Jira Service Management 中的人工智能
人工智能支持的支持
无论您的目标是增强自动化支持、简化入职流程，还是为客户提供唾手可得的知识，Jira Service Management 的人工智能支持的支持工作流都能确保员工获得所需的帮助，同时提高一线支持人员的工作效率。
在本节中，我们将介绍如何使用 Jira Service Management 中的人工智能功能来实现以下目标：
- 提供卓越的自助服务支持体验
- 提升支持人员与管理员的工作效率
提供卓越的自助服务支持体验
Jira Service Management 提供多种方法，让员工随时掌握关键知识，帮助提供全天候自助服务支持。下面我们将介绍如何通过虚拟服务支持人员实现一级支持交互的自动化，以及如何运用人工智能增强知识库，让员工比以往更便捷地获取问题解答。
虚拟服务支持人员
虚拟服务支持人员可简化各种客户渠道的支持互动，包括 Jira Service Management 帮助中心、Slack、Microsoft Teams、电子邮件和可嵌入的小工具。这可确保求助者无论在哪个首选平台，都能快速获得所需的帮助。
配置 Jira Service Management 虚拟服务支持人员有两种主要方法，具体取决于您要自动执行的请求的类型和复杂程度：意图流和人工智能问题回答。您可以使用其中一种或两种方法，帮助转移请求单并快速为客户提供支持。
虚拟服务支持人员意图流
虚拟服务支持人员的意图代表了虚拟服务支持人员可以帮助客户解决的具体问题、疑问或请求。每个意图都包括一组训练短语，以帮助虚拟服务支持人员识别求助者的请求，还包括一个对话流，以根据求助者对虚拟服务支持人员的回复，帮助指导求助者处理工作项。意图非常适合以下问题：
- 需要引导式工作/故障排除
- 需要信息集合并进行分类
- 需要通过 Web 请求自动执行操作
示例：软件访问请求、报告事件、新硬件、采购请求、入职培训工作流
使用现成可用的模板和低代码/无代码编辑器可以轻松配置意图。虚拟服务支持人员还使用生成式人工智能，根据团队的历史请求单数据建议相关意图，并实际填充一些基本设置，如描述和训练短语。
意图功能可自动执行支持任务并让您立即采取行动。例如，您可以使用该功能检查求助者的操作系统，然后实时更新版本，或者自动重置密码和授予软件访问权限等。这可以通过在意图流中运行 Atlassian 自动化规则、发送网络请求或通过 Workato 和 Workday 等第三方工具触发操作来实现。
虚拟服务支持人员中的人工智能回答
人工智能问题回答功能使用人工智能在您的链接知识库空间中进行搜索，并回答您的客户问题。由于只需很少的设置，因此若要快速开始使用虚拟服务支持人员，此功能就非常合适，尤其是在转移以下帮助请求方面：
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可以通过提供信息或说明来解决
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包含在（或可以轻松添加到）您现有的知识库文章中
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通常不需要上报给人工支持人员
基本的 IT 指令，例如 BYOD 设置、VPN 重置和连接到办公室 WiFi
分享公司政策，例如福利、开支、假期等。
设置 AI 回答
要设置人工智能回答，您首先需要配置虚拟服务支持人员承接通道。您可以在我们的虚拟服务支持人员产品指南中了解有关如何执行此操作的更多信息。
连接您的自助服务知识库
您的承接通道准备就绪后，您需要确保您的知识库已通过 Confluence 或 Jira Service Management 的原生知识库链接到您的项目。维护一个最新、全面的知识库对于增强人工智能体验至关重要。您可以直接从 Jira Service Management 构建知识库，也可以整合 Confluence 中现有的常见问题解答和文档。（提示：请阅读以下内容，了解一些可帮助您建立和维护知识库的人工智能功能）
专业提示：再次检查您的知识库权限设置
在谁可以查看下面，需要将链接的知识库空间设置为所有登录用户。
激活人工智能回答
知识库准备就绪后，就该在虚拟服务支持人员设置中激活人工智能回答了：
