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sourceDocument: Yokohama Customer Service Management
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    - yokohama

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    - pt-BR

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    - Yokohama Customer Service Management

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workflow :

    - Customer and Industry


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# Crie um modelo para prever campos de registro

# Crie um modelo para prever campos de registro {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

Crie e treine um modelo para prever campos para registros de caso e interação.

Antes de começar
:   Função necessária: Ml_admin, admin

Sobre esta tarefa

:   O modelo de previsão de campo é um guia que inclui algumas configurações recomendadas. Você pode usar essas configurações, como os campos de entrada recomendados, ou adicionar suas próprias preferências.Você pode criar e treinar vários modelos de previsão de campo para casos, tipos de caso e interações.

## Configure seu modelo {#csm-task-intel-create-cat-solution__section_icx_xdz_g5b}

1. Navegar até TudoInteligência para tarefas de atendimento ao clienteConfiguração Para acessar o console de administração da Inteligência para tarefas.
2. Selecione Configure o modelo neste modelo: Preveja opções de campo para reduzir o tempo de processamento .

   Isso abre o modelo e exibe a primeira de cinco páginas. Cada página no modelo faz perguntas e ajuda você a selecionar as informações necessárias para criar um modelo eficaz.
{#csm-task-intel-create-cat-solution__ol_lzt_g2z_g5b}

## Definir o propósito {#csm-task-intel-create-cat-solution__section_l1j_32z_g5b}

Selecione a tabela e o gatilho para as previsões do modelo.

Você pode fazer com que o modelo preveja o caso ou os campos de interação quando um novo e-mail do cliente chegar ou quando uma interação for criada. Baseie sua decisão nos dados que seu modelo deve usar para fazer as previsões.

|-|-|
| Escolha o tipo de tabela que tem os campos que você deseja prever | Selecione o tipo de tabela: * Casos * Interações {#csm-task-intel-create-cat-solution__ul_kdp_xj4_qyb}O modelo usa dados da tabela selecionada para fazer previsões. |
| Escolha o momento ou canal que deve acionar uma previsão | Selecione o gatilho para a previsão: * Casos * E-mails * Interações {#csm-task-intel-create-cat-solution__ul_qbp_ck4_qyb} |
| Escolha incluir entradas de treinamento opcionais | Ative a caixa de seleção para incluir anexos ao treinar o modelo. Os anexos de e-mail e registro podem ter informações úteis para rotear registros corretamente. |
[Tabela 1. Selecione a tabela e o gatilho]

{#csm-task-intel-create-cat-solution__table_tkc_2yb_d5b}  
1. Escolha um tipo de tabela para o modelo.
2. Escolha o gatilho de previsão.
3. Se desejar, habilite a caixa de seleção para incluir dados de anexo.Inclua texto do e-mail ou anexos de registro se essas informações forem úteis para fazer previsões. O modelo pode avaliar dados de anexo, juntamente com e-mail ou texto de registro, para fazer previsões.

4. Selecione Salvar e continuar.
{#csm-task-intel-create-cat-solution__ol_xv1_42z_g5b}

## Treinar seu modelo {#csm-task-intel-create-cat-solution__section_ikw_32z_g5b}

Selecione os campos de entrada e os campos de saída para que seu modelo possa aprender padrões. Os campos de saída são os campos que você deseja que o modelo preveja. Os campos de entrada são os campos que o modelo usa para fazer previsões.  
Selecionar essas informações informa ao modelo o que procurar durante o treinamento.  
Nota:  
Você pode usar as configurações recomendadas ou selecionar diferentes.

1. Forneça um nome para o modelo.
2. Escolha a tabela de saída e os campos de saída para o modelo prever.
3. Selecione condições para escolher um conjunto de registros para treinamento.As condições selecionadas determinam como o modelo é treinado e atuam como um filtro para as condições que um registro precisa atender para que as previsões sejam feitas.

4. Selecione os campos nos dados de treinamento que o modelo deve usar para fazer as previsões (campos de entrada).

5. Escolha os campos de entrada.
6. Revise o número resultante de casos nos dados de treinamento com base nas condições selecionadas.O modelo precisa de um mínimo de 500 registros para um treinamento eficaz. Se este número mínimo não estiver disponível, tente selecionar condições diferentes.

7. Selecione Iniciar treinamento.

   O treinamento pode levar algum tempo, especialmente se você estiver treinando o modelo em uma grande quantidade de dados. Você pode solicitar que o sistema envie um e-mail quando o treinamento for concluído.
{#csm-task-intel-create-cat-solution__ol_hzp_w2z_g5b}

## Avaliar seu modelo {#csm-task-intel-create-cat-solution__section_eh3_j2z_g5b}

Avalie os resultados do treinamento e exiba resultados de amostra para os campos previstos. A revisão dos resultados permite visualizar o desempenho do seu modelo após a implantação.

Selecione a preferência de previsão para cada campo. O modelo fornece opções flexíveis para preencher automaticamente valores de campo, fornecer recomendações para valores de campo, monitorar somente ou desativar previsões, dependendo da sensibilidade desses campos.

1. Selecione um Preferência de previsão para cada campo habilitado.  

   |-|-|
   | Preenchimento automático | Adiciona o melhor valor previsto ao campo no registro. |
   | Recomendações | Mostra o valor recomendado em uma mensagem abaixo do campo. |
   | Somente monitoramento | O sistema faz as previsões de campo e armazena as informações no Histórico de previsões, mas não adiciona nenhuma informação aos registros de caso. |
   | Desative as previsões | Desativa as previsões para o campo. |
   [ ]

   {#csm-task-intel-create-cat-solution__table_arg_4fd_d5b}
2. Selecione Exibir resultados de amostra para ver resultados de amostra para cada campo previsto.
3. Selecione Salvar e continuar.
{#csm-task-intel-create-cat-solution__ol_ukw_rfz_g5b}

## Implantar seu modelo {#csm-task-intel-create-cat-solution__section_w13_k2z_g5b}

Revise suas escolhas nas páginas anteriores e as informações sobre como o modelo foi treinado. Em seguida, você pode selecionar Implantar para implantar o modelo.