에이전트 피드백을 사용하여 케이스 중요도 예측 개선
에이전트의 피드백을 사용하여 케이스의 중요도를 결정함으로써 (IAR) 애플리케이션의 머신 러닝(ML) 모델을 문제 자동 해결 개선하여 시간 경과에 따른 케이스를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
에이전트가 케이스 문제 자동 해결 를 만들 때 는 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. 에이전트가 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 대해 제공한 피드백을 기반으로 하는 값이 포함됩니다. 해결 필요 필드에는 다음 테이블에 나열된 옵션이 포함되어 있습니다.
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 긴급 에이전트 작업 | 케이스를 해결하려면 즉각적인 에이전트 주의가 필요합니다. |
| 셀프 서비스 콘텐츠만 | 사용자는 셀프 서비스 컨텐츠로 케이스를 해결할 수 있습니다. |
| 긴급하지 않은 에이전트 작업 | 케이스는 중요하지 않습니다. |
에이전트는 필드 옵션에서 올바른 피드백을 선택하여 예측이 문제 자동 해결 정확한지 여부를 알 수 있습니다.
해결 우선순위 매핑
에이전트는 케이스의 해결 요구 사항, 우선순위 또는 상태를 변경하면 화면에 정보 메시지가 표시됩니다. 예를 들어 에이전트가 긴급 에이전트 작업 옵션을 선택한다고 가정해 보겠습니다. 선택되는 항목의 우선순위는 낮음이므로 에이전트는 "해결 필요 필드가 케이스 우선순위와 일치하지 않습니다. 검토하십시오." 해결 우선순위 매핑을 사용하면 우선순위가 케이스의 긴급도와 일치하지 않는 경우 에이전트가 문제를 해결할 수 있습니다.
정보 메시지는 우선순위 변경으로 나타날 수도 있습니다. 해결하려면 에이전트가 변경 또는 상태 변경을 수행해야 합니다.