Makine Öğrenmesi ile ITSM Daha Akıllı Hale Geliyor

Bu makale, makine öğrenmesinin, bilet hacmi ve maliyetle ilgili ITSM sorunlarını nasıl çözebileceğini ve daha hızlı, içsel olarak otomatikleşmiş bir servis masası yeteneğini nasıl oluşturabileceğimizi daha derinlemesine incelemektedir.

Makine Öğrenmesi ve Analitik ile Daha Akıllı ITSM

Makine öğrenmesinin favori tanımlarından biri, MathWorks tarafından yapılan tanımdır:

"Makine öğrenmesi, bilgisayarlara insanların ve hayvanların doğal olarak yaptığı şeyi öğretir: deneyimlerden öğrenmek. Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerden doğrudan bilgi öğrenmek için hesaplama yöntemlerini kullanır ve önceden belirlenmiş bir denkleme dayanmaz. Algoritmalar, öğrenmek için mevcut örnek sayısı arttıkça performanslarını uyumlu bir şekilde geliştirir."

Bugün bazı ITSM araçlarında bulunan ve makine öğrenmesi ile büyük veri analizleri teknolojilerine dayanan özellikler şunlardır:

Bot Destekli Yardım

Sanal ajanlar ve sohbet botları, bilgi katalogları ve kamuya açık taleplerden haberler, makaleler, hizmetler ve destek tekliflerini otomatik olarak önerebilir. 7/24 destek sağlayarak, son kullanıcılara daha hızlı çözüm sunar. Ana faydalar daha iyi kullanıcı deneyimi ve daha az bilet açılmasıdır.

Akıllı Haberler ve Bildirimler

IT, kullanıcıları etkileyebilecek olası sorunlar hakkında proaktif olarak bilgilendirebilir. Ayrıca, kullanıcılara karşılaşacakları sorunlar hakkında nasıl başa çıkacaklarını veya nasıl kaçınacaklarını anlatan kişiselleştirilmiş bildirimler sunabilir. Bilgilendirilmiş kullanıcılar, proaktif IT desteğini takdir eder ve daha az bilet açar.

Akıllı Arama

Son kullanıcılar, bilgi veya hizmet aradıklarında, makine öğrenmesi ile desteklenen bilgi yönetim sistemleri, uygun makaleler ve bağlantılar önerir. Kullanıcıların hangi sonuçları tıkladığı ve hangi sonuçları atladığı gibi bilgiler, içeriği yeniden dizinlerken dikkate alınır. Bu özellik, kullanıcıların hızlı bir şekilde yanıt bulmalarını sağlar, böylece servis masası temsilcileri daha fazla biletin ilk temasla çözülmesini sağlar.

Popüler Konu Analitiği

Bu analitik özellik, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarında desenleri tanımlar. “Popüler konular” bir ısı haritası şeklinde görsel olarak gösterilir. Bu teknoloji, benzer sorunları bir araya getirir ve kök nedenleri daha hızlı bulur. Ayrıca, benzer etkileşimlerden veya sorunlardan otomatik olarak bilgi makaleleri oluşturabilir.

Akıllı Biletleme

Bugünün son kullanıcıları, bir tweet yazarmış gibi bilet açmak ister. Akıllı biletleme, bilet alanlarını, kullanıcının yazdığı mesajdan veya görseldeki metnin optik karakter tanıma (OCR) ile otomatik olarak doldurarak süreci hızlandırır. Makine öğrenmesi modeline dayanarak, biletler uygun servis masası temsilcilerine atanır.

Akıllı E-posta

Akıllı biletlemeye benzer şekilde, son kullanıcılar, servis masasına bir e-posta göndererek sorunlarını açıklayabilirler. Servis masası, bu e-posta içeriğinden bilet oluşturur ve kullanıcıya önerilen çözümlerle birlikte otomatik olarak yanıt verir.

Akıllı Değişim Yönetimi

Makine öğrenmesi, modern değişim analizlerini ve yönetimini destekler. Günümüzde işletmelerin sıklıkla yaptığı değişikliklerde, akıllı sistemler, değişim yöneticilerine optimizasyon önerileri sunarak başarı oranını artırabilir.

Sonuç

Sonuç olarak, makine öğrenmesi ve analizler, ITSM sistemlerini akıllıca değiştirir ve biletleme süreçleri ve değişim yönetimi hakkında akıllı varsayımlar ve öneriler sunarak, destek ekiplerinin sorunları tanımlamalarına, tahmin etmelerine ve çözmelerine yardımcı olur. Kullanıcılar, proaktif, kişiselleştirilmiş ve dinamik öngörüler ve hızlı çözümler alır. Ve tüm bunlar, insan etkileşimi olmadan otomatik olarak yapılır. Zaman içinde öğrenen teknoloji, süreçlerin daha iyi hale gelmesini sağlar. Ayrıca, bu makalede bahsedilen tüm akıllı özellikler zaten günümüzde mevcuttur.