在您的服务项目中，选择项目设置，然后在左侧面板中找到渠道和自助服务，并从下拉列表中选择虚拟服务支持人员。选择人工智能问题回答，开启人工智能问题回答旁边的开关，然后选择激活。人工智能问题回答将立即在您连接的所有渠道中开始工作。
如果您在 Slack 中使用虚拟服务支持人员，则可以为特定的 Slack 请求通道激活人工智能回答。导航到设置中的请求通道。打开要为其激活人工智能回答的请求通道旁边的人工智能回答下面的开关，然后选择激活。
专业提示：在构建供虚拟服务支持人员使用的知识库文章时，请注意，人工智能回答目前无法从图像中提取信息，而如果副本不属于 Confluence 中表格的一部分，通常提取信息的效果最佳。
借助人工智能进行知识管理
Jira Service Management 中的人工智能功能通过自动整理相关文章、推荐主题及快速呈现精准信息，简化知识管理流程。这些人工智能功能可帮助团队解决数据碎片化与手动流程的问题，使知识库更高效、更有效地提供支持。
借助人工智能编辑知识库文章
人工智能使支持人员能够直接从 Jira Service Management 事务创建知识库文章。只需简单几步，即可轻松完成新文章内容头脑风暴、拼写语法校对，并确保文章专业得体，让客户感同身受。
如何使用生成式 AI 创作知识库文章
在 Jira Service Management 工作项视图中：
- 从项目侧边栏的导航中，选择知识库。
- 选择创建文章。
- 选择要在其中创作文章的知识库空间，然后选择下一步。
- 通过工具栏或在编辑器中输入 /ai 即可唤起人工智能功能。
- 写出所需提示。
- 人工智能将自动生成内容草稿，您可将其作为创作起点直接使用。
人工智能草稿
借助人工智能草稿主题，扩展知识库，减少请求单数量。推荐主题功能可基于近期客户请求，主动识别知识库中的内容空缺，并为您创建草稿文章供您审核发布。通过创建更相关的知识文章，您不仅能确保求助者获得优质的自助服务体验，还能通过提升请求单分派率来提升支持团队的工作效率。
如何查看推荐的人工智能草稿：
- 在您的服务项目中，转至知识库。
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选择推荐主题。
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在主题列中，您可以找到已提交的请求主题，这些主题目前在知识库中缺少相应的文章。相关请求数列表示与每个特定主题相关的请求数。
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在每个主题旁边，在“操作”列下选择创建文章以撰写文章。
提升支持人员与管理员的工作效率
通过为团队配备人工智能工具，助力支持人员快速交付优质服务，从而提升其工作效率。使用 Jira Service Management 中的 Rovo 支持人员和嵌入式人工智能功能确定请求的优先级、回复和解决请求。
请求单分类与优先级排序
Jira Service Management 提供多种人工智能支持的功能，帮助您组织队列并优先处理重要的请求单：
1. 人工智能分类
通过批量操作智能分配工作项至正确的请求类型，快速完成队列清理。通过使用人工智能简化分类流程，支持团队可大幅减少人工分拣时间，从而更高效地处理高优先级事务。
人工智能分类会分析队列中的请求单，并推荐适合的请求类型及相关字段。当您通过电子邮件接收请求，并最终产生大量“电子邮件请求”请求类型的工作项时，该功能会特别有用。
要使用人工智能对工作项进行分类，请执行以下操作：
- 在队列中选择工作项。
- 选择分类。
- 查看建议并在必要时更新请求类型。
- 选择要更新的工作项。
- 选择应用。
若建议与需求不符，您可随时从列表中手动选择请求类型，并继续用自己选择的请求类型批量更新请求单。
2. 客户情绪分析
通过人工智能情绪分析更好地了解客户，该方法可分析和解读客户评论的情绪基调，以帮助您了解客户的感受。人工智能通过分析请求单标题、描述和评论等上下文内容，评估客户情绪（积极/中立/消极），并将结果直接呈现在工作项视图中，并随新评论的出现实时更新。通过尽早识别客户不满情绪，您可提供顶级服务，始终将客户满意度置于首位。
3. Rovo 支持人员：服务分类助手
