人工智能提升服务和运营管理的10种方法

一家欧洲的跨国电信公司采用BMC的Helix Chatbot进行了标准化，为所有部门的120,000多名员工提供自助服务文章和目录项，并支持人工智能自动化解决方案。

该公司将DevOps的专业知识、集中式知识库、BMC Helix产品线和Autonomous Digital Enterprise (ADE)框架结合在一起，用这种方式指导自身的人工智能战略，采用这种方式，他们减少了服务请求的平均解决时间（MTTR），从而大大缩短了需要IT协助的员工的响应时间。

Gartner认为，在DevOps方面表现出色的企业更有可能成功实现基于人工智能的IT服务管理和运营管理计划，这家电信公司的成就也印证了这一点，这个案例成了BMC描述自动数字化企业（ADE）的一个很好的例子。

这家跨国电信公司成功地采用了基于人工智能的方法来升级和巩固其ITSM和ITOM战略，这是一个很好的研究案例，从中可以看出大型企业能够如何成功地进行自身转型并提升服务运营管理。

电信行业的经验教训：改变IT的运营模式

基于人工智能的洞察力是IT部门的催化剂，可以帮助他们为内部客户提供服务并适应新冠肺炎疫情对流动IT环境持续不断需求。IT服务管理（ITSM）和运营管理（ITOM）需要成为统一框架的一部分，以支持当今IT服务支持的虚拟优先的世界。人工智能和机器学习需要提供围栏，让运营模型能够一直专注于客户定义的成功。

下图来自BMC最近的一份报告——《ADE Enterprise 2025》，该报告将传统IT运营模式同基于集中式IT中心的运营模式进行了比较，而后者更好地满足了支持员工在虚拟优先方面的需求，从而使他们能够专注于创造并发展数字化优先的销售渠道。在Enterprise 2025模型中，基于人工智能的见解为多个数字化业务部门提供服务，同时还可以为卓越中心（Centers of Excellence）提供急需的实时绩效数据。

该公司的目标是从过去传统的IT运营模式转变为右图中所示的、更具适应性的Enterprise 2025 IT运营模式。有了人工智能出色的洞察力，业务线的领导们可以更快、更灵活地行动，创造新的数字化业务，支持所有的虚拟员工并始终适应因新冠肺炎疫情影响而迅速变化的条件。下图来自BMC最新的一份报告，该报告名为《ADE Enterprise 2025》。

为什么说现在就该使用人工智能技术改善ITSM和ITOM系统

这家电信公司已经成功地将原来支持IT用户的40至50个独立门户整合成了一个统一的门户，新的统一门户每年的访问量超过600万次。该公司的一位产品经理解释了该公司是如何选择认知服务管理作为其自动数字化企业（ADE）之旅的最终目标的。从集中知识库开始，该公司随后尝试了如何利用人工智能自动地执行见解。事实证明，拥有不断学习能力的ITSM和ITOM系统对于改善ITSM性能和指标（包括MTTR）来说至关重要。

利用人工智能技术提升服务和运营管理的十种方式

根据从上述电信公司研究案例中获得的经验，下面是利用人工智能技术帮助你提升服务和运营管理的十种方式：

1、让任何ITSM和ITOM平台从专门针对IT转变为涵盖所有用户以及所有IT客户迫切需要一些洞察力，而人工智能可以提供这些洞察力。如果放任不管的话，支持它们的ITSM平台和ITOM系统将会断了与内部用户的连接，也就无法为包括合作伙伴和供应商在内的所有IT客户提供价值。基于人工智能的洞察力可以通过选择优先衡量客户成果，将其用于指导未来的发展，并通过这种方式扭转局面。

2、事实证明，人工智能虚拟聊天机器人在响应一级援助请求方面提供了难以估量的价值。选择实施由统一知识库支持的虚拟聊天机器人，可以通过提供文章、服务目录项和支持来减少问题的平均解决时间（MTTR）。该公司还使用Skype、Teams和Slack在移动设备上全方位地提供聊天机器人服务。他们甚至可以通过聊天机器人提供完全自动化的解决方案。

3、使用人工智能集成ITSM和ITOM，可以全面了解IT领域的整体健康状况。通过使用事件关联和发现数据了解服务的影响，该公司正在努力实现更高的运营效率并节省更多成本，并成功地使用人工智能改善了ITSM和ITOM系统的运营稳定性。

4、使用人工智能可以更好地控制IT安全性、服务性能和应用监控，所有这一切只要在同一个知识库内就可以完成。通过人工智能增强ITSM和ITOM还有助于获得所有IT活动的统一视图，从而创建更准确的服务和应用程序监视平台。

5、深入分析和了解更高级的IT故障单的根本原因，看看系统、服务器或者应用程序的配置中是否存在着系统性的问题。利用人工智能来解决为什么特定的服务器、操作系统、应用程序和连接选项的组合会造成网络延迟，或者在更糟糕的情况下应用会完全无法正常工作，这正是当今的IT部门正在追求的高级用例。LogicMonitor利用人工智能和机器学习的方式已经被证明在解决复杂系统配置中的瓶颈问题中非常有用。

6、使用人工智能了解特定门户网站上哪些功能使用频率最高、哪些功能使用频率最低，并且找到背后的原因，这对于改善ITSM的用户体验和ITOM系统来说是非常有价值的。使用人工智能分析点击流数据、生成热图并了解用户如何同门户互动都是非常宝贵的数据，可以改善导航以及每一屏的用户体验。该组织的目标是提供“类似于亚马逊”的用户体验，将新功能放到平台上，并通过降低服务成本来节省更多的成本。

7、通过获得问题原因的360°视图，提高非连锁ITOM和ITSM故障单的解决率，并减少问题的出现。人工智能可以提供完整的视图，说明为什么即使存在着因果数据，共享ITOM和ITSM故障单也难以解决问题。人工智能可以解释为什么特定业务应用程序会导致连锁故障，并可以帮助解决问题，让用户的工作变得正常。该电信公司获得的最有价值的见解之一就是该策略在这家大型企业中的有效性。

8、帮助客户服务专员优先处理他们的工作负载，让他们有更多时间接受培训以应对更具挑战性的IT问题并且推动自身职业发展。一线客户服务专员使用基于人工智能的应用程序，将可以通过自动工作流处理的用户查询进行委派。通常会由客户服务经理对工作进行设计，以便为客户服务专员提供更大的灵活性。

9、使用人工智能技术，通过解释非结构化文本加速工单发放，然后将问题推送给可能是最合适的技术人员可以节省时间并提高用户满意度。结合自然语言处理（NLP）和基于随机森林的分析等多种技术可以识别出可能是最合适的技术人员，从而可以在整个IT服务组织中自动分配工单。

10、利用人工智能升级公司的知识库，定义最有可能的新类别，然后将新的解决方案集添加到修订的分类法中，这是ITSM中知识管理的未来。在ITSM中的一个高级人工智能用例是创建和调整定义知识库的分类法。使用人工智能来完成这项工作每年可以节省数百小时，并且能够确保捕获在解决问题中创造的最新知识，并将这些知识保存在可以使用的地方。