5 AI-функций в ServiceDesk Plus — полный обзор возможностей

1. Solution Assist на основе RAG

Во многих компаниях существует развернутая база знаний, где задокументированы решения инцидентов и проблем. Пользователи могут самостоятельно читать эти статьи, диагностировать ситуации и решать типичные вопросы без создания заявки. Однако часто сотрудники либо не знают о существовании этих материалов, либо не понимают, где их искать; иногда они просто не догадываются, что технический раздел статьи может помочь. В таких ситуациях на помощь приходит Zia Solution Assist.

Когда пользователь задаёт вопрос через виртуального агента Ask Zia, Solution Assist анализирует запрос, находит нужную статью базы знаний с помощью механизма RAG, а затем обобщает её через LLM-модель Zia KB. После этого агент может автоматически добавить в заявку подготовленное решение с помощью специального раздела ZiaSolutionAssist.

2. Итог разговора и Reply Assist: меньше рутины, больше продуктивности

Работа с IT-запросами часто требует просмотра длинных цепочек переписки, чтобы понять полный контекст проблемы. ServiceDesk Plus снимает эту административную нагрузку с помощью функции Conversation Summary.

Эта генеративная AI-функция мгновенно формирует краткий обзор всей коммуникации по заявке, позволяя техникам быстро получить необходимый контекст.

Благодаря этому технические специалисты тратят значительно меньше времени на изучение истории переписки — особенно при передаче заявки другому сотруднику, который не знаком с предыдущими действиями и состоянием обращения. Мгновенное предоставление ключевой информации позволяет избежать траты времени на чтение первоначальных обращений и всех предыдущих переписок (тема, описание, заметки, решение, email-цепочка и т. д.).

3. Zia Problem Prediction: прогнозирование проблем и проактивные алерты в автоматическом режиме

В большинстве IT-служб поддержка построена на реагировании на инциденты, а поиск взаимосвязей между ними и определение корневой причины часто становятся сложным и длительным процессом. Прогностическая AI-модель Zia помогает анализировать тренды и паттерны инцидентов, выявляя и группируя схожие случаи как потенциальные проблемы, которые требуют внимания.

Problem Prediction интеллектуально уведомляет техников, автоматически определяя инциденты, которые могут быть связаны с одной и той же корневой причиной — без необходимости вручную анализировать большие массивы данных. Система отправляет алерты, как только количество инцидентов достигает определённого порога, позволяя техникам сразу перейти к поиску и устранению корневой причины.

4. Zia Sentiment Analysis: интеллектуальные инсайты о пользовательском опыте

Sentiment Analysis обеспечивает анализ эмоционального тона общения с пользователями в режиме реального времени, помогая оценивать их удовлетворённость сервисом. Zia интеллектуально определяет, содержит ли взаимодействие признаки радости, разочарования, злости или нейтрального настрою. Раннее выявление негативных эмоций позволяет техникам изменить стиль общения и подход к работе с заявкой, чтобы улучшити опыт пользователя.

Помимо аналізу отдельных взаимодействий — виджет Technician Sentiment Summary на Zia Dashboard отображает агрегированные инсайты об эмоциях, которые система фиксирует у конкретного техника во время общения с пользователями. Это помогает руководителям сервис-деска и администраторам обучать команду, улучшать стиль коммуникации техников и повышать качество сервиса.