Implémentation de Console Intelligence prédictive RH
Vous pouvez utiliser l'apprentissage machine pour optimiser vos processus business. Vous pouvez entraîner et implémenter des cas d'utilisation Console Intelligence prédictive RH pour augmenter vos workflows d'application existants.
Explorer des modèles de cas d'utilisation courants
- Les modèles guidés incluent un processus de configuration complet pour vous aider dans l'implémentation. Les modèles contenant des modèles entraînés automatiquement disponibles accélèrent votre processus de configuration, en fournissant un modèle prégénéré en fonction de vos données.
- Les modèles classiques incluent des informations de configuration complètes pour vous aider dans l'implémentation. Exploitez les modèles existants pour configurer, tester et former les modèles en fonction des besoins de votre entreprise.
Lorsqu'un modèle indique Modèle formé automatiquement disponible, cela signifie que vous pouvez accéder directement à la phase d'évaluation de la configuration du cas d'utilisation. Si le modèle formé automatiquement est acceptable, vous pouvez l'intégrer directement à vos processus business. Sinon, vous pouvez ajuster ce modèle ou créer un autre modèle. Vous pouvez changer le nom et la description du cas d'utilisation ultérieurement.
Définitions des solutions
Ces définitions de solutions sont disponibles en tant que modèles sur les instances où Intelligence prédictive et RH sont actifs. Créez vos propres enregistrements de définitions de solutions pour personnaliser le comportement.
| Type de solution | Définition de la solution | Description | Implémentation |
|---|---|---|---|
| Classification | Prédiction du service RH pour les tickets entrants | Prédit le service RH correct pour les tickets. | Guidé |
| Classification | Prédiction du groupe d'affectation pour les tickets entrants | Prédit le groupe d'affectation correct pour les tickets. | Guidé |
| Classification | Catégorisation des tickets d'e-mail | Catégorise automatiquement le service RH pour les tickets d'e-mail afin d'améliorer la productivité grâce à une économie de temps et de coûts. | Guidé |
| Similarité | Tickets RH similaires fermés | Recommande des tickets similaires fermés dans le passé pour aider un agent RH à accélérer et à améliorer la résolution. | Classique |
| Similarité | Recommandation basée sur le profil d'utilisateur | Recommande les 3 principaux articles et éléments de catalogue pertinents en fonction des utilisateurs ayant un profil similaire pour la détection de contenu et l'expérience personnalisée. | Classique |
| Similarité | Tickets RH et connaissances similaires | Automatise la détection des lacunes en connaissances dans vos bases de connaissances et recommande des aperçus pour améliorer les connaissances qui sont basées sur la demande. | Classique |
| Similarité | Articles similaires de la base de connaissances pour la tâche RH | Affiche les articles connexes pour aider les employés à accomplir les actions à faire pour les campagnes, le contenu, ou les tâches RH. | Classique |
| Similarité | Articles similaires de la base de connaissances pour le ticket RH | Utilise l'apprentissage machine pour identifier les articles de la base de connaissances les plus pertinents pour aider un agent RH à accélérer et à améliorer la résolution. | Classique |
| Régression | Délai de résolution des tickets RH | Détermine le délai de résolution attendu pour un ticket en analysant des tickets similaires fermés dans le passé afin d'améliorer la visibilité et la transparence. | Classique |
| Mise en grappe | Aperçu de la demande : les grappes de tickets RH ont besoin de connaissances | Identifie les grappes de tickets qui n'ont pas de connaissances et aide à combler les lacunes en connaissances dans votre base de connaissances. | Classique |
Phases de création d'un cas d'utilisation
- Créer et former des modèles : définissez des paramètres pour créer un modèle que vous formerez en fonction de vos données uniques. Créez plusieurs modèles à mesure que vous réglez et affinez vos modèles en définissant la bonne combinaison de couverture et de précision à utiliser.
- Tester vos modèles : obtenez des résultats de prédiction à partir de vos modèles pour décider lequel est le mieux à intégrer à votre processus business. Pour voir si un modèle renvoie un résultat correct, vous pouvez utiliser soit le processus de test unique, soit le test par lots.
- Intégrer le meilleur modèle : déployez le meilleur modèle dans votre processus business. Une fois que vous avez déterminé quel modèle renvoie le meilleur résultat correct, intégrez-le à la production.
Maintien de la précision de prédiction
Vous pouvez gérer la dérive des prédictions en procédant à la reconversion, à la modification ou à la création de solutions pour refléter les changements dans vos conditions métier. Testez et modifiez votre règle métier dans le temps pour vous assurer qu'elle fonctionne comme souhaité sur plusieurs points de consommation et profils d'utilisateur.