如果您想真正加快分类流程，可以试试服务分类助手，这是我们现成可用的 Rovo 支持人员之一。该助手通过分析请求内容、情绪及其他细节，判定请求类型、紧急程度与优先级，实现所传入请求的分类。该支持人员专为在自动化规则中使用而设计，因此当工作项出现在队列中时，它可以立即重写请求单标题和描述、更新优先级或分配请求类型。它还能根据 SLA、客户互动、紧急程度等来确定是否应上报请求。
您可以通过两种不同的方式使用服务分类助手。
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在 Rovo 聊天窗口中提问：打开屏幕右上角的 Rovo 聊天窗口，使用左侧的“支持人员”菜单选项浏览 Rovo 支持人员，然后选择“服务分类”。随后，您可直接与服务分类助手对话，使用诸如“推荐优先级”或“推荐请求类型”等提示。
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设置自动化规则：导航至自动化规则生成器，使用我们预建的模板让服务分类助手采取自动化操作，如推荐优先级、推荐请求类型或生成工作项摘要。
专家提示：尝试自动化模式
通过 Rovo 聊天窗口与服务分类助手互动时，请尝试在提示开头添加“自动化模式”，这样您就可以在自动化规则中直接使用支持人员的回复。
回复和解决请求单
您完成队列排序并知道优先处理哪些请求单后，可利用人工智能将关键上下文注入工作流，帮助您及时响应并采取正确的步骤来解决问题。
通过人工智能摘要快速掌握关键信息
无需逐条查阅 Jira Service Management工作项中的大量评论，人工智能可快速生成请求单活动摘要，帮助您迅速掌握关键信息、轻松让新利益相关者了解信息、移交请求单至新支持人员，并采取行动。
要使用 AI 摘要，请执行以下操作：
- 在您的 Jira Service Management 项目中，导航至所需工作项。
- 向下滚动到活动部分。
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选择评论，然后选择摘要。
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人工智能生成的摘要仅对您可见，当您离开请求单时会消失。您可以多次生成事务详情摘要。
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专业提示：人工智能摘要功能与虚拟服务支持人员搭配使用效果极佳。对于复杂的意图流，虚拟服务支持人员会先提出多个问题，从求助者处收集信息，然后再创建请求单，人工智能摘要则可以帮助分配的支持人员快速消化虚拟服务支持人员记录下来的任何事务背景信息。
使用人工智能生成完美的求助者响应
人工智能可以帮助支持人员快速撰写和编辑对求助者的回复，确保沟通清晰且周到。有几种不同的方法可以做到这一点：
1. 起草回复
此功能利用人工智能起草对客户的推荐回复。它使支持人员能够基于在处理类似请求时所添加的评论，借助恰当的问题排查建议或跟进问题，智能且高效地回复请求单。
要使用人工智能起草回复，请执行以下操作：
- 打开工作项。
- 选择添加内部备注或回复客户。
- 点击起草回复按钮，从人工智能下拉菜单中选择“起草回复”，或者直接使用 /draftreply。
- 人工智能会基于支持人员过去处理类似工作项时添加的回复内容来生成回复。然后，您可以插入评论或对其进行优化。
2. 人工智能编辑
您可以使用人工智能斜杠命令或编辑器中的人工智能下拉菜单来微调客户回复，包括缩短内容、调整语气等。
生成式 AI 的用例：
头脑风暴
不确定客户回复从何处着手？借助“头脑风暴”功能，Atlassian 的 Rovo 人工智能可以分析用户输入并生成客户回复建议，以激发灵感并加快事务解决速度。
精简内容
借助“精简内容”功能，人工智能可帮助您生成针对客户较长回复的简洁摘要。在您需要客户快速了解要点或主要想法时，这很有用。
汇总
“摘要”功能可帮助支持人员将冗长的内容浓缩成简明的摘要，使其更易于理解和消化。人工智能会分析输入文本，并确定最为相关、最为重要的要点。它会考虑诸如特定字词或短语的出现频率、其在文本中的上下文，以及任何相关的情绪或重要性等因素。
改进写作
“优化写作”功能可通过提供建议帮助支持人员提升写作能力，这些建议包括语法修正、词汇选择推荐、格式调整等。除了提供改进建议外，人工智能还提供每条建议背后的解释和理由。
