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sourceDocument: Gestion du service clientèle Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/customer-service-management

 Release :

    - xanadu

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    - fr-FR

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    - Gestion du service clientèle Xanadu

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    - csm

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    - csm

workflow :

    - Customer and Industry


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# Catégorisation des enregistrements

# Catégorisation des enregistrements {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

La fonctionnalité de catégorisation des enregistrements incluse dans Intelligence des tâches pour le service clientèle utilise des modèles d'apprentissage machine pour évaluer le texte, prédire les valeurs de champ et remplir automatiquement les champs sur les enregistrements de ticket et d'interaction.
La catégorisation des enregistrements prend en charge plusieurs langues et peut analyser les pièces jointes en plus d'évaluer le texte des e-mails et des enregistrements. Utilisez cette fonctionnalité pour catégoriser les tickets, les types de tickets et les interactions à partir de plusieurs canaux, y compris les e-mails, le Web et la messagerie instantanée.

Vous pouvez utiliser les résultats de la catégorisation pour acheminer automatiquement les enregistrements vers le centre de services approprié, ce qui évite d'avoir recours à plusieurs boîtes de réception et robots RPA. L'acheminement automatique permet également à vos employés de se dégager plus de temps pour travailler sur d'autres tâches.  
Figure 1. Formulaire Ticket avec des valeurs de champ prédites et recommandées

## Valeurs de champ prévues {#case-categorization-overview__section_d11_5fb_4yb}

Dans Espace de travail configurable de CSM et Interface utilisateur principale, les champs de l'enregistrement qui contiennent des valeurs prévues sont identifiés par les Predicted messages ou recommandés .

## Filtrage des valeurs de champ inactives à partir des prédictions {#case-categorization-overview__section_ipc_mkt_d1c}

Activez le sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter pour supprimer les valeurs de champ inactives des prédictions. Le paramètre par défaut de cette propriété est false.

## Catégorisation des enregistrements multilingues {#case-categorization-overview__section_xvp_gn4_f5b}

Utilisez un modèle d'apprentissage machine qui comprend les langues suivantes pour évaluer le texte dans les e-mails et les enregistrements créés dans différentes langues, ainsi que pour prédire et remplir automatiquement les champs des tickets, des types de tickets et des interactions.

* Anglais
* Français
* Allemand
* Espagnol
{#case-categorization-overview__ul_qsz_v2b_h5b}  
La catégorisation des enregistrements multilingues utilise un modèle d'apprentissage machine entraîné à comprendre plusieurs langues. Ce modèle peut :

* Comprendre le texte des e-mails et des enregistrements.
* Évaluer le texte et prédire les valeurs de champ.
* Ajoutez les valeurs prévues aux champs des tickets, des types de tickets et des interactions.
{#case-categorization-overview__ul_p1w_yz3_d5b}  
La catégorisation des enregistrements multilingues peut prendre en charge les langues supplémentaires suivantes sur demande :

* Arabe
* Chinois (RPC)
* Chinois (Taïwan)
* Néerlandais
* Italien
* Japonais
* Coréen
* Polonais
* Portugais
* Russe
* Thaï
* Turc

{#case-categorization-overview__ul_ccw_rmh_f5b}  
Remarque :  
Si vous avez besoin d'évaluer des e-mails ou des tickets dans ces langues supplémentaires, contactez l'équipe produit pour obtenir de l'aide.

## Catégorisation des enregistrements basée sur les pièces jointes {#case-categorization-overview__section_pry_kn4_f5b}

Les pièces jointes peuvent inclure des signaux précieux qui aident les services d'assistance à classer et à acheminer automatiquement les enregistrements. Pour tirer parti des informations sur les pièces jointes, vous pouvez utiliser un modèle d'apprentissage machine pour analyser les e-mails et enregistrer le texte et les pièces jointes, et remplir automatiquement les champs sur les tickets, les types de tickets et les interactions en fonction des signaux contenus dans le texte.  
Le modèle peut prédire des informations sur un ticket en fonction des éléments suivants :

* Texte dans la ligne d'objet et le corps d'un e-mail client.
* Texte dans la description brève et la description d'un ticket ou d'une interaction.
* Texte dans les pièces jointes d'e-mail et d'enregistrement.

{#case-categorization-overview__ul_uwd_vf3_f5b}  
Remarque :  
Le modèle peut être configuré pour utiliser différents champs pour la prédiction.

La catégorisation basée sur les pièces jointes utilise toutes ces informations pour prédire les valeurs de champ. Par conséquent, vous pouvez acheminer automatiquement les enregistrements vers le centre de services approprié en fonction de ces valeurs.
**Concepts associés**   

* [Configurer la catégorisation des enregistrements](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/oV~jL1LPkMArQFoEia37QA "Activez les modules d’extension requis, importez des données de formation et créez et formez un modèle pour prédire les valeurs de champ pour les enregistrements de ticket et d’interaction.")
* [Task Intelligence Admin Console](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ki5SKB_9VYyZsOXvQc2xew "Utilisez la console d’administration Intelligence des tâches pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage machine qui prédisent différents types d’informations pour les enregistrements de tickets et d’interactions.")
* [Créer un modèle pour prédire les champs d'enregistrement](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/IkBFz~u2hG6YE~8fagFddA "Créez et formez un modèle pour prédire les champs pour les enregistrements de tickets et d’interactions.")