借助用于服务管理的人工智能进行回答、处理和解决

什么是用于服务管理的人工智能？

用于服务管理的人工智能是指应用人工智能和机器学习来自动完成服务交付、解决请求并优化支持工作流。它有助于团队提供即时自助服务，并自动执行工作单分类和知识维护等日常任务。

Atlassian 通过 Jira Service Management 中的 Rovo 来提供这些功能。Rovo 不仅限于通用人工智能，还能提供情景化的智能体式支持，从而深入了解您的员工、工具和历史记录。

由 Teamwork Graph 提供支持的 Rovo 会引入您特有的组织背景信息，从而准确、自动地解决请求。

AI 原生服务管理有哪些优势？

通过将人工智能直接嵌入日常服务工作流，Rovo 有助于团队扩展支持能力、缩短解决时间，并减少各个部门的人工开销：

• 扩展支持能力：通过提供即时答案和自动执行常规履行任务，可在不增加人手的情况下解决更多请求。

• 提供全渠道帮助：直接在 Slack、Microsoft Teams 和帮助中心内提供情境化支持，以便员工在日常工作的地方获得帮助。

• 自动执行请求分流：通过自动执行分类、优先级排序和分配，更快将每个请求分配给正确的团队，从而减少手动队列管理工作量。

• 加快支持人员的解决速度：通过总结请求历史记录、呈现相关知识并建议后续步骤，帮助支持人员专注于复杂的工作，从而更快地解决问题。

• 优化服务交付：通过利用请求趋势和知识缺口来确定自动化在哪些方面能产生最大影响，从而持续提升绩效。

团队如何使用 Rovo 来加快服务工作流？

以下是服务团队在 Jira Service Management 中跨 IT、人力资源与业务支持用例来应用 Rovo 的部分最常见方式。

提供无缝的自助服务支持并转移 L1 工作单

重复性问题占据了服务团队日常工作的大部分时间，且员工往往需要等待才能获得本可在几秒钟内得到的答案。借助 Rovo，团队可以在 Studio 中根据自身的工具、工作流和知识来定制化构建自定义支持人员。

无论您的员工在哪里完成工作（Slack、Microsoft Teams 或帮助中心），这些支持人员会连接到您的知识库和 Teamwork Graph，以便以对话方式回答问题并处理日常请求，因而仅在需要时才会将问题上报给人工进行处理。

此功能可为员工提供全天候的情境化支持，并能在常规请求到达支持人员之前拦截相当一部分日常请求。

了解如何创建自定义 Rovo 支持人员来处理服务请求

借助人工智能让您的知识库保持最新

知识库很容易过时。支持人员很少有时间撰写文章，导致转发效果下降，且相同的问题会反复出现。Rovo 可识别知识库中的缺口，根据近期的工作单趋势建议主题，并通过已解决的工作单来起草文章。

您的团队负责审核和发布，因此可在“人在环内”机制下让知识保持准确。

更好的知识能促进所有其他用例：它可为您的自定义支持人员奠定基础，优化支持人员的回复，并随着时间的推移提高转发率。相同的问题不再反复出现。

了解如何使用 Rovo 管理知识库

自动分类并路由每个请求

手动对请求进行排序、确定优先级和分配需要时间，且可能导致处理不一致。请求路由器支持人员会读取请求详情和情绪，以推荐正确的请求类型、紧急程度和优先级，然后将每个请求路由至正确的队列或经办人。

它利用 Teamwork Graph 和历史工作单数据，因此随着时间的推移，路由会变得更加准确。此特性有助于请求更快地到达合适的人员，并减少管理队列的手动工作量。

详细了解如何使用请求路由器来路由工作单

使用自主人工智能支持人员端到端地解决请求

回答问题只是此作业的其中一部分。很多请求还需要跨不同团队和系统执行操作，因而通常会导致工作在队列中等待。请求解析器可端到端地解决服务请求。它能够理解请求，找到正确的运营知识，生成带引用的解决计划，然后在您连接的工具中执行该计划—从配置访问权限到执行入职任务。

团队可以决定赋予其多少自主权。在监督模式下，支持人员会在每个计划运行前进行审查和批准。在自主模式下，请求解析器会在符合条件的请求传入时进行处理。在自助服务之后，这是 Rovo 帮助服务团队的最重要方式之一：曾经在队列中等待的工作现在可以自动解决，从而使支持人员从重复的履行工作中解放出来，并缩短解决时间。

详细了解如何设置请求解析器

帮助支持人员更快地解决上报问题

当请求确实交由人工处理时，支持人员在回复前会花时间读取冗长的对话并搜索答案。服务请求助手支持人员会总结工作单活动、建议后续步骤、起草回复、推荐主题专家 (SME)、呈现相关的历史工作单等。支持人员始终掌握控制权，而 Rovo 则负责繁重的基础工作，从而加快解决速度并在整个团队中保持回复一致。

了解有关服务请求助手的更多信息

客户聚焦：Sprout Social

Mason Proud，Sprout Social IT 总监

结果：80%的新员工问题由 Rovo 支持人员解答，从而解放了 IT 员工并加快了入职流程。

阅读 Sprout Social 的故事

常见问题

什么是面向服务管理团队的 Rovo？

适用于服务管理的 Rovo 是一种人工智能支持的解决方案，它可将智能支持人员和统一知识集成到 Jira Service Management 中。它可帮助 IT、人力资源与业务团队自动执行日常工作，提供全天候员工自助服务，并加快跨 Slack、Microsoft Teams 和帮助中心的请求解决速度。

Rovo 如何帮助转移员工请求？

Rovo 使用虚拟服务支持人员将您的知识库连接到 Teamwork Graph，以便以对话方式回答问题并处理常规请求。通过自动解决常见查询并仅将复杂问题上报给人工支持人员，Rovo 可显著提高转发率并减少工作单的手动处理量。

Rovo 能否自主解决服务请求？

是的。请求解析器支持人员可以通过查找运营知识、生成解决计划以及跨连接的工具执行操作，端到端地解决服务请求。团队可以选择监督模式以进行支持人员审批，或是选择自主模式以便 Rovo 在无需人工干预的情况下处理符合条件的请求。

员工可以在哪里访问用于服务工作流的人工智能？

员工可以直接在日常使用的渠道（包括 Slack、Microsoft Teams 和 Jira Service Management 帮助中心）内获取 Rovo 的人工智能支持的支持服务。该全渠道方法可确保员工获得即时的情景化帮助，而无需搜索特定的服务门户或电子邮件地址。