모델을 생성하여 유사한 미해결 인시던트 예측

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 2분

    • 를 CSM용 작업 인텔리전스 사용하여 유사한 미해결 인시던트를 식별하는 머신 러닝 모델을 만들고 교육합니다. 이 모델은 유사한 미해결 인시던트 데이터를 분석하여 현재 미해결 인시던트에 대해 작업할 때 관련 인시던트 기록을 제안함으로써 에이전트가 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이 플러그인에는 유사 케이스를 예측하기 위한 바로 교육할 수 있는 모델이 포함되어 있으며 특정 사용 사례에 맞는 사용자 지정 모델을 만들 수도 있습니다.

    시작하기 전에

    • 고객 서비스용 작업 인텔리전스 플러그인이 설치되어 있는지 확인합니다.
    • 인스턴스에 의미 있는 교육을 위한 충분한 미해결 인시던트 기록(최소 10,000개 권장)이 포함되어 있는지 확인합니다.
    • 필요한 역할: ml_admin, ti_admin

    예측 모델 설정

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > 고객 서비스용 작업 인텔리전스 > 설정.
      작업 인텔리전스 관리 콘솔이 표시됩니다.
    2. 유사한 미해결 인시던트 카드에서 교육 준비 완료를 선택합니다.
      안내 설정 플로우에서 모델이 열립니다. 목적 정의 화면이 나타납니다.
    3. 목적을 다음과 같이 정의합니다.
      1. 미리 채워진 모델 이름을 검토합니다.
      2. 예측 테이블과 교육 테이블은 각각 케이스 및 인시던트로 미리 선택되어 있습니다.
        이러한 값은 고정되어 편집할 수 없습니다.
      3. 저장 및 계속을 선택합니다.
        모델 교육 화면이 나타납니다.
    4. 모델 교육:
      1. 모델 이름 및 예측 테이블 필드는 미리 채워져 있으며 편집할 수 없습니다.
      2. 옵션: 조건을 적용하여 교육 데이터를 필터링합니다.
      3. 예측 테이블 필드에서 모델이 유사성을 식별하는 데 사용해야 하는 설명 및 짧은 설명과 같은 필드를 선택합니다.
      4. 교육 테이블 섹션에서 모델이 미해결 인시던트를 비교하는 데 도움이 되는 일치 필드 또는 관련 필드를 선택합니다.
      5. 교육에 사용할 언어를 선택합니다.
      6. 업데이트 빈도를 설정합니다.
      7. 기록 수를 검토합니다.
        필요한 경우 기록 로드 아이콘을 선택하여 다시 로드합니다.
      8. 옵션: 설정된 일정에 따라 모델을 재교육할 수 있도록 자동 재교육을 활성화합니다.
      9. 교육 시작을 선택합니다.
      10. 학습이 시작되면 현재 결과 보기를 선택하여 샘플 출력을 미리 봅니다.
        평가 및 정의 화면이 나타납니다.
    5. 평가 및 정의:
      1. 교육에 사용되는 예상 기록 수를 검토합니다.
      2. 예측 기본 설정에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
        • 권장 사항 – 유사한 미해결 인시던트를 권장합니다(기본적으로 선택됨).
        • 모니터만 – 권장 사항을 표시하지 않고 백그라운드에서 모델을 실행합니다. 권장 사항을 활성화하기 전에 로그된 데이터를 분석할 수 있습니다.
        • 예측 끄기 - 이 모델에 대한 모든 예측을 비활성화합니다.
      3. 저장 및 계속을 선택합니다.
        모델 배포 화면이 나타납니다.
    6. 모델을 배포합니다.
      1. 설정 및 교육 요약을 검토한 다음, 배포를 선택하여 모델을 활성화합니다.
        배포가 완료되면 확인 메시지가 나타납니다.
      결과

      배포되고 나면 에이전트가 관련 문제 및 이전 솔루션을 사용하여 케이스를 더 빨리 해결하는 데 도움이 되는 케이스를 열 때 제안된 작업 탭의 권장 작업 섹션에 유사한 미해결 인시던트가 표시됩니다.