HR용 워크포스 최적화 참조
HR용 워크포스 최적화 참조에는 설치된 역할, 시스템 속성 및 테이블에 대한 정보가 포함됩니다.
HR용 워크포스 최적화와 함께 설치되는 구성요소
애플리케이션을 활성화 HR용 워크포스 최적화 하면 사용자 역할, KPI(핵심성과지표), 예약된 작업, 속성, 테이블 등 여러 유형의 구성요소가 설치됩니다.
HR용 워크포스 최적화
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 워크포스 최적화 사용자[sn_hr-wfo.user] | 일반적으로 HR용 워크포스 최적화를 사용합니다. | sn_hr-wfo.user |
| 워크포스 최적화 관리자[sn_hr_wfo.admin] | 추가 매니저를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. | sn_hr_wfo.admin |
| 워크포스 최적화 HR 매니저 [sn_hr_wfo.manager] | 생성, 읽기 또는 업데이트, 코칭, 스케줄링, Teams 또는 채널 관리 애플리케이션을 위한 권한을 부여합니다. | sn_hr_wfo.manager |
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| sn_hr_wfo.hr_group_types | 올바른 HR 관련 목록이 팀 성과 모듈의 기록에서 렌더링되도록 하는 시스템 속성입니다. 로그인한 사용자는 이 속성에 지정된 그룹 유형(sysId) 그룹에 속해야 합니다. |
| 모듈 이름 | 모듈 테이블/데이터베이스 뷰 |
|---|---|
| 관리자 작업 공간 | 일정 및 코칭과 같은 모든 애플리케이션의 필터 구성을 저장합니다. [sn_mgr_workspace_filter_configuration] |
| 일정 |
|
| Coaching |
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관리자 작업 공간
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 관리자 작업 공간 사용자 [sn_mgr.workspace.user] | 홈 및 목록 모듈에 대한 읽기 권한을 부여합니다. | workspace_user |
| 관리자 작업 공간 매니저 [sn_mgr_workspace.manager] | 기본 그룹, 추가 관리자 및 승인 버튼에 대한 읽기 권한을 부여합니다. |
|
| 관리자 작업 공간 관리자[sn_mgr_workspace.admin] | 관리자 작업 공간에서 모든 애플리케이션 및 설정을 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
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| 속성 | 설명 |
|---|---|
| cnm_skills.ws_max_users_swap_skill_matrix | 기술 매트릭스에서 내가 축을 교체할 수 있는 사용자 수의 최대 한도입니다.
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| 표시기 이름 | 설명 |
|---|---|
| 아니요. 해결된 케이스 수 | 처음으로 처리할 때 해결된 인시던트 수입니다. |
| 지난 30일 동안 업데이트되지 않은 케이스 수 | 30일 동안 업데이트하지 않은 케이스의 수입니다. |
| 재오픈된 해결 케이스 수 | 문제가 적절히 처리되지 않아 재오픈된 케이스의 수입니다. |
| 에스컬레이션된 오픈 케이스 수 | 작업하지 않고 에스컬레이션된 케이스의 수입니다. |
| 예약된 작업 | 설명 |
|---|---|
| 일일 데이터 수집 | 매일 작업을 실행하고 모든 팀 표시기의 데이터를 수집합니다. |
| 이력 데이터 수집 | 작업을 실행하고 모든 팀 표시기의 이력 데이터를 수집합니다. |
| 주간 데이터 수집 | 매주 작업을 실행하고 관리자 작업 공간의 모든 표시기의 데이터를 수집합니다. |
예약
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 교대조 계획 수립 사용자[sn_shift_planning.user] | 일정 및 교대조를 볼 수 있는 기능을 포함하여 일정에 대한 읽기 권한을 부여합니다. | |
| 교대조 계획 수립 에이전트[sn_shift_planning.agent] | 에이전트에게 자신의 달력에 액세스하고 교대조 교환 또는 휴가를 요청할 권한을 부여합니다. | sn_shift_planning.user |
| 교대조 계획 수립 관리자[sn_shift_planning.admin] | 일정과 근무 교대조를 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
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| 테이블 | 설명 |
|---|---|
| sn_shift_planning_time_worked_summary | 에이전트의 작업 시간 요약을 저장합니다. |
| sn_shift_planning_agent_time_work | 클럭인/클럭아웃 시간 등 에이전트가 작업한 시간을 저장합니다. 에이전트가 일찍 로그인하거나 늦게 로그아웃하는 경우, 클럭인/클럭아웃 시간 대신 교대조 시작 및 교대조 종료 시간이 저장됩니다. |
| sn_shift_planning_agent_time_attendance | 에이전트의 클럭인/클럭아웃 시간을 저장합니다. 에이전트가 로그인/로그아웃하거나 현재 상태를 변경하면 데이터가 검색됩니다. |
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| sn_shift_planning.number_of_days_to_cache | 에이전트 일정을 캐시할 일 수입니다.
