Как ИИ в ITSM меняет подход к сортировке и маршрутизации тикетов
Обновлено: 21 февраля 2025
Компании нуждаются в эффективном управлении ИТ-услугами (ITSM), чтобы обеспечить качественное обслуживание сотрудников и клиентов. В условиях растущих требований к скорости и доступности ИТ-услуг, важно внедрять решения, которые упрощают управление и оптимизируют процессы. ITSM помогает повысить производительность, снизить затраты и обеспечить прозрачность в работе.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в этой области позволяет автоматизировать задачи, уменьшить количество ошибок и ускорить решение проблем. Такой подход делает ITSM мощным инструментом для бизнеса, обеспечивая его конкурентоспособность.
В статье рассмотрены два основных препятствия в ITSM: неэффективность ручной сортировки заявок и высокая текучесть клиентов из-за длительного времени решения запросов. Покажем, как можно начать трансформировать сортировку тикетов в ITSM в вашей компании, используя искусственный интеллект и автоматизацию для решения этих проблем.
Зачем автоматизировать сортировку заявок
Представьте себе классический сценарий ITSM.
Один из ваших конечных пользователей хочет восстановить доступ к своей учетной записи и отправляет соответствующий запрос в службу поддержки, заполняя тикет на сервисном портале или запуская рабочий процесс в чат-боте. Так или иначе, тикет попадает в очередь и в конечном итоге рассматривается в соответствии с важностью и приоритетом (через сортировку тикетов).
Сортировка тикетов в ITSM часто становится узким местом, особенно когда количество заявок превышает возможности ручной обработки. Типичные сценарии работы службы поддержки показывают, что сортировка заявок вручную приводит к следующим проблемам:
- Длительное время обработки: клиенты теряют терпение из-за долгого ожидания, что снижает их удовлетворённость и лояльность.
- Ошибки в маршрутизации: человеческий фактор часто приводит к неверной классификации тикетов, что замедляет их обработку.
- Рост затрат: ручное управление заявками требует значительных ресурсов и увеличивает накладные расходы.
Неудивительно, что организации, стремящиеся максимально использовать свой потенциал ITSM, обращаются к искусственному интеллекту и автоматизации, чтобы оптимизировать ручные операции по сортировке и разрешению заявок.
Автоматизированная сортировка тикетов с помощью ИИ и машинного обучения
Если вернуться к нашему типичному сценарию ITSM, то огромное количество тикетов — не единственная проблема, с которой могут столкнуться команды ИТ-поддержки.
Представьте, что ваша команда работает с тысячами тикетов, и многие из них неправильно классифицируются из-за неточной информации от пользователей. В итоге вы получаете три последствия:
- Неправильно классифицированные тикеты обрабатываются не так, как нужно, что затрудняет работу всех участников процесса.
- Ваша команда тратит время на ручной перевод тикетов в другую категорию, что требует дополнительных ресурсов.
- Эффективность команды снижается: трудно быстро реагировать на срочные вопросы и правильно распределять менее важные задачи.
Помните, что в вашей организации могут быть продвинутые системы маршрутизации тикетов и рабочие процессы, которые частично автоматизируют процесс. В таких системах могут быть удобные интерфейсы для пользователей, которые помогают им быстрее и проще заполнять все поля. Однако это не исключает ошибок при сортировке тикетов из-за человеческого фактора.
В такой ситуации интеллектуальное решение на базе ИИ, учитывающее человеческие ошибки (в том числе и лень), может сыграть ключевую роль. Главное преимущество ИИ/машинного обучения — способность учиться с течением времени. Тикеты с низкой точностью могут направляться на проверку команде людей.
Когда тикеты правильно классифицируются, отзывы о работе модели машинного обучения собираются и используются для её переобучения и улучшения. Этот подход, при котором люди вовлечены в процесс, называется «человек в контуре» (HITL).
