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Now Assist

사용 Now Assist 중인 애플리케이션에서 생성형 AI 기능을 활성화합니다ServiceNow AI Platform. 생성형 AI는 에이전트와 개발자가 더 빠르게 작업하고 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Now Assist AI 에이전트

ServiceNow AI 에이전트는 필수 비즈니스 과제를 자율적으로 해결하고, 결과를 가속화하고, 숙련된 디지털 인력을 제한 없이 지원하여 최고의 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트와 사용 케이스를 한 곳에서 모두 생성, 관리 및 테스트하는 데 사용합니다 AI 에이전트 스튜디오 . 메인 개요 페이지에는 AI 에이전트 및 사용 케이스를 이해하고, 시작하고, 계속 개발하는 데 필요한 내용을 제공하는 세 개의 섹션이 있습니다.

Now Assist 데이터 키트

기본 시스템 Now Assist 기술이 요구 사항에 맞지 않는 경우 을 사용하여 Now Assist 데이터 키트 평가에 사용할 수 있는 사용자 지정 데이터 세트 및 데이터 수집을 생성할 수 있습니다 Now Assist 기술 키트 .

Now Assist 기술 키트

사용자 지정 기술을 생성하는 데 사용합니다 Now Assist 기술 키트 . 이러한 사용자 지정 기술은 환경에서 더 큰 유연성을 제공합니다.Now Assist

AI 컨트롤 타워

AI 컨트롤 타워는 조직이 AI 자산을 모니터링, 관리 및 제어하는 데 도움이 될 수 있습니다.ServiceNow AI Platform AI 컨트롤 타워 프레임워크는 AI 시스템의 개발, 사용 및 배포를 안내하는 일련의 원칙, 관행 및 프로토콜입니다. 이 프레임워크는 AI 컨트롤 타워 조직이 자체적으로 책임 있는 AI 원칙에 부합하는 AI를 제공하는 데 도움이 됩니다.

지식 그래프

지식 그래프 애플리케이션은 기업 전체의 데이터, 관계 및 컨텍스트를 연결하는 시맨틱 계층을 생성하여 Now Platform을 개선합니다. 정보를 엔터티와 연결의 그래프로 구조화하여 사용 가능한 원시 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다. AI를 활용하여 NAVA, AI 에이전트, AI 검색을 포함한 에코시스템 전반에 걸쳐 Now Assist 개인화되고 지능적인 경험을 지원하여 보다 관련성 높은 인사이트와 자동화를 제공합니다.

데이터를 연결하고 의미론적 의미 지식 그래프 를 포함함으로써 원시 데이터를 실행 가능한 지식으로 변환하여 더 빠른 해결, 더 풍부한 인사이트 및 보다 개인화된 AI 기반 경험을 촉진합니다.

MCP 서버 콘솔

모델 컨텍스트 프로토콜 대규모 언어 모델(LLM)과 인스턴스와 같은 외부 시스템 간의 표준 통신 방법을 정의합니다ServiceNow. AI 애플리케이션은 MCP 서버를 사용하여 MCP 클라이언트에서 AI 에이전트와 같은 외부 시스템에 연결됩니다. 서버는 액세스할 수 있는 외부 자원과 접근 방법을 클라이언트에 알려줍니다. 그런 다음 MCP 클라이언트에서 사용자는 서버에서 정보를 요청하고 서버가 반환하는 사용 가능한 도구와 데이터를 사용하여 기능을 자동화할 수 있습니다.

Now Assist 준비 상태 평가

이 Now Assist 준비 상태 평가 앱은 에이전틱 AI 및 Now Assist 구현 평가 프로세스를 단순화하고 자동화하도록 설계된 솔루션입니다. 이 앱은 조직의 인스턴스가 에서 생성 및 에이전틱 AI 기능을 Now Assist구현할 준비가 되었는지 여부를 확인하는 데 도움이 됩니다. 이전에는 조직의 인스턴스 준비 상태를 수동으로 평가하는 데 시간이 많이 걸리고 상당한 노력이 필요했습니다. 이제 앱을 사용하여 Now Assist 준비 상태 평가 인스턴스 데이터 수집, 처리 및 분석을 자동화함으로써 인스턴스 준비 상태를 보다 신속하게 검토할 수 있습니다. 이 앱은 몇 초 안에 결과를 제공하므로 수동 작업을 줄이고 신속하고 신뢰할 수 있는 평가를 촉진할 수 있습니다.

자연어 이해

를 사용하여 자연어 이해사용자가 자연스럽게 표현된 언어로 시스템과 소통할 수 있도록 도와줍니다. NLU 를 사용하면 지원되는 17개 언어로 인간의 언어 입력에 응답하여 시스템이 지능형 작업을 수행할 수 있습니다. 제공된 사전 구축 모델에서 시작하여 더 확장하거나 처음부터 직접 모델을 빌드합니다.

자연어 쿼리

(NLQ)를 사용하여 자연어 쿼리 자연어 질문을 형식적인 데이터베이스 쿼리로 변환합니다. 지원되는 언어(미국식 영어, 프랑스어, 프랑스어, 캐나다어, 독일어, 일본어 및 스페인어)의 일반 언어 요청을 사용하여 인스턴스에서 데이터를 가져옵니다. NLQ 는 분석, 보고 및 CMDB(영어는 CMDB에 지원되는 유일한 언어)를 비롯한 여러 다른 애플리케이션 및 기능에서 사용됩니다.

예측 인텔리전스

를 사용하여 요청 처리를 자동화하도록 시스템을 교육합니다 예측 인텔리전스. 세 가지 머신 러닝 프레임워크(분류, 클러스터링 및 유사성)는 다양한 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터에서 패턴을 검색하고, 작업 처리 시간과 상호작용 또는 오류 수를 줄이고, 유사한 기록 간에 공유되는 문제를 강조 표시하고, 기록을 집합적으로 관리합니다. 지원은 여러 언어 집합에 사용할 수 있습니다.

문서 인텔리전스

기록에서 명확하고 간결한 데이터를 빠르게 가져와 가장 필요한 곳에 통합합니다. 문서 인텔리전스 널리 사용되는 다양한 형식의 단일 페이지 또는 여러 페이지 문서를 처리할 수 있습니다. 이 도구는 광학 문자 인식(OCR)과 지속적인 학습 AI를 사용하여 텍스트와 데이터를 식별하고 추출합니다. 문서 인텔리전스는 노코드 기반으로 작동하므로 데이터를 쉽게 설정, 사용 및 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

기술에서 문서 인텔리전스 정보를 추출하고 문서에 대한 질문에 대한 답변을 찾는 데 사용할 Now Assist 수 있습니다.

작업 인텔리전스

를 사용하여 작업 인텔리전스에이전트의 응답 및 작업 해결 시간을 단축합니다. 이 도구를 사용하면 데이터를 처리하고 해당 솔루션의 효율성을 추적하는 ML 솔루션을 엔지니어링할 수 있습니다. Admin Console에서 머신 러닝 모델을 빌드, 학습, 편집 및 재학습시키고 에서 사용할 수 있도록 익스포트합니다.ServiceNow AI Platform 대시보드를 분석 사용하여 모델의 성능과 비즈니스에 미치는 영향을 추적하고 향후 재사용에 가장 적합한 예측을 결정할 수 있습니다.

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