技術應用

ServiceNow推出智能自動化引擎將機器學習引入每天工作

企業雲服務供應商ServiceNow(紐約證券交易所代號:NOW)宣布推出機器學習去解決現今科技所遇到的重大挑戰。透過ServiceNow智能自動化引擎(ServiceNoW Intelligent Automation Engine),企業現可在發生停機事故前防止、自動化分類及分配事故、與其他同業比較表現及預測未來表現。同時,這些效能使機器學習能應用於針對客戶服務、安全及人力資源的ServiceNow雲端服務。

很多企業都希望迎來革新及轉型,但卻受既有的工具、流程及工作模式所羈絆。一些常見的工作任務也需要重複來往各部門之中,例如更改密碼、迎接新員工,這些均拖慢了整個系統。86%的企業表示他們在2020年前,將需要更高程度的自動化來完成工作。人工智能及機器學習會為此帶來新轉機。但直至現時為止,這些只是仍在尋找實例的流行技術或科技用語。

ServiceNow智能自動化引擎把機器學習運用於今天資訊科技的四大實例之一上。ServiceNow把大量的環境運作數據、龐大研發投資,以及由領先的數據科學家組成的團隊結合,來應對現時資訊科技機構面臨的四大挑戰,包括避免停機事故、自動化分類及分配事故、預測未來表現及與其他同業作表現評估基準。

ServiceNow首席策略官Dave Wright表示:「智能自動化為工作生產力開啟新時代。配合這劃時代的創新,我們將智能引進我們的平台。跟據學習每個客戶的數據,ServiceNow使他們能在速度及經濟效益上取得空前的躍進。」

以下是一些重要創新:

異常偵測 避免停機-ServiceNow加強了異常偵測的能力來幫助企業預測及避免服務停機。這些演算法可幫助分析模式及外在發生的事件,以及潛在或能引來停機的風險。與其他全新動態門檻措施結合,系統能得知屬於一般範圍的狀態,並在有異常及有潛在錯誤及故障情況的訊號時,通知企業。首次在運作智能(Operational Intelligence)上使用時,異常偵測功能可與過去引致停機的事故連繫,而當偵測到過去同類型事故時,會展開工作流程來避免問題在未來發生。

智能分類及分配工作 – 透過收購了DxContinuum,ServiceNow將為每位客戶的獨特數據提供機器學習演算法。透過從過去的模式中學習,智能自動化引擎可以預測未來的成效,包括確定風險、分配工作者及分類工作。最初,這種預測性的智能功能將用於資訊科技服務管理產品中,為資訊科技請求提供高度精確的分類及分配。學習的模型設置了資訊科技請求的類別,並將任務分配給正確的團隊,並為行動或不行動計算相關的風險。此功能為資訊科技付運帶來了更進一步的速度和效率,並為當連接裝置對服務請求製造更多巨大要求的未來建造了基礎。

評估同業效能的基準 – ServiceNow的基準令客戶可與同業比較服務效率,例如類似規模的企業或同行業的企業。過去很難,甚至不可能與同業比較表現。現在,企業不僅可以了解自己的表現與定下目標的差距,更可與其他相似的企業比較表現。  

推動改進的表現預測 – 智能自動化引擎為實時效能分析應用程式提供新演算法,幫助客戶更佳確定何時能實現表現目標。客戶設定表現目標及根據數據資料,效能分析便能利用最佳的演算法預測客戶何時可達成目標。

全新智能自動化引擎屬Now Platform™一部分,為雲端服務加速和自動化了資訊科技、安全、人力資源、客戶服務及任何部門制定的應用程式。隨著平台的改革,所有部門和應用程式均將受專於智能自動化。透過自動化日常和復雜的流程,以及預測結果,每間企業均可大幅降低成本、加速解決時間,以及為員工、合作夥伴和客戶提供如消費者一樣的體驗。

領導再保險行業的Swiss Re,當中的ContactOne服務正使用ServiceNow為人力資源、物流、資訊科技、法律及其他企業功能提供端到端效能。Swiss Re為這些服務注入智能自動化,從而提供更佳的客戶體驗。

Swiss Re 資訊科技總監Ashish Agarwal表示:「隨著工作和變革加速,我們全面的數碼IT策略也應如此。為了提升客戶滿意度,並同時提升端到端生產力,於我們的轉型中加入智能自動化是非常重要的一環。」

Intelligent Automation Engine‑enabled products will be available in the third quarter of 2017.

可啟動智能自動化引擎的產品將在2017年第三季推出。

 

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