نظام تذاكر الدعم بالذكاء الاصطناعي: آلية عمله وفوائده وكيفية أتمتة الدعم

تواجه مكاتب خدمات تكنولوجيا المعلومات طلبًا متزايدًا من الموظفين عليها التعامل معه دون زيادة مماثلة في أعداد العاملين. وتقدم أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي وسيلة للتوسع من خلال أتمتة المهام على امتداد دورة حياة الدعم، وليس فقط مساعدة موظفي الدعم على العمل بسرعة أكبر، بل يتزايد حلُّها للطلبات بشكل مستقل.

يشرح هذا الدليل ماهية هذه المنصات وكيفية عملها وفوائدها للأعمال وكيفية تقييم الحل المناسب لدعم المؤسسات.

الدروس المستفادة الرئيسية

• يستخدم نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذاتي للتعامل مع طلبات الموظفين؛ بدءًا من استلامها وحتى حلّها، وليس مجرد توجيهها.
• يمكن أن يؤدي تطبيق هذه المنصات إلى الحل التلقائي لما يصل إلى 80% من طلبات تكنولوجيا المعلومات الروتينية، وذلك استنادًا إلى نتائج عملاء Automation Anywhere، وتحسين درجات رضا العملاء (CSAT).
• تنتقل الحلول الحديثة من الدعم المعزز بالذكاء الاصطناعي إلى الدعم القائم أساسًا على الذكاء الاصطناعي، إذ تستخدم الذكاء الاصطناعي الذاتي لتنفيذ معظم مراحل مسار العمل بصورة مستقلة، مع تصعيد الاستثناءات إلى عنصر بشري.

ما نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

يضيف نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي قدرات الذكاء الاصطناعي الذاتي إلى منصة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)، ما يؤدي إلى أتمتة دورة حياة الطلبات في مكتب الخدمة، بدءًا من فهم الطلبات الواردة وتصنيفها، مرورًا بترتيب أولوياتها وتوجيهها، وصولًا، وهو ما يتزايد، إلى حلّها. ويمتد النهج نفسه ليشمل طلبات الموارد البشرية والشؤون المالية والمشتريات.

تعمل منصات تذاكر الدعم التقليدية أساسًا على تسجيل طلبات الخدمة المقدمة من الموظفين وتنظيمها. وتعتمد عادةً على القواعد المحددة مسبقًا والكلمات المفتاحية ووضع العلامات يدويًا وموظفي الدعم لتحديد احتياجات المستخدم والجهة التي ينبغي توجيه تذكرة الدعم إليها.

تضيف أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي ميزة الذكاء إلى هذه العملية من خلال فهم النية وراء كل طلب وسياقه. فبدلًا من مجرد اكتشاف كلمة مفتاحية مثل "كلمة المرور"؛ يفهم النظام ما إذا كان المستخدم قد نسي كلمة المرور، أم تم قفل حسابه، أم يشك في تعرض بيانات اعتماده للاختراق. ويمكن للنظام بعد ذلك تصنيف الطلب وتقييم مدى إلحاحه وتحديد المسار المناسب لتوجيه تذكرة الدعم.

تذهب المنصات الحديثة إلى أبعد من ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي الذاتي، الذي يفسر الطلبات ويطلق عملية أتمتة لحلّ مشكلات مثل إعادة تعيين كلمات المرور وطلبات الوصول وطلبات البرامج أو مهام إلحاق الموظفين الجدد. ويتيح مكتب الخدمة المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذا الذكاء في الخطوط الأمامية لإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات التي تصل إليها طلبات الموظفين اليومية.

أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي مقابل أنظمة تذاكر الدعم التقليدية

يكمن الفرق بين أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة التقليدية في الذكاء النشط مقابل حفظ السجلات بصورة ساكنة، إذ تعتمد المنصات التقليدية على موظفي الدعم في تصنيف الطلبات وحلّها.

