变更在实施之前要经过广泛的规划和风险评估。 但由于人为错误 更改可能会失败。在评估变更时 技术人员和用户有时很难从 变更管理和变更实施产生的大量数据中提取见解。通过消除人为因素并加强分析 人工智能可以帮助减轻与变更管理相关的风险。 通过实施机器学习技术 可以识别可能的风险并将其报告给变更经理以执行退出策略。机器学习还有助于评估和规划变更请求以正确安排它们。
智能资产生命周期管理 性能下降的过时 资产会引发大量 问题。机器学习可以根据性能水平 相关的 事件等 法国 WhatsApp 号码列表 特征 帮助自动识别哪些资产可能经常发生故障。 旦确定了此类资产 服务台就可以利用机器学习来通知技术人员 并可能协助订购更换件。 违规的预测分析 预测分析可用于分析组织内部和跨组织的绩效数据 以确定可能存在的问题。
这些知识可用于建议用户或 服务台使用替代方法来解决请求 同时牢记他们满足服务级别协议。 如果存在 违规 则可能需要升级票证以便为用户提供及时的解决方案。 旦发生 违规 自动化可以帮助将主要问题上报给适当的人员。通过实施自动化 可以创建工单升级规则 以便将事件与操作层次结构中的适当团队成员对齐。 功能和建议 驱动智能搜索功能 可以帮助用户根据之前使用的相似搜索关键字找到问题的正确答案。