Автоматизация с использованием ИИ и машинного обучения приносит значительную пользу. Тикеты не только можно помечать и направлять автоматически, но и решать с помощью моделей машинного обучения, выбирая ответы из заранее подготовленного набора или генерируя их с помощью обработки естественного языка (NLP). Ответы могут быть отправлены пользователю всего за несколько секунд.
Как ИИ помогает повысить удовлетворенность и снизить отток клиентов
Внедрение ИИ и машинного обучения не ограничивается только автоматизацией отдельных процессов. Чтобы ИИ работал, данные должны быть легко доступны — как для обучения машинному обучению, так и для получения информации. Также важно оптимизировать рабочие процессы и обучить сотрудников. В результате этих изменений можно получить дополнительные преимущества, такие как повышение эффективности, увеличение производительности и снижение издержек.
Что касается обработки заявок, ИИ помогает значительно сократить время их обработки, улучшая удовлетворенность клиентов и минимизируя отток, что также позволяет существенно экономить средства.
ИИ — мощный инструмент, который следует активно использовать для улучшения ITSM. Мы уверены, что только с применением ИИ можно удовлетворить растущие требования клиентов к быстрой, масштабируемой и бесперебойной доставке ИТ-услуг.
AI BPA как комплексное решение для автоматизации ITSM
Автоматизация сортировки и обработки тикетов невозможна без применения комплексных решений, которые объединяют возможности искусственного интеллекта и бизнес-процессов. В этом контексте AI BPA (Artificial Intelligence Business Process Automation) становится основным инструментом для корпоративного сегмента. Платформа позволяет создавать гибкие, масштабируемые и стабильные решения для ITSM.
Как AI BPA решает ключевые задачи ITSM
- Автоматизация сортировки тикетов
Система анализирует содержимое каждого тикета, извлекает ключевые данные и автоматически направляет запрос в нужную группу поддержки. Это исключает ошибки ручной сортировки и снижает нагрузку на сотрудников первой линии. Поддержка работы с большими объемами данных
Платформа обеспечивает масштабируемую обработку тысяч тикетов одновременно, анализируя и распределяя их в автоматическом режиме.Например, международный облачный провайдер Serverspace автоматизировал сортировку и обработку запросов клиентов с помощью AI BPA, что позволило увеличить скорость обработки тикетов в три раза и снизить нагрузку на первую линию поддержки.
- Интеллектуальные ИИ-агенты
AI BPA поддерживает внедрение ИИ-агентов, которые способны не только классифицировать запросы, но и формировать ответы на основе базы знаний. В случае сложных вопросов агент может уточнить детали и полностью закрыть обращение, не привлекая специалистов. - Управление версиями и мониторинг моделей
Платформа обеспечивает переобучение ИИ-моделей и их мониторинг для поддержания высокой точности классификации и обработки запросов.
AI BPA отвечает ключевым требованиям корпоративных клиентов. Детальная демонстрация технологических возможностей AI BPA на платформе SimpleOne представлена в этой статье. В ней подробно рассмотрены архитектура решения, особенности интеграции с нейросетями и примеры автоматизации различных сценариев обработки заявок.
AI BPA позволяет не только оптимизировать ручную работу, но и обеспечить высокий уровень автоматизации с минимальными затратами на сопровождение. Такие решения становятся важным фактором для повышения эффективности работы ITSM и улучшения пользовательского опыта.
Заключение
Автоматизация сортировки тикетов с помощью ИИ — решение, которое исключает проблемы с ручной обработкой и ускоряет решение запросов. ИИ-системы помогают снизить количество ошибок, уменьшить время на обработку тикетов и снизить нагрузку на сотрудников. Решения AI BPA позволяют работать с большими объемами данных без потери качества, эффективно направляя запросы в нужные группы. В результате компания получает более быстрый отклик на запросы, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов. Такой подход используется многими крупными игроками на рынке и продолжает показывать свои преимущества в масштабировании и сокращении издержек.