ويمكن لأنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي تفسير الغرض من الطلب والمشاعر ومدى الإلحاح قبل تحديد الإجراء التالي. لنفترض مثلًا وجود تذكرة دعم من أحد الموظفين تتضمن كلمة "VPN". قد يستخدم النظام التقليدي قاعدة تستند إلى الكلمات المفتاحية لإرسالها مباشرةً إلى فريق الشبكات. أما نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي، فيفهم الغرض من الرسالة بأكملها وسياقها: الموظف لا يستطيع الاتصال لأن صلاحية كلمة مروره انتهت أثناء سفره. ويمكن للنظام بعد ذلك توجيه الطلب بالطريقة المناسبة، وتصنيف أولويته بناءً على مدى إلحاحه، وربما صياغة الاستجابة التالية أو تنفيذها. ويساعد هذا الوعي بالسياق على تقليل حالات التوجيه الخطأ وعمليات الإحالة غير الضرورية، مع تحسين دقة توجيه تذاكر الدعم وأزمنة الاستجابة.

مسار العمل الأساسي لنظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يمُر مسار العمل الأساسي لنظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي بخمس مراحل متمايزة: استلام الطلبات، والتصنيف، وتحديد الأولوية، والتوجيه، ودعم الحل المستقل.

1. استلام الطلبات: تَرِد الطلبات عبر البريد الإلكتروني أو الدردشة أو تطبيقات المراسلة أو نماذج الويب أو بوابات الخدمة أو قنوات الدعم الأخرى. ويدمج النظام هذه التفاعلات معًا ضمن مسار عمل موحد.
2. التصنيف ووضع العلامات: يحدد الذكاء الاصطناعي ما يرتبط بالطلب من نية وكيانات ومشاعر وسياق، ويقارنه بتذاكر الدعم السابقة لتحديد نوع المشكلة وفئتها المناسبين.
3. تحديد الأولوية: يقيّم الذكاء الاصطناعي عوامل مثل مدى الإلحاح وعدد الموظفين المتأثرين ومتطلبات اتفاقية مستوى الخدمة (SLA) والمشاعر وسياق الأعمال. فعلى سبيل المثال، قد يستدعي قفل حساب معيّن قبل اجتماع مهم اتخاذ إجراء فوري.
4. التوجيه: بدلًا من الاعتماد حصرًا على قوائم الانتظار أو الإسناد بالتناوب، يتولى الذكاء الاصطناعي توجيه التذاكر، وإرسال كل طلب إلى الموظف أو الفريق أو مصدر المعرفة أو الأتمتة أو وكيل الذكاء الاصطناعي المناسب. وعندما تتطلب مشكلة ما مشاركة عدة خبراء، يجمع التعاون الذكي الأشخاص وبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي والسياق المناسبين لحلّها بصورة تعاونية، دون تمرير تذكرة الدعم بين الفرق ومستويات الدعم المختلفة.
5. الحل: يستطيع الذكاء الاصطناعي الذاتي تلخيص سجلات تذكرة الدعم وصياغة الردود وتنفيذ مسارات العمل على مستوى التطبيقات المتصلة لحلّ الطلبات المؤهلة بصورة مستقلة.

وبالنسبة إلى إدارات تكنولوجيا المعلومات، يحوّل هذا التطور نظام تذاكر الدعم من نظام لتنظيم العمل إلى نظام قادر على إنجازه بفعالية.

الفوائد الرئيسية لنظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تشمل الفوائد الرئيسية لأنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليص أزمنة الاستجابة، وخفض التكاليف التشغيلية، وتوفير الخدمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وزيادة رضا العملاء، والحد من الإرهاق الوظيفي لموظفي الدعم، والقدرة على توسيع نطاق الدعم دون زيادة أعداد الموظفين بالمعدل نفسه الذي يزداد به حجم تذاكر الدعم. وتصبح حالة العمل أكثر وضوحًا عند ربط هذه الفوائد بمقاييس مكتب الخدمة القابلة للقياس.

يمكن للمؤسسات استخدام متوسط زمن الحل (MTTR) ومعدل رضا العملاء (CSAT) واتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) لوضع خط أساس قبل التطبيق وقياس التحسن بعده. ويمكن لأنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا أن تحل تلقائيًا ما يصل إلى 80% من طلبات تكنولوجيا المعلومات الروتينية، استنادًا إلى نتائج عملاء Automation Anywhere، ما يقلل متوسط زمن الحل. ويمكن للأتمتة أيضًا تغيير الجوانب الاقتصادية لتذاكر الدعم من خلال خفض تكلفة التذكرة الواحدة مع حلّ المزيد من الطلبات دون تدخل أي من موظفي الدعم.

