5 AI-функцій у ServiceDesk Plus — повний огляд можливостей

1. Solution Assist на основі RAG

У багатьох компаніях є розгорнута база знань, де задокументовано рішення інцидентів і проблем. Користувачі можуть самостійно читати ці статті, діагностувати ситуації та вирішувати типові питання без створення заявки. Однак часто працівники або не знають про наявність цих матеріалів, або не розуміють, де їх шукати: інколи ж вони просто не здогадуються про допомогу технічної секції статті. У таких ситуаціях на допомогу приходить Zia Solution Assist.

Коли користувач ставить запитання через віртуального агента Ask Zia, Solution Assist аналізує запит, знаходить потрібну статтю бази знань за допомогою механізму RAG, а далі статтю узагальнює через LLM-модель Zia KB. Після того агент може автоматично додавати в заявку підгруплене рішення за допомогою спеціального розділення ZiaSolutionAssist.

2. Підсумок розмови та Reply Assist: менше рутини, більше продуктивності

Робота з IT-запитами часто вимагає перегляду довгих електронних листувань, щоб зрозуміти повний контекст проблеми. ServiceDesk Plus знімає це адміністративне навантаження за допомогою функції Conversation Summary.

Ця генеративна AI-функція миттєво формує стислий огляд всієї комунікації по заявці, дозволяючи технікам швидко отримати необхідний контекст.

Завдяки цьому технічні спеціалісти значно менше часу витрачають на перегляд історії листування, особливо під час передачі заявки іншому співробітнику, який не знайомий із попередніми діями та станом звернення. Миттєве надання ключової інформації дає змогу уникати витрат часу на читання початкових звернень та всіх попередніх переписок (тема, опис, нотатки, рішення, email-ланцюжок тощо).

3. Zia Problem Prediction: Прогнозування проблем і проактивні алерти в автоматичному режимі

У більшості IT-служб підтримки робота побудована на реагуванні на інциденти, а пошук взаємозв’язків між ними та визначення кореневої причини часто стають складним і тривалим процесом. Прогнозна AI-модель Zia допомагає аналізувати тренди та патерни інцидентів, виявляючи та групуючи схожі випадки як потенційні проблеми, що потребують уваги.

Problem Prediction сповіщає технічних фахівців, автоматично визначаючи інциденти, які можуть бути пов’язані з тією самою кореневою причиною, без необхідності вручну аналізувати масиви даних. Система надсилає алерти, щойно кількість інцидентів досягає певного порогу, дозволяючи технікам відразу перейти до пошуку та усунення кореневої причини.

4. Zia Sentiment Analysis: Розумні інсайти про досвід кінцевих користувачів

Sentiment Analysis забезпечує аналіз емоційного тону спілкування з користувачами в режимі реального часу, допомагаючи оцінювати їхнє задоволення сервісом. Zia інтелектуально визначає, чи містять взаємодії ознаки радості, розчарування, злості або нейтрального ставлення. Раннє виявлення негативних емоцій дозволяє технікам змінити стиль комунікації на виходячи потреби дії із заявкою, щоб покращити досвід користувача.

Поза межами окремих взаємодій — віджет Technician Sentiment Summary на Zia Dashboard показує агреговані інсайти щодо емоцій, які система визначає у взаємодіях конкретного техніка з користувачами. Це допомагає керівникам сервіс-деску та адміністраторам навчати команду, покращувати стиль спілкування техніків і підвищувати якість сервісу.