Configurer la catégorisation des enregistrements

  • Rversion finale: Washingtondc
  • Mis à jour 1 févr. 2024
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    • Activez les modules d’extension requis, importez des données d’entraînement et créez et entraînez un modèle pour prédire les valeurs de champ pour les enregistrements de ticket et d’interaction.

    Tableau 1. Étapes de configuration de la catégorisation des enregistrements
    Étape Description
    Assurez-vous que votre instance est configurée pour Predictive Intelligence (PI).

    Predictive Intelligence est une fonctionnalité de la plateforme ServiceNow qui fournit une couche d'intelligence artificielle servant de cadre de travail aux modèles d'apprentissage machine. Pour en savoir plus, consultez Intelligence prédictive.
    Activez l'application Task Intelligence for Customer Service (com.snc.csm_ml_task).
    L’application Task Intelligence for Customer Service permet aux clients de créer et d’entraîner des modèles d’apprentissage machine de catégorisation. Cette application active automatiquement les modules d'extension suivants :
    • Intelligence prédictive pour Customer Service Management (com.snc.csm_ml)
    • Service clientèle (com.sn_customerservice)
    • Skills Management (com.snc.skills_management)
    • Dynamic Translation (com.glide.dynamic_translation)
    • Service de détection des langues ServiceNow Spoke (com.glide.language_detection_spoke)
    • Predictive Intelligence - Task Intelligence (com.glide.platform_ml_task)
    • Centre d’administration pour Task Intelligence (com.sn_ti_admin)
    Importez un jeu de données d'entraînement.

    Vous pouvez utiliser la fonctionnalité de catégorisation des enregistrements avec la table Ticket [sn_customerservice_case], les tables qui complètent la table Ticket et la table Interaction [interaction].

    Il est recommandé d’importer un jeu de données d’entraînement dans la table souhaitée pour prendre en charge l’entraînement initial d’un modèle de catégorisation.
    Remarque :
    Ces données devraient inclure des types de tickets si vous avez des tables qui complètent la table Ticket.

    Le jeu de données d’entraînement doit être adapté aux champs que vous souhaitez prédire. Il devrait également inclure des enregistrements supplémentaires dotés des étiquettes correctes (par exemple, les valeurs de champ attendues) pour les champs prédits.

    La création d’un jeu de données d’entraînement vous permet d’exploiter vos propres données pour entraîner l’algorithme à prédire sur les champs que vous sélectionnez.
    1. Identifiez la table et les champs que vous souhaitez que votre modèle prédise.
    2. Sélectionnez la table et les enregistrements pour l’entraînement du modèle.
    3. Identifiez les champs de la table sélectionnée comme valeurs d’entrée à utiliser pour l’entraînement du modèle.
    Configurez et déployez au moins un modèle de catégorisation. Pour en savoir plus, consultez Créer un modèle pour prédire les champs d’enregistrement.