كيف تحلّ برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تذاكر الدعم، وما الدور الذي يظل لموظفي الدعم؟

تساعد أنظمة تذاكر الدعم المعززة بالذكاء الاصطناعي موظفي الدعم على إنجاز معالجة التذاكر، بينما تسعى أنظمة تذاكر الدعم القائمة أساسًا على الذكاء الاصطناعي إلى حلّها قبل الحاجة إلى تدخل بشري. ويتيح الذكاء الاصطناعي الذاتي ذلك من خلال تحليل الطلبات، والوصول إلى قواعد المعفة المؤسسية، وتنفيذ مسارات العمل على مستوى الأنظمة، وتصعيد الاستثناءات عندما تستدعي الحاجة حكمًا بشريًا.

وتكمن أهمية هذا التمييز في أن إضافة نظام تذاكر دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى مسار عمل حالي لمكتب الخدمة لا تعني بالضرورة أتمتة مسار العمل نفسه. فقد تلخص منصة معززة بالذكاء الاصطناعي مشكلة الموظف، وتوصي بمقالة من قاعدة المعرفة، وتصوغ ردًا. ومع ذلك، يظل موظف الدعم مسؤولًا عن مراجعة المعلومات، والتنقل بين التطبيقات، وتنفيذ الإجراءات اللازمة، وإغلاق تذكرة الدعم.

أما نظام الذكاء الاصطناعي الذاتي، فيستطيع تحديد النتيجة المطلوبة وتنسيق الخطوات اللازمة لتحقيقها، مع العمل جنبًا إلى جنب مع الأتمتة الحتمية والموافقة البشرية عند الحاجة. فعلى سبيل المثال، يمكن لبرنامج وكيل مخصص لطلبات الوصول التحقق من صحة طلب الوصول إلى نظام حساس ومراجعة سياسات الاستحقاق؛ وبعد موافقة أحد المراجعين البشر، يمنح البرنامج صلاحية الوصول، ويحدّث السجل في نظام إدارة الخدمات، ويُخطر الموظف. ويمكن للفرق نشر برامج وكلاء من هذا النوع باستخدام قوالب جاهزة.

من الناحية العملية، يعني ذلك أن الأنظمة المعززة بالذكاء الاصطناعي تركز بصورة أساسية على تحسين إنتاجية موظفي الدعم، بينما تهدف الأنظمة القائمة أساسًا على الذكاء الاصطناعي إلى زيادة نسبة الطلبات التي تُحلّ بصورة مستقلة إلى أقصى حد ممكن. وتقلل الأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي الجهد اللازم لمعالجة كل تذكرة دعم، بينما تقلل البنى المعمارية القائمة أساسًا على الذكاء الاصطناعي عدد تذاكر الدعم التي تتطلب تدخلًا بشريًا من الأساس. ويعمل النهجان معًا؛ فعند تصعيد أحد الطلبات، تلخص أدوات الذكاء الاصطناعي المساعِدة سجل الطلب، وتعرض المعارف ذات الصلة، وتقترح الخطوات التالية، ما يساعد موظف الدعم على معالجته بسرعة أكبر.

والنتيجة هي التحول نحو تكنولوجيا المعلومات المستقلة، حيث لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحويل مسار تذاكر الدعم أو إعادة تنظيمها، بل يعالج نسبة متزايدة منها.

في هذا الفيديو التوضيحي، ستشاهد كيف تستخدم Automation Anywhere الذكاء الاصطناعي لتحديد السبب الجذري لعطل متكرر في نص برمجي لإلحاق موظفي الموارد البشرية في غضون ثوانٍ، وإنشاء سجل للمشكلة، وتوجيه الإصلاح إلى المجلس الاستشاري للتغيير (CAB) للموافقة عليه.

