고객 서비스를 위한 워크포스 최적화의 기술 예측 설정
케이스 해결에 사용된 기술 에이전트를 기반으로 기술 데이터를 수집합니다. 지도 학습을 사용하여 에이전트가 유사한 오픈 케이스를 해결할 수 있도록 해당 기술을 추천합니다. 또한 케이스 해결에 기술이 사용되는 방식에 나타나는 패턴을 파악하고 자율 학습을 사용하여 에이전트에게 맞는 기술을 추천할 수 있습니다.
시작하기 전에
중요사항:
Tokyo 릴리스부터 레거시 워크포스 최적화는 향후 사용 중단을 준비 중입니다. 이 항목은 숨겨지고 새 인스턴스에서 더 이상 활성화되지 않지만 지원은 계속됩니다. 자세한 내용은 Now Support 지식베이스에서 사용 중단 프로세스 [KB0867184] 문서를 참조하십시오.
기술을 설정합니다. 자세한 내용은 기술 관리를 참조하십시오.
모델을 교육하려면 인스턴스에서 예측 인텔리전스를 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
기술 예측에 확장점 사용
스크립팅된 확장점을 사용하여 작업에 대한 기술 예측을 사용자 지정합니다.
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필요한 역할: admin
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.