|
| sn_shift_planning.enable_schedule_adherence | 에이전트의 일정 준수 정보를 계산하고 표시합니다.
|
| sn_shift_planning.early_clockin_threshold | 임계치 설정은 에이전트가 예정된 시간보다 빠르게 혹은 늦게 클럭인/클럭아웃해도 미준수로 간주되지 않는 시간을 분 단위로 표시합니다. 에이전트가 예정된 시작 시간 전에 업무를 시작해도 되는 유연 시간이 얼마나 허용되는지를 나타냅니다.
|
| sn_shift_planning.adherence_threshold | 준수 상태인 임계치의 백분율을 설정합니다. 정의된 임계치 값(70%) 이상을 충족하지 않는 에이전트는 미준수 에이전트로 간주됩니다.
|
| sn_shift_planning.conformance_lower_threshold | 일치 유연성에 대한 하한 임계치 백분율을 설정합니다. 정의된 하한 및 상한 일치 임계치 값(80-120)을 충족하지 않는 에이전트는 미일치 에이전트로 간주됩니다.
|
| sn_shift_planning.conformance_upper_threshold | 일치 유연성에 대한 상한 임계치 백분율을 설정합니다. 정의된 하한 및 상한 일치 임계치 값(80-120)을 충족하지 않는 에이전트는 미일치 에이전트로 간주됩니다.
|
| sn_shift_planning.auto_clockout_threshold | 에이전트가 클럭아웃을 잊었을 때 시스템이 대기한 후에 자동 클럭아웃 이벤트를 생성하는 임계치 시간입니다. 예를 들어, 에이전트의 계획된 근무 교대조가 오전 8시부터 오후 5시이며 오후 5시에 클럭아웃하지 않으면 시스템이 임계치 시간에 따라 60분을 대기한 후 자동 클럭아웃 이벤트를 생성합니다.
|
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 교대조 계획 수립 - 모든 에이전트 일정 캐시 삭제 | sn_shift_planning_agent_availability 테이블에서 캐시를 삭제합니다.
|
| 클럭아웃 이벤트 생성(클럭아웃 이벤트가 트리거되지 않는 시나리오의 경우) | 에이전트가 클럭아웃하지 않은 경우 4시간마다 클럭아웃 이벤트를 생성합니다. 주: 에이전트의 근무 교대조 시간을 오전 8시부터 오후 5시까지로 간주하고 sn_shift_planning.auto_clockout_threshold 속성값이 60분으로 설정됩니다. 에이전트가 클럭인한 후에 클럭아웃하지 않은 경우, 예약된 작업이 오후 6시(오후 5시 + 60분)까지 기다리고 그때까지도 클럭아웃이 발생하지 않으면 시스템에서 에이전트의 교대조 종료 시간으로 클럭아웃 이벤트를 생성합니다. |
| 에이전트의 작업 시간 요약 채우기 | 매일 실행되어 전날의 에이전트의 계획 및 실제 근무 교대 시간을 기준으로 작업 시간, 준수 및 일치 상태를 계산합니다. 값은 [sn_shift_planning_time_worked_summary] 테이블에 저장됩니다. |
| 실제 근무 이벤트에 대한 래퍼 종료 시간 업데이트 | 매일 실행되어 실제 근무 래퍼 종료 시간이 마지막 클럭아웃 시간과 일치하는지 확인합니다. |
| [일정 준수] 일일 데이터 수집 | 매일 작업을 실행하고 모든 팀 표시기의 데이터를 수집합니다. |
| [일정 준수] 기록 데이터 수집 | 작업을 실행하고 모든 팀 표시기의 이력 데이터를 수집합니다. |
| [일정 준수] 주별 데이터 수집 | 매주 작업을 실행하고 관리자 작업 공간의 모든 표시기의 데이터를 수집합니다. |
휴가 및 교대조 교환 요청 승인에 대한 기한 설정: 관리자는 휴가 요청 및 교대조 교환 요청 승인 플로우에 대한 기한 논리를 구성할 수 있습니다. 승인 기한은 요청 시작 날짜 이전의 일 수로 설정됩니다. 기본값은 2일이며, 이는 곧 요청 시작 날짜 2일 전까지 승인이 되지 않으면 자동으로 거부된다는 뜻입니다. 플로우 구성에 대한 자세한 내용은 플로우 디자이너에서 첫 번째 플로우 빌드를 참조하십시오.