كيفية أتمتة نظام تذاكر الدعم باستخدام الذكاء الاصطناعي

لأتمتة نظام تذاكر الدعم، اربط قنوات الدعم وبيانات المؤسسة، واستند بالذكاء الاصطناعي إلى تذاكر الدعم السابقة والمعارف المعتمدة، وحدد قواعد التوجيه ومنطق ترتيب الأولويات، واجمع بين برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة الحتمية في مسارات العمل كبيرة الحجم، وحدد النقاط التي تتطلب موافقة البشر أو تدخلهم، وراقب الأداء باستمرار.

ابدأ بأنواع الطلبات كبيرة الحجم التي تتبع مسارًا واضحًا للحلّ، مثل إعادة تعيين كلمات المرور وطلبات الوصول وتحديثات الحسابات. وتفسر برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي كل طلب بغض النظر عن طريقة صياغته، بينما تنفذ الأتمتة الحتمية الخطوات القابلة للتكرار. ويساعد هذا التقسيم على تقليل مخاطر التطبيق مقارنةً بالبدء بالحالات الملتبسة أو شديدة الحساسية.

بعد ذلك، اربط الذكاء الاصطناعي بالأنظمة التي يُنفذ فيها العمل فعليًا، ومنها منصة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات التي تعمل باعتبارها النظام المرجعي (SOR) لتذاكر الدعم، بالإضافة إلى أنظمة إدارة الهوية ونظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) وغيرها من أنظمة المؤسسة.

حدد الحالات التي يمكن فيها للأتمتة مواصلة العمل بصورة مستقلة والحالات التي تتطلب موافقة بشرية. قد تستدعي الطلبات الحساسة التي تتضمن معاملات مالية أو صلاحيات وصول مميزة أو استثناءات غير معتادة أو موظفين يشعرون بالإحباط تصعيدها. وتدعم أدوات مثل مساعد الوكلاء (Agent Assist) موظفي مكاتب الخدمة في التعامل مع تذاكر الدعم المصعّدة من خلال توفير الملخصات والردود المقترحة والتعاون الجماعي.

قِس النتائج، وحسّن مصادر المعرفة ومسارات العمل، ووسّع نطاق الأتمتة استنادًا إلى الأداء المثبت بدلًا من محاولة أتمتة كل تذكرة دعم فورًا.

كيفية اختيار أفضل نظام تذاكر دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي

يتطلب اختيار أفضل نظام تذاكر دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي تقييم قدرة المنصة على فهم السياق، وتنفيذ الحلول المستقلة، والتكامل مع المنظومات التقنية للمؤسسة، والوفاء بمعايير الأمان.

ينبغي للمشترين تقييم ما يحدث بعد أن يفهم الذكاء الاصطناعي تذكرة الدعم. فالعديد من المنتجات يمكنها تلخيص الطلبات أو تصنيفها؛ لكن العامل الأهم في التمييز بينها هو ما إذا كانت المنصة تستطيع اتخاذ إجراءات آمنة بناءً على ذلك الفهم أم لا.

ينبغي لنظام تذاكر الدعم القوي المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يوفر تصنيفًا موثوقًا يراعي السياق ويتجاوز مجرد الكلمات المفتاحية، بحيث يفسر النية ومدى الإلحاح والمشاعر تفسيرًا دقيقًا. وينبغي أيضًا أن يدعم الأتمتة التي لا تكتفي بالتوصية بالإجراءات، بل تنفذها على مستوى الأنظمة المتصلة معًا، مثل منصات إدارة الهوية أو الموارد البشرية أو أنظمة تخطيط موارد المؤسسة.

يجب دمج الأمان والامتثال في كل طبقة من طبقات النظام، بما في ذلك ضوابط الوصول المستندة إلى الأدوار ومسارات التدقيق والحوكمة الواضحة لكيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات المؤسسة. وينبغي للمؤسسات أيضًا إعطاء الأولوية للمنصات التي تقدم تحليلات متعمقة، تشمل متوسط زمن الحل ومعدل رضا العملاء والالتزام باتفاقيات مستوى الخدمة ومعدلات الأتمتة، لتتمكن من قياس الأداء وتحسينه باستمرار.