修正拼写和语法错误
Atlassian Rovo 人工智能中的修正拼写和语法错误功能可帮助您识别和更正客户回复中的拼写和语法错误。这些建议基于常见的语法规则，以及对周围文本的上下文分析。您可以选择点击某项建议予以接受，也可以按需手动进行修改。
调整语气
“调整语气”功能可支持您修改客户回复的语气，使支持人员能够根据需求调整文本的风格或情感基调。可选语气包括轻松随意、教育科普、善解人意、中性和专业，可满足各种客户情景的需要。
梳理关键上下文信息并明确后续解决步骤
人工智能建议
建议面板位于任何工作项视图的右侧，它利用人工智能高效生成请求摘要并推荐经办人、相关请求者详情、上报路径、问题排查步骤等。它还允许您直接从面板中采取行动，比如更新优先级。
类似的请求
借助人工智能类似请求功能，轻松查找和识别服务项目中与当前查看请求标题类似的近期请求，使查找类似请求变得轻而易举。此功能利用 NLP（自然语言处理）技术，提供与当前查看请求标题类似的近期请求列表。这种由人工智能自动化查找相关请求的流程，可减少手动搜索类似事务所需的工作量。
如何使用人工智能类似请求：
- 首先，请确保启用类似请求面板，从您的服务项目开始，选择项目设置，然后选择功能。
- 在事务视图下，开启类似请求面板开关。
- 接下来，查看类似服务请求、问题、变更和事后回顾。转到您想要查找相关请求的事务。
- 选择类似请求或类似事件。
- 选择打开或已解决以按状态筛选类似请求。
3. Rovo 支持人员：服务请求助手
另一个现成可用的 Rovo 支持人员“服务请求助手”，可为您的团队提供简化请求管理和加速问题解决所需的洞察信息。服务请求助手旨在将 Atlassian 应用和已连接的第三方应用作为知识源，收集相关信息并提供快速精准解决请求的指导。人工支持人员可借助服务请求助手识别 SME、利用历史请求洞察信息撰写回复、生成请求单动态摘要，甚至推荐后续操作步骤。
与其他 Rovo 支持人员一样，您可以通过导航栏右上角、靠近个人资料图标或头像的 Rovo 聊天窗口访问“服务请求助手”。导航到队列中的任何请求，打开 Rovo 聊天，选择支持人员，然后搜索服务请求助手。
从那里您可以与支持人员聊天，向它询问诸如：
- 接下来我应该采取什么步骤？
- 帮我起草发送给客户的回复。
- 查找以前处理过类似请求的人。
让管理员能够快速上手
人工智能自动化
只需用自然语言描述要创建的规则，即可使用人工智能生成自动化规则。此功能可在项目设置的自动化规则生成器中找到。确保您输入的任何内容都包含触发器和动作。
请求类型和字段建议
“请求类型建议”功能通过根据您对团队所管理工作类型的描述智能推荐请求类型，从而帮助消除创建服务台时的主观臆测。人工智能可以针对从 IT、人力资源到宠物美容、餐饮服务等一系列用例推荐请求类型，只需点击几下即可将其添加到您的服务台中。
如何使用请求类型建议：
- 导航到项目设置 > 请求类型。
- 选择建议。
- 描述您的团队管理的工作类型。
- 从 AI 建议列表中选择请求类型，然后选择创建。
- 确定请求类型的名称、描述、图标和事务类型。
- 选择下一步，并将请求类型添加到门户群组。
- 选择“创建”。
使用人工智能创建请求类型后，它可以推荐您可以添加的相关现有和自定义字段。
适用于 IT 运维的人工智能 (AIOps)
运维指导支持人员
运维指导支持人员通过智能分组相关警报并突出显示最关键的警报，有效剔除了杂乱信息。由 Rovo 提供技术支持的运维指导旨在加强您对警报和事件的管理，它会提供历史背景信息并推荐相关操作，从而简化您的待命职责。
通过利用 Atlassian 应用和已连接的 3P（第三方）应用作为知识来源，它会收集相关信息以提供指导，帮助降低事件的影响。这种方法旨在缩短检测、响应事件和从事件中恢复所需的时间。借助运维指导，您可以：
- 运行警报及警报数据查询
- 收集上下文信息以加速事件解决
- 创建 PIR（事后回顾）
人工智能警报分组
通过人工智能支持的警报分组加快事件检测。从杂乱的信息中分离出有用信息对于确定最重要事务的优先级至关重要，但通常需要待命团队的人工操作。我们利用人工智能从监控和可观测性解决方案的传入警报中识别模式，使响应者能够专注于处理最高优先级的警报，并主动检测事件。我们还利用人工智能检查过往响应者的处理记录或类似的历史警报，以挖掘更多背景信息并推荐最佳后续操作。
