에이전트 피드백을 사용하여 케이스 중요도 예측 개선

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기1분

    • 에이전트의 피드백을 사용하여 케이스의 중요도를 결정하면 (IAR) 애플리케이션의 머신 러닝(ML) 모델을 문제 자동 해결 개선하여 시간이 지남에 따라 케이스를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

    개요

    에이전트가 케이스 문제 자동 해결 를 만들 때 문제의 중요도를 예측합니다. 그러나 과거에는 이러한 예측을 개선해야 하는 경우가 있었습니다. 머신 러닝(ML) 모델을 통해 케이스 분류를 개선하기 위해 HR 에이전트가 피드백을 제공할 수 있도록 해결 필요 필드라는 새로운 필드가 도입되었습니다. 에이전트는 해당 케이스의 중요도를 예측한 경우에만 문제 자동 해결 HR 케이스 양식에서 이 필드를 볼 수 있습니다.

    해결 필요 필드 사용

    해결 필요 필드에는 HR 에이전트가 중요도 예측에 제공한 피드백을 기반으로 하는 값이 포함됩니다. 해결 필요 필드에는 다음 표에 나열된 옵션이 포함됩니다.
    표 1. 해결에는 필드 값이 필요합니다.
    이름 설명
    긴급 에이전트 작업 케이스를 해결하려면 에이전트의 즉각적인 주의가 필요합니다.
    셀프 서비스 콘텐츠만 사용자가 셀프 서비스 컨텐츠로 케이스를 해결할 수 있습니다.
    비긴급 에이전트 작업 케이스는 중요하지 않습니다.

    에이전트는 필드 옵션에서 올바른 피드백을 선택하여 예측이 올바른지 여부를 알 문제 자동 해결 수 있습니다.

    해결 우선순위 매핑

    에이전트는 해결 요구 사항, 우선순위 또는 케이스의 상태를 변경할 때 화면에 정보 메시지를 보게 됩니다. 예를 들어 에이전트가 긴급 에이전트 작업 옵션을 선택한다고 가정해 보겠습니다. 선택되는 우선순위는 낮음이므로 에이전트에게 "해결 필요 필드가 케이스 우선순위와 일치하지 않습니다. 검토해 주십시오." 에이전트는 해결 우선순위 매핑을 사용하여 우선순위가 케이스의 긴급도와 일치하지 않을 때 문제를 해결할 수 있습니다.

    정보 메시지는 우선순위 변경으로 나타날 수도 있습니다. 이 문제를 해결하려면 에이전트가 변경 또는 상태 변경을 수행해야 합니다.