وتُعد قابلية التوسع عاملًا بالغ الأهمية أيضًا، خصوصًا بالنسبة إلى المؤسسات التي تشهد نموًا سريعًا في حجم تذاكر الدعم. وينبغي للنظام المثالي أن يستوعب الطلب المتزايد دون الحاجة إلى زيادة أعداد الموظفين أو الأعباء التشغيلية بالمعدل نفسه.

تستحق حوكمة البيانات اهتمامًا خاصًا. فاسأل مزودي الحلول عن كيفية تدريب النماذج، وكيفية استخدام معلومات المؤسسة والاحتفاظ بها، وما البيانات التي يمكن للنماذج الوصول إليها، وكيفية تسجيل الإجراءات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي.

قد تختلف المتطلبات أيضًا باختلاف القطاع. فقد تعطي مؤسسات الرعاية الصحية الأولوية لضوابط حماية البيانات، بينما قد تحتاج شركات الخدمات المالية إلى مستويات أعلى من القابلية للتدقيق، وقد يعطي تجار التجزئة الأولوية للدعم متعدد القنوات لموظفي المتاجر والعاملين في الخطوط الأمامية.

وبالنسبة إلى تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات، يتمثل سؤال التقييم الأساسي في تحديد ما إذا كانت المنصة تكتفي بالمساعدة في عمليات إدارة الخدمات الحالية أم تستطيع تنفيذها فعليًا، مع تصعيدها إلى البشر فقط عندما تستدعي الحاجة إصدار حكم بشري.

التحديات الشائعة أمام أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي (وكيفية تجنبها)

تشمل التحديات الشائعة في تطبيق أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع هلوسات الذكاء الاصطناعي والتعامل مع تعقيدات التكامل والتغلب على مقاومة موظفي الدعم للتبنّي وضمان تطبيق ضوابط صارمة لحماية خصوصية البيانات.

• الهلوسات والاستجابات غير الدقيقة: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج معلومات تبدو معقولة لكنها غير صحيحة. لذلك، ينبغي أن تجعل الردود مستندة إلى المعارف المؤسسية المعتمدة، وأن تخضع الإجراءات للسياسات والضوابط الوقائية، مع اشتراط المراجعة البشرية في الحالات عالية المخاطر.
• تعقيد التكامل: لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حلّ مشكلة إذا لم يتمكن من التفاعل مع الأنظمة المطلوبة لإنجاز العمل. لذلك، يجب إعطاء الأولوية للمنصات التي تستطيع تنسيق العمليات بأمان على مستوى التطبيقات القديمة والحديثة.
• إدارة التغيير أو مقاومة موظفي الدعم للتبنّي: قد تقاوم فرق مكاتب الخدمة الأنظمة التي تراها صعبة الاستخدام أو غير موثوقة أو مهددة لوظائفها. لذلك، ينبغي إشراك موظفي الدعم منذ المراحل الأولى، وأتمتة نقاط الاحتكاك الواضحة، وتوضيح كيف يزيل الذكاء الاصطناعي الأعمال المتكررة.
• ضعف أسس التنفيذ: قد تؤدي مصادر المعرفة غير الكاملة أو القديمة، والنطاق مفرط الطموح، وعدم كفاية مسارات التصعيد إلى تعثر عمليات التنفيذ بعد الإطلاق.
• مخاطر خصوصية البيانات والاحتفاظ بها: ينبغي إرساء سياسات واضحة لحوكمة المعلومات التي يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إليها، ومكان معالجة تلك المعلومات، ومدة الاحتفاظ بها، والإجراءات التي تتطلب تصريحًا إضافيًا.

من ثم، يعتمد نجاح أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي على الحوكمة وتصميم العمليات والتكامل وإدارة التغيير بقدر اعتماده على الذكاء الاصطناعي نفسه.