人工智能事件创建
通过利用人工智能从警报群组中提取信息并自动填充事件记录，实现从警报到事件的快速流转。这包括关联相关警报、撰写简明摘要、设置优先级以及补充其他信息。
Slack 中的人工智能事件摘要和时间线
在 Slack 中直接向事件响应者同步最新进展。团队可快速让新响应者上岗，最大限度减少查找事件进展细节的时间，并总结事件处理过程中做出的关键行动或决策，以加快响应速度并辅助事后回顾。
团队还能通过无缝集成 Slack 频道中的关键聊天消息和 Jira Service Management 的更新，创建事件的完整时间线。这将按时间顺序记录事件处理过程中所有关键行动和决策，帮助团队追溯行动轨迹并理解事件解决的整个流程。支持人员可以修改时间线上显示的操作，将其发布到相关频道，或作为内部评论添加到 Jira Service Management 的事件记录中。
人工智能建议面板
事件响应者可通过获取关键信息（包括即将推出的潜在根本原因）、推荐响应者以及上报或严重性更新等操作选项，显著提升事件解决速度。位于事务视图右侧的人工智能支持的建议面板可提供请求摘要、报告人详细信息、优先级建议，并支持从面板直接执行操作。
人工智能 PIR 生成
利用人工智能从事件记录、警报和其他来源中提取细节来填充 PIR（事后回顾），从而在中断解决后为 IT 运维团队节省时间。PIR 是事件管理流程的核心部分，可帮助事件响应者和管理者从近期事件中吸取经验教训，并传递洞察信息，以防止今后发生类似问题。然而，这些回顾材料的整理既耗时又繁琐，往往被置于次要地位，导致组织错失关键的经验教训。
利用人工智能起草 PIR 可节省查找、总结和发布关键细节的时间，帮助团队从每起事件中成长和学习。
类似请求和事件
启用“类似请求”面板之后，您可在服务项目中轻松找到与您当前正在处理的事务类似的事务。“类似请求”面板可以显示相似的请求、事件、问题、变更，甚至事后审查，让支持人员能够确定是否存在可以关闭的重复事务，是否存在可以帮助他们更快地解决事务的既往工作单，或者是否有需要进行重大事件上报的类似事件。
“类似请求”面板使用自然语言处理 (NLP) 技术，提供标题或描述与您当前正在查看的请求类似的最新请求列表。
对于类似的事件，结果也由 AI 得出。为了帮助改进结果，您可以通过回应 👍 或 👎 来为结果提供反馈。
若要启用或禁用“类似请求”面板，请执行以下操作：
- 在您的服务项目中，转到项目设置。
- 选择功能。
- 打开/关闭“类似请求”面板开关。
Jira Service Management 中的其他智能化体验
支持智能技术的帮助中心搜索
您的客户在帮助中心内获取信息、提出请求。在帮助中心内，他们可以查看自己有权访问的每个服务项目的门户、搜索请求表单和知识库文章，并查看他们在一段时间内提出的请求。
在搜索帮助中心时，Jira Service Management 会提供一个由强大智能技术支持的搜索栏，允许您利用数据驱动算法和机器学习技术，对整个项目组合进行高级搜索。
帮助中心搜索可识别用户最近的行为及其搜索上下文，从而专门分享与其相关性最高的选项，包括您的知识库和服务门户网站上的请求表单中提供的相关自助资源。最重要的是，随着时间的推移，智能技术会通过学习来为客户优化这些预测结果，从而提高他们的效率，让他们能更快地获得帮助。
要自定义帮助中心，请执行以下操作：
- 在您的服务项目中，转到项目设置。
- 选择门户设置。
- 选择自定义您的帮助中心部分中的链接。
相关知识文章
除帮助中心之外，智能技术还能从工作项视图直接推荐知识库文章，供支持人员与客户分享。相关知识文章同样基于工作项上下文和用户行为推荐，与帮助中心的逻辑一致。
与当前工作项相关的知识文章将显示在工作项视图的详情区域，一键点击即可与客户分享。如果没有出现相关文章，您也可以选择手动搜索文章，或直接从工作项中创建新文章。
预测式支持人员分配和 @ 提及
最后，协作就是要在正确的时间找到合适的人员来完成项目或向前推进项目。在 Jira Service Management 中，预测式用户选择器能根据您的常规协作对象和当前工作内容，智能推荐待添加至工作项的相关人员列表。通过选择“经办人”字段快速为工作项分配支持人员，或使用 @ 显示可能帮助解决工作项的用户列表。
通过从过去的行为中汲取经验，Smarts 可以预测五名最有可能的经办人，且准确率达到 86％。