机器学习如何改变IT服务?

什么是数字劳工?

您不能忽略-云计算,物联网,大数据,人工智能机器学习等技术正在创造一种新型的劳动力系统; 叫做数字劳动

借助现在可用的认知平台,机器可以学习和理解正在发生的事情的含义。 这些新兴技术扰乱了每个行业,越来越多的公司正在尝试认知计算和自动化平台

毫无疑问,这是另一次工业革命。 我们今天执行的许多任务将由Digital Labor承担。

机器学习如何改变IT服务

机器学习可以极大地改变IT服务,但是在您上路之前要有一些目标-因为机器学习并不是您可以应用并从中受益的魔术。

  • 跨网络收集,分析和预测信息,并使用信息预测IT滞后。
  • 通过将票证分配给处理过类似票证的中小企业来减少违反SLA的行为
  • 将多个问题关联起来,使最相关的运维人员看到根本原因和影响的列表,并自动启动虚拟作战室
  • 使用票证文本分类创建模型,并使用样本进一步训练模型
  • 通过预测数量变化和活动工作量来预测IT服务交付成本
  • 平衡资源,工作灵活性和IT服务绩效
  • 知识文章可以自动保存
  • 使IT团队专注于工作流而不是单个警报
  • 自动分析安全数据,了解用户行为,为他们提供风险评分并根据其行为的突然变化加强身份验证

加特纳说,

现在是时候在IT服务台利用这些技术来支持数字工作场所的主动,个性化和动态需求了。

机器学习如何补充您当前的IT工具?

机器学习技术可以补充您当前的监视工具,提供根本原因分析和任何异常的实时检测。

IT遥测的数量(事件,警报,陷阱,消息)可能非常庞大且不堪重负。 但是,借助机器学习,您的IT生产运营人员可以立即了解整个环境中可能产生的数千个事件。 快速查看噪声信号以及了解事件如何与几种情况相关联的能力被称为IT态势感知—所有IT团队都在寻求改进。 资源

范例1:

诸如Zendesk,Desk.com之类的Service Desk工具使用机器学习和语义分析来自动标记传入的票证,以便您可以处理徽章中的类似票证

Zendesk是首批实施机器学习的客户服务平台之一,该平台以本机自动响应具有相关知识库文章的客户凭单,从而帮助他们解决并转移了客户提出的咨询请求。

范例2:

Atlassian在其JIRA服务台中引入了智能图,JIRA服务台是一种混合算法,结合了关键字搜索和机器学习功能,可提供更好的搜索结果。

智能图消除了玩猜谜游戏的麻烦。 通过优化真正的交互和机器学习以在IT形式和通用术语之间转换,您的客户将成为快乐的露营者

但是,不要忘记这些:

此类工具的性能会根据使用的机器学习算法,排名方法,数据集的质量和训练模型而有所不同

在IT运营中实施机器学习工具之前,请确定一些目标。

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