa vào phương trình được xác định trước làm mô hình. Các thuật toán cải thiện hiệu suất của chính chúng một cách thích ứng khi số lượng mẫu có sẵn để nghiên cứu tăng lên.”
Các khả năng sau đây có sẵn cho một số công cụ ITSM dựa trên học máy và phân tích dữ liệu lớn:
- Hỗ trợ qua bot. Các tác nhân ảo và chatbot có thể tự động đề xuất tin tức, bài viết, dịch vụ và ưu đãi hỗ trợ từ danh mục dữ liệu và các yêu cầu công khai. Hỗ trợ 24/7 dưới dạng chương trình đào tạo người dùng cuối này giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn nhiều. Lợi ích chính của bot là giao diện người dùng được cải thiện và ít cuộc gọi đến hơn.
- Tin tức và thông báo thông minh. Những công cụ này cho phép người dùng được chủ động thông báo về các vấn đề tiềm ẩn. Ngoài ra, các chuyên gia CNTT có thể đề xuất các giải pháp thay thế để giải quyết vấn đề thông qua các thông báo được cá nhân hóa nhằm cung cấp cho người dùng cuối thông tin có liên quan và hữu ích về các vấn đề họ có thể gặp phải cũng như các mẹo về cách tránh các vấn đề đó. Người dùng có hiểu biết sẽ đánh giá cao sự hỗ trợ CNTT chủ động và số lượng yêu cầu gửi đến sẽ giảm xuống.
- Tìm kiếm thông minh. Khi người dùng cuối tìm kiếm thông tin hoặc dịch vụ, hệ thống quản lý kiến thức nhận biết ngữ cảnh có thể cung cấp các đề xuất, bài viết và liên kết. Người dùng cuối có xu hướng bỏ qua một số kết quả để ủng hộ những kết quả khác. Các lượt nhấp và lượt xem này được đưa vào tiêu chí "trọng số" khi lập chỉ mục lại nội dung theo thời gian, do đó trải nghiệm tìm kiếm được điều chỉnh linh hoạt. Khi người dùng cuối cung cấp phản hồi dưới dạng bình chọn thích/không thích, điều đó cũng ảnh hưởng đến xếp hạng nội dung mà họ và những người dùng khác có thể tìm thấy. Về lợi ích, người dùng cuối có thể tìm thấy câu trả lời nhanh chóng và cảm thấy tự tin hơn, đồng thời các nhân viên bộ phận trợ giúp có thể xử lý nhiều yêu cầu hơn và đạt được nhiều thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) hơn.
- Phân tích các chủ đề phổ biến. Tại đây, khả năng phân tích xác định các mẫu trên các nguồn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Thông tin về các chủ đề phổ biến được hiển thị bằng đồ họa dưới dạng bản đồ nhiệt, trong đó kích thước của các phân đoạn tương ứng với tần suất của các chủ đề hoặc nhóm từ khóa nhất định mà người dùng yêu cầu. Các sự cố lặp đi lặp lại sẽ được phát hiện ngay lập tức, được nhóm lại và giải quyết cùng nhau. Phân tích chủ đề xu hướng cũng phát hiện các cụm sự cố có nguyên nhân gốc rễ chung và giảm đáng kể thời gian xác định cũng như giải quyết vấn đề gốc. Công nghệ này cũng có thể tự động tạo các bài viết cơ sở kiến thức dựa trên các tương tác tương tự hoặc các vấn đề tương tự. Việc tìm ra xu hướng trong bất kỳ dữ liệu nào sẽ làm tăng hoạt động của bộ phận CNTT, ngăn ngừa sự cố tái diễn và do đó làm tăng sự hài lòng của người dùng cuối đồng thời giảm chi phí CNTT.