수요 예측
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 할당된 케이스 | 케이스에 대한 데이터를 수집합니다. |
| 생성된 채팅 상호작용 | 채팅 상호작용에 대한 데이터를 수집합니다. |
모든 예측 구성에 기본적으로 WFO 예측 시계열 메트릭 유지 정책을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 이 유지 정책은 모든 zboot 고객에 대해 지난 3년간의 데이터를 15분 간격으로 저장합니다.
| 이름 | 이 자원 예측 구성을 생성하는 수식 |
|---|---|
| 판매 지원을 위한 자원 | ([FC: 생성된 채팅 상호작용] * [FP: 평균 채팅 작업 시간 - 판매 지원] |
| 서비스 지원을 위한 자원 | ([FC: 할당된 케이스] * [FP: 평균 케이스 작업 시간 - 서비스 지원]) + ([FC: 생성된 채팅 상호작용] * [FP: 평균 채팅 작업 시간 - 서비스 지원]) |
| 기술 지원을 위한 자원 | ([FC: 할당된 케이스] * [FP: 평균 케이스 작업 시간 - 기술 지원]) + ([FC: 생성된 채팅 상호작용] * [FP: 평균 채팅 작업 시간 - 기술 지원]) |
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 서비스 지원: 평균 케이스 작업 시간 | 서비스 지원 에이전트가 케이스에 대해 수행한 작업의 평균 시간입니다. 시간은 시간 단위로 측정됩니다. 기본값은 0.5입니다. |
| 서비스 지원: 평균 채팅 작업 시간 | 서비스 지원 에이전트가 각 상호작용에 대해 수행한 평균 채팅 기간입니다. 시간은 시간 단위로 측정됩니다. 기본값은 0.25입니다. |
| 기술 지원: 평균 케이스 작업 시간 | 기술 지원 에이전트가 케이스에 대해 수행한 작업의 평균 시간입니다. 시간은 시간 단위로 측정됩니다. 기본값은 1입니다. |
| 기술 지원: 평균 채팅 작업 시간 | 기술 지원 에이전트가 각 상호작용에 대해 수행한 평균 채팅 기간입니다. 시간은 시간 단위로 측정됩니다. 기본값은 0.5입니다. |
| 판매 지원: 평균 채팅 작업 시간 | 판매 지원 에이전트가 각 상호작용에 대해 수행한 평균 채팅 기간입니다. 시간은 시간 단위로 측정됩니다. 기본값은 0.5입니다. |
예측 구성에 대한 매개변수를 생성하는 경우 예측 속성 섹션에 나열된 기본 예측 매개변수 대신에 구성에 설정된 값이 사용됩니다. 예측 매개변수를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 예측 매개변수를 수정하여 예측 데이터 시각화 문서를 참조하십시오.
