隨著企業數字化轉型的不斷深入，智慧服務管理（ITSM）逐漸成為提升企業運營效率和服務質量的關鍵。企業紛紛探索如何將AI技術融入到IT服務管理中，以提升效率、降低成本並增強使用者體驗。成功實施AI並非易事，它要求企業在戰略規劃、技術選型、知識管理、流程最佳化等多個方面做出明智的決策。
在這場智慧化的浪潮中，我們如何確保企業不僅能夠乘風破浪，還能引領“潮流”？本文將深入探討在ITSM場景下，那些初見成效的企業是如何透過一系列戰略性舉措，推動AI應用的成功落地，並實現智慧化轉型的。
01
什麼是一個好的IT AI Agent
一個好的IT AI Agent在ITSM領域中應該是高效、自動化、與企業員工進行協作、具備自主性和適應性，並且能夠提供良好的使用者體驗。
02
企業往往優先落地哪些業務場景
一個好的IT AI Agent在ITSM領域中應該是高效、自動化、與企業員工進行協作、具備自主性和適應性，並且能夠提供良好的使用者體驗。
- 提單人關注的是便捷性和響應速度，希望透過自助服務快速解決問題。
- 處理人需要有效的工具來快速理解問題並提供解決方案，同時保持服務的高質量。
- IT經理則更關注整體服務質量、效率和成本效益，需要能夠提供宏觀管理和決策支援的工具。
提單人視角（使用者或員工）
- 智慧問答與客服：員工可以快速得到常見問題的答案，減少等待時間。
- 智慧搜尋：快速找到解決問題所需的資訊或知識。
- 智慧提單：透過自然語言描述問題，系統自動生成工單，簡化填寫欄位的時間。
- 智慧推薦：根據歷史工單得到操作推薦，提高工作效率。
處理人視角（一線支援或服務檯工作人員）
- 智慧派單：自動化工單分配，確保問題快速到達正確的處理人。
- 智慧生成解決方案：基於工單內容快速推薦解決方案，提高問題解決速度。
- 智慧沉澱：將解決問題的知識和經驗轉化為可複用的知識庫。
IT經理視角
- 智慧攔截：在問題升級前介入，嘗試提供解決方案，減少對高階別支援的需求。
- 智慧質檢：確保服務請求和解決方案符合IT質量標準。
03
如何持續提升AI的表現力
增強問題理解能力
● 透過問題分類和關鍵詞提取，AI可以更準確地理解問題的上下文和意圖。
● 問題重寫技術可以幫助AI生成更多相關問題，從而提高問題理解的深度和廣度。
調整系統引數以平衡召回率和精確度
● 根據文件內容的密集度和結構特點，動態調整切片大小，以確保每個切片包含足夠的上下文資訊，同時避免資訊過載。
● 適中設定相似度閾值，根據系統回答內容的多少和噪聲情況，動態調整閾值，以平衡召回率和精確度。
合理使用重排技術
● 在對答案准確性要求極高的場景下，如專業知識庫或客服系統，使用重排技術可以顯著提升答案的精確度。
● 同時，需要考慮重排帶來的成本和計算資源消耗，確保在資源允許的情況下使用，避免對實時性要求高的場景造成負面影響。
那麼，ITSM場景下AI應用初見成效的企業做對了哪些事情？
培養全員AI意識，明確智慧化目標
從培養全員的AI意識開始，讓員工熟悉並理解AI的潛力和應用場景。這種意識的培養是智慧化轉型的基礎；將全公司各個軟體進行智慧化改造，並將IT知識沉澱作為企業的重要戰略。這有助於企業集中資源，有針對性地推進AI應用。
知識庫的建設和最佳化
知識庫是AI應用的基石。企業需要投入大量時間和精力進行知識庫的建設，包括文件結構的調整和內容的矯正，為AI提供了豐富的、結構化的知識資源，確保知識庫的質量和可用性，這對於提升AI解決問題的能力和效率至關重要。
分階段、分步驟實施AI
結合自身發展階段，制定了詳細的AI落地路線圖，採取分階段、分步驟的策略實施，幫助企業逐步適應AI技術，同時降低變革的風險；在每個階段，逐步識別並最佳化人力成本較高的環節，如透過批次智慧化處理提升體驗的環節，從而提高了工作效率並釋放了人力資源。
持續投入與效果評估
企業在AI應用落地後，持續投入資源進行最佳化，並與合作伙伴共同推進AI能力的提升。這種持續的投入和合作有助於企業在AI應用上不斷深化和創新；企業定期評估AI應用的效果，如透過比較Agent的關單率和人工服務的效果，及時發現並解決問題，確保AI應用能夠持續提升服務質量。
AI在ITSM領域的應用為企業帶來了前所未有的機遇的同時也面臨著諸多挑戰。我們可以看到，從全員AI意識的培養到知識庫的深度最佳化，從分階段實施的穩健策略到多角色AI Agent的精準定位，再到持續投入與效果評估的迴圈改進，每一個方面都需要下足功夫。
未來，隨著技術的不斷進步和企業實踐的深入，AI有望在ITSM領域發揮更大的作用，助力企業實現更高效、更智慧的服務管理。讓我們持續深入這場與“AI”的對話，共同見證並參與這場智慧革命。