- Ứng dụng thông minh. Người dùng cuối kỳ vọng rằng việc gửi yêu cầu cũng dễ dàng như viết một dòng tweet—một thông báo ngắn gọn, bằng ngôn ngữ tự nhiên mô tả một vấn đề hoặc yêu cầu có thể được gửi qua email. Hoặc thậm chí chỉ cần đính kèm ảnh về sự cố và gửi nó từ thiết bị di động của bạn. Đăng ký vé thông minh tăng tốc quá trình tạo vé bằng cách tự động điền tất cả các trường dựa trên những gì người dùng cuối đã viết hoặc quét hình ảnh được xử lý bằng phần mềm nhận dạng ký tự quang học (OCR). Bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu quan sát, công nghệ sẽ tự động phân loại và định tuyến các yêu cầu đến các nhân viên trợ giúp thích hợp. Đại lý có thể chuyển tiếp yêu cầu đến các nhóm hỗ trợ khác nhau và có thể ghi đè các trường được điền tự động nếu mô hình học máy không tối ưu cho một trường hợp nhất định. Hệ thống học hỏi từ các mô hình mới, cho phép nó đối phó tốt hơn với các vấn đề phát sinh trong tương lai. Tất cả điều này có nghĩa là người dùng cuối có thể mở vé nhanh chóng và dễ dàng, giúp tăng sự hài lòng khi sử dụng các công cụ làm việc. Khả năng này cũng làm giảm công việc thủ công và sai sót, đồng thời giúp giảm thời gian và chi phí cấp phép.
- Email thông minh. Công cụ này tương tự như đơn đặt hàng thông minh. Người dùng cuối có thể gửi email đến nhóm hỗ trợ và mô tả vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ bộ phận trợ giúp tạo một yêu cầu dựa trên nội dung email và tự động trả lời người dùng cuối cùng với các liên kết đến các giải pháp được đề xuất. Người dùng cuối hài lòng vì việc mở yêu cầu và yêu cầu rất dễ dàng và thuận tiện, đồng thời các đại lý CNTT ít phải làm công việc thủ công hơn.
- Quản lý thay đổi thông minh. Học máy cũng hỗ trợ phân tích nâng cao và quản lý thay đổi. Với số lượng thay đổi thường xuyên mà doanh nghiệp yêu cầu ngày nay, các hệ thống thông minh có thể cung cấp cho các tác nhân thay đổi hoặc người quản lý những đề xuất nhằm tối ưu hóa môi trường và tăng tỷ lệ thay đổi thành công trong tương lai. Nhân viên có thể mô tả những thay đổi bắt buộc bằng ngôn ngữ tự nhiên và khả năng phân tích sẽ kiểm tra nội dung để tìm các mục cấu hình bị ảnh hưởng. Tất cả các thay đổi đều được quản lý và các chỉ báo tự động sẽ thông báo cho người quản lý thay đổi nếu có bất kỳ vấn đề nào với thay đổi đó, chẳng hạn như rủi ro, lập kế hoạch trong khoảng thời gian ngoài kế hoạch hoặc trạng thái “không được phê duyệt”. Lợi ích chính của quản lý thay đổi thông minh là thời gian định giá nhanh hơn với ít cấu hình, tùy chỉnh hơn và cuối cùng là chi tiêu ít tiền hơn.
Cuối cùng, học máy và phân tích đang chuyển đổi các hệ thống ITSM bằng các giả định và đề xuất thông minh về các vấn đề liên quan đến yêu cầu cũng như quy trình thay đổi giúp các tổng đài viên và nhóm hỗ trợ CNTT mô tả, chẩn đoán, dự đoán và quy định những gì đã xảy ra, những gì đang xảy ra và những gì sẽ xảy ra. Người dùng cuối nhận được thông tin chi tiết chủ động, được cá nhân hóa và năng động cũng như các giải pháp nhanh chóng. Trong trường hợp này, rất nhiều việc được thực hiện tự động, tức là. không có sự can thiệp của con người. Và khi công nghệ học hỏi theo thời gian, các quy trình sẽ ngày càng tốt hơn. Điều quan trọng cần lưu ý là hiện nay tất cả các tính năng thông minh được mô tả trong bài viết này đều có sẵn.
Nguồn: www.habr.com