由机器学习驱动的字段预测
- 通过聚类相似事件预测问题
- 智能分诊与路由
- 自动将工单路由到正确的技术人员
和技术人员组 - 快速评估变更风险级别
- 基于终端用户情绪的增强交互
利用我们的预测 AI 引擎预见结果并简化工单管理
我们的内部 AI 助手 Zia 提供全面支持，帮助服务台团队更快更智能地工作。凭借其预测智能，Zia 提供智能建议并推荐上下文相关的操作，帮助技术人员加快解决时间。
通过让 Zia 分析事件趋势识别潜在问题
Zia 通过聚类相似事件预测问题，并提醒技术人员主动处理。您可以通过定义传入事件的阈值自动化预测，或手动运行预测。从已识别问题的中央列表轻松跟踪和管理问题。
利用
智能变更风险预测推动成功变更
Zia 分析历史数据，在您记录或编辑变更请求时预测潜在风险级别。
通过让 Zia 解析电子邮件回复重新打开工单并批准请求
通过让 Zia 解析审批者的回复邮件，实现审批自动化。Zia 可以依靠其专有的 ML 模型，或利用 ChatGPT、Azure OpenAI 或 Google AI Studio 的强大功能来预测审批。Zia 还可以根据终端用户对工单关闭通知的邮件回复判断哪些工单需要重新打开。
通过情绪分析理解终端用户情绪，采取适当的工单操作
Zia 利用 AI 驱动的情绪分析，预测请求者对话的情绪基调，并将其分类为正面、中性或负面。通过整体情绪评分和适当的表情符号标注请求者对话，您的团队现在可以即时识别用户情绪，并相应调整沟通风格。
通过智能建议加速分类
Zia 的字段预测功能可以通过智能建议类别、子类别甚至项目等各字段的正确值，减少技术人员的数据录入工作量。借助此功能，您可以确保工单分类准确，同时减轻技术人员的负担。
基于
相关工单属性预测优先级
Zia 可以自动化工单优先级设置，不仅建议，还能根据我们的 ML 模型分析的历史数据为传入工单应用适当的优先级。
让 Zia 通过智能路由预测将合适的技术人员或团队
分配到传入工单
通过工单的分类和优先级简化技术人员分配流程。Zia 可以预测哪些技术人员或技术人员组具备处理请求的合适专业知识。工单还会根据技术人员的可用性和专业知识自动分配。
向您的请求者推荐合适的模板
Zia 凭借其预测智能，还可以在用户编辑请求或将请求类型从服务转换为事件及反之时，智能地建议合适的模板。
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