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sourceDocument: 호주 고객 서비스 관리
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    - australia

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    - ko-KR

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    - 호주 고객 서비스 관리

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    - csm

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    - Customer and Industry


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# 머신 러닝 모델 설정 및 동작

# 머신 러닝 모델 설정 및 동작 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Australia
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* 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

고객 서비스 케이스에 대한 필드 값과 감정을 예측하는 모델을 설정합니다.

## 모델 학습 {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_gfc_lbn_g5b}

머신 러닝 모델 학습이란 모델이 과거 데이터의 패턴을 학습하여 새 데이터를 예측하는 상황을 뜻합니다. 모델은 패턴을 학습할 수 있도록 많은 데이터를 사용하여 학습되며, 대규모 데이터 세트는 학습된 패턴을 통계적으로 유의미하게 만듭니다.

## 필드 예측 모델 설정 {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_esq_2dn_g5b}

ml_admin 역할을 가진 사용자는 머신 러닝 모델을 만들고 학습시켜 [작업 인텔리전스 관리 콘솔](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3G8snAtl8~rpgYE3KtvFyQ "작업 인텔리전스 관리 콘솔을 사용하여 케이스 및 상호작용 기록에 대한 다양한 유형의 정보를 예측하는 머신 러닝 모델을 생성, 학습 및 배포합니다.")에서 필드 값을 예측할 수 있습니다.  
필드 예측 모델을 시작점으로 사용하여 모델이 학습하는 교육 데이터 세트를 선택할 수 있습니다. 다음 테이블의 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

* 이메일 \[sys_email\] 테이블
* 케이스 \[sn_customerservice_case\] 테이블
* 케이스 테이블을 확장하는 테이블
* 상호작용 \[interaction\] 테이블
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_ppc_swm_zyb}이메일 또는 케이스 첨부 파일의 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수도 있습니다.  
그런 다음 해당 데이터에서 두 가지 유형의 필드 간에 패턴을 학습하도록 모델에 지시합니다.

* 출력 필드 는 모델이 예측하려는 필드입니다. 예를 들어 케이스의 범주 및 우선순위 필드입니다.
* 입력 필드 는 모델이 예측의 기초로 사용하는 필드입니다. 예를 들어 이메일의 제목과 본문에 있는 텍스트입니다.
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_ent_3m3_d5b}

권장 입력 필드를 사용하거나 이러한 필드를 수정하고 자체 기본 설정을 추가할 수 있습니다.  
모델이 첨부 파일의 텍스트를 사용하도록 구성된 경우 케이스 또는 상호작용이 생성되면 시스템에서 다음 단계를 수행합니다.

* 시스템은 지원되는 컨텐츠 유형과 파일 확장명으로 첨부 파일에 대한 기록을 확인합니다. 지원되지 않는 파일 확장명이 있는 첨부 파일은 무시합니다.
* 기록에 지원되는 형식의 첨부 파일이 있는 경우 시스템은 텍스트를 구문 분석하고 입력 필드의 텍스트와 함께 입력으로 범주화 모델로 전송합니다.
* 기록에 첨부 파일이 없거나 지원되는 형식의 첨부 파일이 없는 경우 시스템은 입력 필드의 텍스트를 범주화 모델로 보냅니다.
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_y24_2hl_d5b}

지원되는 컨텐츠 유형과 파일 확장명은 시스템 속성에 저장됩니다 sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types . 자세한 내용은 [고객 서비스용 작업 인텔리전스와 함께 설치되는 구성 요소를 참조하십시오.](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/K0J~Brj8wVwXXImWOah_MA#case-categorization-components__section_bqd_lqt_xrb)

## 여러 언어 지원 {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_jrk_533_h5b}

모델이 첨부 파일을 포함하도록 구성된 경우 범주화는 첨부 파일을 포함하여 여러 언어를 지원합니다. 범주화 모델은 예측 언어를 반환하고 이를 예측 결과 \[ml_predictor_results\] 테이블의 탐지된 언어 필드에 저장합니다.

## 케이스 감정 모델 설정 {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_vpq_2dn_g5b}

케이스 감정 모델은 커뮤니케이션 패턴을 학습하기 위해 대규모 데이터 세트로 미리 학습됩니다. 이 데이터는 고객 이메일 및 케이스 설명 및 코멘트에서 가져오며 에이전트와 고객 간의 일반적인 커뮤니케이션을 반영합니다.

* 이메일: 모델은 케이스가 생성될 때 감정을 예측하기 위해 초기 이메일의 제목과 본문에 있는 텍스트를 사용합니다. 후속 이메일 본문의 텍스트는 예측을 업데이트하는 데 사용됩니다.
* 케이스: 모델은 케이스에 대한 짧은 설명과 설명에 있는 텍스트를 사용하여 케이스가 생성될 때 감정을 예측합니다. 케이스에 추가된 코멘트는 예측을 업데이트하는 데 사용됩니다.
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_tbz_kt3_d5b}  
케이스 감정 모델은 케이스 유형을 지원합니다. 감정 모델을 설정할 때 감정 분석을 실행할 테이블을 선택합니다. 다음을 선택할 수 있습니다.

* 케이스 테이블
* 케이스 테이블을 확장하는 테이블

{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_iws_qzg_c5b}  
주:  
감정 분석 기능은 케이스 테이블의 사용자 지정 확장의 수준 하나를 지원합니다.