현장 서비스용 워크포스 최적화에서 유사한 작업을 해결하기 위한 기술 예측 설정

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

    • 작업 완료에 사용된 기술 에이전트를 기반으로 기술 데이터를 수집합니다. 지도 학습을 사용하여 에이전트가 유사한 작업 주문 작업을 해결할 수 있도록 해당 기술을 권장합니다. 또한 기술을 사용하여 작업을 완료하는 방식에서 패턴을 찾고 자율 학습을 사용하여 에이전트의 기술을 추천할 수도 있습니다.

    시작하기 전에

    • 기술을 설정합니다. 자세한 내용은 기술 관리를 참조하십시오.

    • 예측 인텔리전스 모델을 교육하려면 인스턴스에서 설정하고 구성해야 합니다. 자세한 내용은 예측 인텔리전스를 참조하십시오.

      Skill Recommendation 애플리케이션 플러그인(com.snc.sre)을 활성화하여 기술 추천에 예측 인텔리전스를 사용합니다.

    필요한 역할: sn_sre.admin

    프로시저

    1. 기술 추천 애플리케이션의 속성을 구성합니다.
      자세한 내용은 기술 추천 애플리케이션의 속성을 참조하십시오.
    2. 또는 Recommend skills from similar cases 등의 Recommend similar skills for cases 솔루션 정의 모델을 실행하여 지도 및 자율 솔루션을 교육합니다.
      솔루션 교육에 대한 자세한 내용은 유사성 솔루션 생성 및 교육을 참조하십시오.
    3. 예약된 Start skill prediction 작업을 매일 실행하여 케이스 또는 에이전트에 대한 기술 예측을 시작합니다.
      이 예약된 작업은 기본적으로 비활성 상태입니다. 이 작업을 활성화하면 전날 해결된 모든 케이스에 대해 매일 오전 1시에 실행됩니다. 그러면 이 작업에서 사용자 예측 기술[sn_sre_user_predicted_skill] 및 작업 예측 기술[sn_sre_task_predicted_skill] 테이블에 기술을 추가합니다.
      주:
      사용자 예측 기술 [sn_sre_task_predicted_skill] 테이블의 기록 수가 속성에 sn_sre.user_predicted_skill_threshold 정의된 값을 초과할 경우 권장 기술이 표시되기 시작합니다. 자세한 내용은 현장 서비스용 워크포스 최적화 구성요소 문서를 참조하십시오.

    기술 예측에 확장점 사용

    스크립팅된 확장점을 사용하여 작업에 대한 기술 예측을 사용자 지정합니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: 관리자

    이 태스크 정보

    각 확장점에 대한 여러 구현을 만들고 각 구현에 대한 순서 번호를 제공할 수 있습니다. 가장 낮은 순서 번호의 구현이 실행됩니다.

    Skill Recommendation 확장점에는 Skill Recommendation(com.snc.sre) 플러그인이 포함되어 있습니다.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > 시스템 확장점 > 클라이언트 확장점.
    2. 확장점 목록에서 기술 추천 (sn_sre을 선택합니다. SkillPredictionAPI)입니다.
    3. 새 기술 추천 구현을 만들거나 기존 기술 추천 구현을 수정합니다.
      • 새 기술 권장 구현을 생성하려면 구현 생성을 클릭합니다.
      • 기존 구현을 수정하려면 구현 관련 목록에서 클래스를 선택합니다.
    4. 필요에 따라 스크립트를 수정합니다.
    5. 업데이트를 클릭합니다.