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| sn_agent_forecast.forecast_interval | 이력 데이터가 수집되고 예측이 생성되는 가장 작은 간격(분)입니다. 유효한 값은 15와 60입니다. |
| sn_agent_forecast.number_of_historical_days_in_timeseries_chart | 관리자 작업 공간의 시계열 차트에 표시될 과거 일수입니다. |
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 예측 관리자 [sn_agent_forecast.admin] | 예측 구성 테이블을 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있는 관리 권한을 부여합니다. |
|
| 예측 사용자 [sn_agent_forecast.user] | 예측 구성 테이블에 대한 읽기 권한을 부여합니다. |
| 테이블 | 설명 |
|---|---|
| 예측 구성 [sn_agent_forecast_configuration] | 데이터 수집 정의 및 자원 변환 수식 구성을 정의합니다. |
| 예측 매개변수 [sn_agent_forecast_parameter] | 수식에 필요한 예측 매개변수를 정의합니다. |
| 예측 구성 그룹 [sn_agent_forecast_configuration_m2m_sys_user_group] | 자원 변환 수식을 할당 그룹과 연결합니다. |
- 판매 지원
- 서비스 지원
- 기술 지원
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 수요 예측 데이터 수집 정의에 따른 일일 데이터 수집 | 매일 오전 2시에 실행됩니다. 데이터 수집 정의 구성에 정의된 테이블별로 모든 그룹에 대해 전날에 매 시간마다 작성된 기록 수를 계산하여 MetricBase에 저장합니다. |
| 향후 자원 예측 | 매일 오전 3시에 실행됩니다. 수집한 데이터를 기반으로 향후 예측 자원을 계산하고 해당 데이터를 MetricBase의 에이전트 예측 메트릭에 저장합니다. |
| 전날의 케이스 및 채팅 생성 | 전날의 데모 케이스 및 채팅을 생성하는 일일 작업입니다. |
| 케이스 데모 데이터 제거 | 90일이 지난 케이스를 삭제합니다. 기본적으로 사용 설정되지 않습니다. |
| 상호작용 데모 데이터 삭제 | 90일이 지난 채팅을 삭제합니다. 기본적으로 사용 설정되지 않습니다. |
| 수요 예측 데이터 수집 정의에 따른 이력 데이터 수집 | 요청 시 실행됩니다. 자동화된 예측 구성을 위해 지난 3년간의 일별 기록 데이터를 시간별로 수집합니다. |
| 예측 데모 데이터 생성 | 요청 시 실행됩니다. 데이터 수집 정의에 따라 지난 90일 동안의 데이터를 수집합니다. 향후 작업에 대한 자원 예측을 실행하여 향후 30일 동안의 볼륨 예측 및 인력 배치 계획을 생성합니다. 전날 작업에 대한 케이스 및 채팅 생성을 활성화하여 케이스 및 채팅을 생성합니다. |
Teams
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| Teams 사용자[sn_team_perf.team_performance_user] | KPI 테이블을 읽을 수 있는 권한을 부여합니다. |
|
| Teams 관리자 [sn_team_perf.team_performance_admin] | Teams 모듈에서 KPI, KPI 그룹 및 할당 그룹을 생성하고 구성하기 위한 접근 권한을 부여합니다. |
|
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| sn_team_perf.kpi_group.max_parent_kpis | 한 KPI 그룹에 추가할 수 있는 상위 표시기의 최대 수입니다.
|
| sn_team_perf.kpi_group.max_supporting_kpis | 상위 KPI를 정의할 수 있는 지원 KPI의 최대 수입니다.
|
| sn_team_perf.ws.max_assignment_groups | 관리자 작업 공간에서 Teams 애플리케이션에 표시할 순서 번호에 따라 우선순위가 지정되는 최대 할당 그룹 수입니다.
|
| sn_team_perf.default_date_range | 날짜 범위 선택기에서 설정된 기본 날짜 범위입니다.
|
Coaching
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 코칭 관리자[sn_coaching.admin] | 코칭 기회, 평가, 교육 및 기술을 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
|
| 코칭 코치[sn_coaching.coach] | 코칭 기회, 평가, 교육 및 기술을 생성, 읽기 또는 업데이트할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
|
| 코칭 교육생[sn_coaching.trainee] | 교육, 평가 및 기술 기록을 추가할 수 있도록 접근 권한을 부여합니다. |
|
| 비즈니스 규칙 | 테이블 | 설명 |
|---|---|---|
| 코칭 설문 조사 점수 계산 | 평가 인스턴스[asmt_assessement_instance] | 설문 조사 점수를 기준으로 피드백 등급을 설정합니다. |
| 코칭 기회 이름 | 설명 | 테이블 |
|---|---|---|
| SLA 위반으로 인한 코칭 기회 | 담당했던 케이스가 중요하고 우선 순위가 높으면서 SLA를 위반한 에이전트를 위한 코칭 기회입니다. | 작업 SLA [task_sla] |
| 낮은 CSAT로 인한 코칭 기회 | 담당했던 케이스가 고객 만족도 점수가 4 미만인 에이전트를 위한 코칭 기회입니다. | 케이스 보고서 [sn_customerservice_case_report] |
