检测 传统的 工具可能无法检测到某些 事件。可以训练 模型来识复事件。他们甚至可以在事件发生之前协助提醒 团队注意 问题。 人工智能驱动的知识管理 知识管理可以利用深度学习技术从存储库中提供解决方案或搜索云端提供合适的解决方案来帮助用户解决 问题。通过这种方式 组织可以节省管理知识库的时间 并专注于与技术人员和最终用户高效地共享知识。 机器学习不仅有助于检测和传播知识 还有助于创造知识。
无论是通过分析汇总的事件工单数据来识别知识差距 还是通过 格鲁吉亚 WhatsApp 号码列表 实施算法以查找最相关和最重要的信息 将记录的工单解决方案转化为知识 机器学习都可以帮助服务台团队识别问题领域并创建相关的解决方案和知识库文章 人工智能驱动的变革管理 对公司的 基础架构产生重大影响的 个 流程是变更管理。变更在实施之前要经过广泛的规划和风险评估。尽管如此 尽管做出了这些努力 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。