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sourceDocument: Xanadu: Customer Service Management
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    - Xanadu: Customer Service Management

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    - Customer and Industry


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# Task Intelligence-Administratorkonsole

# Task Intelligence-Administratorkonsole {#ariaid-title1}

* Freigeben Version: Xanadu
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* Aktualisiert 1. August 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 Minute Lesedauer

Verwenden Sie die Task Intelligence-Administratorkonsole zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen, die verschiedene Arten von Informationen für Fall- und Interaktionsdatensätzevorhersagen.

Über die Administratorkonsole können Sie Vorhersagemodelle einrichten, eine Vorschau der Service Desk-Mitarbeiter-Experience anzeigen, anzeigen, wann die Modelle aktiv sind, und die Leistung des Modells nachverfolgen.  
Die Admin Console stellt Tools bereit, mit denen Sie in wenigen Schritten Modelle für maschinelles Lernen erstellen und implementieren können. Jedes Modell folgt einem sechsstufigen Prozess.

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| 1. Wählen Sie ein Modell als Ausgangspunkt aus. | Wählen Sie je nachdem, was das Modell tun soll, ein geeignetes Modell aus. Beispiel: * Verwenden Sie das -Feldvorhersagemodell, um Feldwertvorhersagen zu treffen, die Sie zur Kategorisierung von Fällen und Interaktionenverwenden können. * Mit dem Fallstimmungsmodell können Sie die Stimmung zu jedem Zeitpunkt von der Erstellung bis zur Lösung des Falls vorhersagen. {#csm-task-intel-admin-center__ul_tsd_bnv_c5b} |
| 2. Definieren Sie den Zweck des Modells. | Teilen Sie dem Modell mit, wann es Vorhersagen treffen soll und was es vorhersagen soll. Zum Beispiel kann es die Kategorie und die Priorität voraussagen, wenn ein neuer Fall erstellt wird. |
| 3. Wählen Sie die Daten aus, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. | Trainieren Sie das Modell mit ausgewählten Daten, z. B. dem Text in der Kurzbeschreibung und der Beschreibung, damit es Muster in den Daten erlernen kann. Testen Sie dann das Modell, um zu sehen, wie gut es funktioniert. |
| 4. Bewerten Sie die Ergebnisse des Modells. | Zeigen Sie die Testergebnisse an, um zu sehen, wie gut das Modell abschneidet. Diese Ergebnisse geben an, wie ein Modell nach der Bereitstellung abschneidet. |
| 5. Wählen Sie Einstellungen für Vorhersageergebnisse aus. | Fügen Sie Vorhersagen direkt zu Datensatzfeldernhinzu, zeigen Sie Vorhersagen als Empfehlungen an, oder überwachen Sie Vorhersagen im Hintergrund. |
| 6. Stellen Sie das Modell bereit. | Überprüfen Sie Ihre Auswahl, und beginnen Sie mit der Verwendung des Modells. |
[Tabelle : 1. Schritte zum Erstellen und Implementieren von maschinellen Lernmodellen]

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Sie können auch die Task Intelligence-Administratorkonsole verwenden, um auf zugehörige Anwendungen zuzugreifen. Weitere Informationen zur Verwendung der -Konsole finden Sie in den folgenden Themen:

* [Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Datensatzfeldern](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4rpSTPN_e~YRCOfLTNJ6Ug "Erstellen und trainieren Sie ein Modell, um Felder für Fall- und Interaktionsdatensätze vorherzusagen.")
* [Modell zur Vorhersage der Fallstimmung erstellen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/uyqdbIq4NmCBJFyb4_TdMg "Bearbeiten und testen Sie das vortrainierte Stimmungsmodell, um die Stimmung für Kundenservicefälle vorherzusagen.")
* [Erstellen Sie ein Modell zum Erkennen der Fallsprache](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Okn_23IxUar6Z2CCRCAXtg "Bearbeiten und testen Sie das vortrainierte Modell, um die Sprache zu erkennen, die zum Erstellen von Kundenservicefällen verwendet wird.")
* [Erstellen Sie einen Anwendungsfall für Document Intelligence](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/n62XoYr3UDDFjLAy2QA7kw "Erstellen Sie einen Anwendungsfall, der die Informationen identifiziert, die aus E-Mail- und Fallanhängen extrahiert werden sollen, und bestimmt, wie Anwender mit CSM-Mitarbeiterrollen mit den extrahierten Werten im Document Intelligence-Arbeitsbereich interagieren.")
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* **[Einrichtung und Verhalten des Modells für maschinelles Lernen](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/m2Y2dFIyUJF9YLpbuYuZfA)**   
  Richten Sie Modelle ein, um Feldwerte und Stimmungen für Kundenservicefälle vorherzusagen.