| 기술 부여 검증을 위한 코칭 기회 | 에이전트에게 부여된 기술의 검증을 위한 코칭 기회입니다. | 케이스 [sn_customerservice_case] |
| 지식 관리 프로세스: 지식 문서의 품질에 대한 코칭 | 평가를 검토한 결과 지식 문서의 품질을 개선할 필요가 있는 에이전트를 위한 코칭 기회입니다. | 케이스 [sn_customerservice_case] |
| 높은 TTR로 인한 코칭 기회 | 담당했던 케이스의 문제 해결 시간이 3일 이상인 에이전트를 위한 코칭 기회입니다. | 케이스 보고서 [sn_customerservice_case_report] |
| 상호작용: 처리 시간으로 인한 코칭 기회 | 담당했던 상호작용의 처리 시간이 10분 이상인 에이전트를 위한 코칭 기회입니다. | 상호작용 [interaction] |
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 채팅 품질 설문 조사 | 채팅 상호작용 코칭 기회와 관련된 설문 조사입니다. 코치는 에이전트가 채팅 상호작용을 완료한 후 이 설문 조사를 사용하여 에이전트를 평가합니다. |
| 케이스 품질 설문 조사 | 케이스 상호작용 코칭 기회와 관련된 설문 조사입니다. 코치는 에이전트가 케이스 상호작용을 완료한 후 이 설문 조사를 사용하여 에이전트를 평가합니다. |
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| sn_coaching.learning_default_duration | 지식 문서 읽기나 교육을 완료할 때까지 남은 일 수입니다. 관리자(sn_wfo.admin)는 교육생이 문서 읽기나 교육을 완료할 수 있는 일 수를 설정합니다. 일 수는 교육생이 교육을 완료해야 하는 기한으로 변환됩니다. 기한은 교육생의 시간대를 고려하여 현재 날짜부터 계산됩니다.
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| sn_coaching.exclude_weekends_on_training_due_date | 교육생이 교육을 완료해야 하는 기한을 설정할 때 주말을 제외합니다.
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학습 동반 코칭
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 학습 관리자 [sn_lc.learning_admin] | 카탈로그, 학습 컨텐츠, 역할을 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)하고 학습 소스를 구성할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
|
| 학습 카탈로그 관리자 [sn_lc.catalog_manager] | 학습 카탈로그를 생성, 읽기 또는 업데이트할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
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| 학습 카탈로그 그룹 관리자 [sn_lc.catalog_group_manager] | 그룹을 기반으로 학습 카탈로그를 생성, 읽기 또는 업데이트할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
|
| 학습 컨텐츠 생성자 [sn_lc.content_creator] | 내부 코스를 생성, 읽기 또는 업데이트할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. | sn_lc.content_reader |
| 학습 컨텐츠 작성자 [sn_lc.content_writer] | 학습 코스에 대한 읽기 또는 쓰기 권한을 부여합니다. | sn_lc.content_creator |
| 학습 컨텐츠 독자 [sn_lc.content_writer] | 학습 코스에 대한 읽기 권한을 부여합니다. | sn_lc.content_reader |
| 학습 컨텐츠 자문가 [sn_lc.learning_advisor] | 학습 작업을 할당할 수 있습니다. | sn_lc.learning_advisor |
| 학습 작업 생성자 [sn_lc.task_creator] | 학습 작업에 대한 읽기 또는 쓰기 권한을 부여합니다. | sn_lc.task_creator |
| 테이블 | 설명 |
|---|---|
| 학습 외부 컨텐츠 [sn_lc_external_content] |
외부 공급업체 시스템에서 가져온 외부 코스 항목의 상세 정보를 저장합니다. |
| 학습 사용자 코스 활동 [sn_lc_user_course_activity] |
코스가 할당된 사용자, 상태, 기한 및 학습 코스 이름과 같은 학습 코스 활동의 상세 정보를 저장합니다. |
| 학습 컨텐츠 [sn_lc_content] |
ServiceNow에서 생성된 지식 문서, 비디오 등의 내부 학습 컨텐츠에 대한 상세 정보를 저장합니다. |
| 학습 코스 항목 [sn_lc_course_item] |
학습 코스가 속한 소스와 같은 학습 코스 항목의 상세 정보를 저장합니다. |
| 학습 카탈로그 [sn_lc_catalog] |
학습 카탈로그 항목의 상세 정보를 코스 항목과 함께 저장합니다. |
| 학습 작업 [sn_lc_learning_task] |
학습 작업이 할당된 사용자, 학습 작업을 완료해야 하는 기한 등 학습 작업에 대한 상세 정보를 저장합니다. |
| 학습 시스템 구성 [sn_lc_learning_system_configuration] |
소스의 구성 매개변수를 저장합니다(외부 공급업체 학습 관리 시스템). |
| 속성 | 설명 |
|---|---|
| glide.ui.sn_coaching_assessment_activity.fields | 코칭 평가 활동을 편집합니다.
