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sourceDocument: 요코하마 직원 서비스 관리
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ko-KR/yokohama/employee-service-management

 Release :

    - yokohama

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    - ko-KR

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    - 요코하마 직원 서비스 관리

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    - emplsm

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    - emplsm

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    - Employee


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# HR용 워크포스 최적화의 기술 예측 설정

# HR용 워크포스 최적화의 기술 예측 설정 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Yokohama
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* 업데이트 날짜 2025년 01월 30일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 1분

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

기술을 설정합니다. 자세한 내용은 [기술 관리](https://www.servicenow.com/docs/access?context=skills-management&version=yokohama&pubname=yokohama-servicenow-platform&ft:locale=en-US)를 참조하십시오.

모델을 교육하려면 인스턴스에서 예측 인텔리전스를 설정하고 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [예측 인텔리전스](https://www.servicenow.com/docs/access?context=predictive-intelligence&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)를 참조하십시오.
Skill Recommendation 애플리케이션 플러그인(com.snc.sre)을 활성화하여 기술 추천에 예측 인텔리전스를 사용합니다.

필요한 역할: sn_hr_wfo.admin

## 프로시저

1. 기술 예측 속성을 구성합니다.
2. Recommend similar skills for cases 또는 Recommend skills from similar cases과 같은 솔루션 정의 모델을 실행하여 지도 및 자율 솔루션을 교육합니다.  
   솔루션 교육에 대한 자세한 내용은 [유사성 솔루션 생성 및 교육](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-similarity-solution&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)을 참조하십시오.
3. 매일 Start skill prediction 예약된 작업을 실행하여 케이스 또는 에이전트에 맞는 기술을 예측합니다.  
   이 예약된 작업은 기본적으로 비활성 상태입니다. 이 작업을 활성화하면 전날 해결된 모든 케이스에 대해 매일 오전 1시에 실행됩니다. 그러면 이 작업에서 사용자 예측 기술 \[sn_sre_user_predicted_skill\] 테이블 및 작업 예측 기술 \[sn_sre_task_predicted_skill\] 테이블에 기술을 추가합니다.  
   주:  
   \[sn_sre_task_predicted_skill\] 테이블의 기록 수가 \[sn_sre.user_predicted_skill_threshold\] 에 정의된 값을 초과할 경우 권장 기술이 표시되기 시작합니다.
{#setup-skill-prediction-wfo-hr__steps_uzt_z3q_dlb}
* **[HR용 워크포스 최적화에서 기술 예측에 확장점 사용](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/WO5R7wrenJTObvbRbQEdmA)**   
  스크립팅된 확장점을 사용하여 작업에 대한 기술 예측을 사용자 지정합니다.