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| sn_coaching.recommended_learning_deprecated | 코칭 권장 교육은 사용되지 않으며 학습 동반 코칭의 코스 항목과 학습 작업으로 대체됩니다.
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| sn_coach.lrn.exclude_weekends_on_learning_task_due_date | 학습 작업에 대한 기한 날짜를 설정하는 동안 주말을 제외하려면 속성을 사용합니다.
|
| sn_coach_lrn.learning_list_menu_props | 학습 작업 탭, 코칭 모듈의 now-list-menu 구성요소에 대한 데이터 배열 속성입니다.
|
| com.glide.transform.json.max-partial-length | JSON 객체를 내부 객체로 변환하고 API 호출을 통해 가져온 기록의 단어 제한을 설정합니다.
주: 원하는 값을 설정하려면 이 시스템 속성을 추가해야 합니다. |
| com.snc.process_flow.reporting.serialized.val_size_limit | 플로우 실행 상세 정보에서 각 단계의 런타임 값에 허용되는 바이트 수를 지정합니다. 자르기 방지를 위해 값을 0보다 작거나 같은 정수로 설정합니다.
|
기술 추천
| 역할 이름 [name] | 설명 | 포함하는 역할 |
|---|---|---|
| 기술 추천 사용자[sn_sre.user] | 기술 추천 테이블을 볼 수 있는 권한을 부여합니다. | wfo.user |
| 기술 추천 관리자[sn_sre.admin] | 기술 추천에 대한 속성을 편집할 수 있는 관리자 권한을 부여합니다. |
|
| 속성 | 설명 |
|---|---|
기술 추천 활성화. sn_sre.enable_skill_recommendation |
에이전트의 기술 추천을 시작하려면 이 속성을 활성화합니다.
|
지도 학습을 기반으로 예측할 수 있는 기술의 최대 수. sn_sre.max_supervised_skills |
지도 학습을 사용하여 예측 신뢰도로 주문한 각 인시던트에 대해 예측할 수 있는 최대 기술 수입니다.
|
지도 학습을 기반으로 예측할 수 있는 기술의 최대 수. sn_sre.max_unsupervised_skills |
자율 학습을 사용하여 예측 신뢰도로 주문한 각 인시던트에 대해 예측할 수 있는 최대 기술 수입니다.
|
예측 인텔리전스에서 에이전트에게 권장하기 전에 에이전트에 대해 동일한 기술을 예측해야 하는 횟수. sn_sre.user_predicted_skill_threshold |
예측 인텔리전스에서 에이전트의 기술을 권장하기 전에 에이전트에 대해 동일한 기술을 예측해야 하는 횟수입니다.
|
유사 케이스의 기술을 추천하는 유사성 솔루션 정의. sn_customerservice.unsupervised_solution_definition_for_cases |
자율 학습을 사용하여 케이스를 해결하기 위해 기술을 예측하는 데 사용하는 예측 인텔리전스 솔루션 정의의 이름입니다. 자체 솔루션 정의를 생성한 경우 기본 솔루션 정의를 생성한 것으로 바꿀 수 있습니다.
|
케이스에 맞는 기술을 추천하는 유사성 솔루션 정의. sn_customerservice.supervised_solution_definition_for_cases |
지도 학습을 사용하여 케이스를 해결하기 위해 기술을 예측하는 데 사용하는 예측 인텔리전스 솔루션 정의의 이름입니다. 자체 솔루션 정의를 생성한 경우 기본 솔루션 정의를 생성한 것으로 바꿀 수 있습니다.
|
| 예약된 작업 | 설명 |
|---|---|
| 기술 예측 시작 | 전날 종결된 모든 인시던트에 대해 매일 오전 1시에 작업을 실행합니다. 유사한 미해결 인시던트를 해결하기 위해 인시던트를 종결하는 데 사용할 기술을 권장합니다. |
| 테이블 | 설명 |
|---|---|
| 사용자 예측 기술[sn_sre_user_predicted_skill] |
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| 작업 예측 기술[sn_sre_task_predicted_skill] |
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