لماذا تختار Automation Anywhere لأنظمة تذاكر الدعم المؤسسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

تقدم Automation Anywhere قدرات الذكاء الاصطناعي لمكاتب الخدمة في المؤسسات من خلال مكتب الخدمة المستقل (Autonomous Service Desk)، وهو حل جاهز قائم على الذكاء الاصطناعي الذاتي يعمل إضافة إلى منصة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الحالية لديك، التي تظل هي النظام المرجعي. وقد صُمم هذا الحل لحلّ الطلبات، لا مجرد تحويل مسارها، إذ يحلّ تلقائيًا ما يصل إلى 80% من طلبات تكنولوجيا المعلومات الروتينية بدلًا من الاكتفاء بتوجيهها أو إحالة الموظفين إلى مقال ما.

تستقبل واجهة محادثة موحّدة الطلبات من أي قناة وتفسّر ما يحتاج إليه الموظف. وتحدد برامج الوكلاء المتخصصة في مجالات تكنولوجيا المعلومات والموارد البشرية والشؤون المالية والمشتريات ما يتطلبه كل طلب، بينما تتولى برامج وكلاء المهام تنفيذ الطلب على مستوى الأنظمة المتصلة معًا؛ مثل إعادة تعيين كلمات المرور والتزويد بالبرامج وتحديث السجلات. أما الأعمال التي تتطلب حكمًا بشريًا، مثل الحوادث الكبرى والاستثناءات والموافقات، فتُحال إلى موظفي مكتب الخدمة، بينما يلخص Agent Assist السياق ويوصي بالخطوات التالية ويمكّن من التعاون.

والنتيجة خفض متوسط زمن الحل، وخفض تكلفة تذكرة الدعم، وزيادة معدل رضا الموظفين، مع تسجيل كل إجراء ينفذه أي من برامج الوكلاء لتدقيقه.

الخاتمة: مستقبل أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي يتجه بصورة متزايدة نحو الاستقلالية

تتجه أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي نحو تحقيق مزيد من الاستقلالية، فهي تستخدم الذكاء الاصطناعي الذاتي لحلّ المشكلات الروتينية، مع تصعيد الاستثناءات عندما تستدعي الحاجة إصدار حكم بشري.

لكن التحول الأكبر يتمثل في الانتقال من الدعم المعزز بالذكاء الاصطناعي إلى الدعم القائم أساسًا على الذكاء الاصطناعي، مع استمرار أدوات الذكاء الاصطناعي في مساندة موظفي الدعم في كل تذكرة يتم تصعيدها. فبدلًا من مجرد مساعدة البشر على معالجة المزيد من تذاكر الدعم، تستطيع برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة تحليل الطلبات وتنفيذ مسارات العمل وحلّ الطلبات المؤهلة. ويجمع Autonomous Service Desk بين الذكاء الاصطناعي الذاتي وAgent Assist لإتاحة هذا التحول على نطاق المؤسسة.

تعرّف على كيفية حلّ عملاء Automation Anywhere تلقائيًا لما يصل إلى 80% من طلبات تكنولوجيا المعلومات الروتينية، واحجز عرضًا توضيحيًا مخصصًا اليوم.

الأسئلة الشائعة

فيما يلي إجابات موجزة عن الأسئلة الشائعة عن أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومكاتب خدمة تكنولوجيا المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ما نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

يضيف نظام تذاكر الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي قدرات الذكاء الاصطناعي الذاتي إلى منصة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات لقراءة طلبات الموظفين وتصنيفها وتحديد أولوياتها وتوجيهها تلقائيًا وحلّ الطلبات المؤهلة منها، مع تصعيدها إلى الكوادر البشرية عندما تستدعي الحاجة إصدار حكم بشري. والنتيجة هي خفض متوسط زمن الحلّ وزيادة معدل رضا العملاء.

كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي أنظمة تذاكر الدعم التقليدية؟

يستبدل الذكاء الاصطناعي بالفرز اليدوي والقواعد المستندة إلى الكلمات الرئيسية فهمًا واعيًا السياق. فهو يفسر النية وراء الطلب والمشاعر، ويصنف تذاكر الدعم ويوجهها بدقة، ويصوغ الردود، ويحلّ الطلبات الروتينية تلقائيًا، ما يقلل أزمنة الاستجابة وحالات التوجيه الخطأ، ويتيح لموظفي الدعم التركيز على الأعمال المعقدة وعالية القيمة.

ما الفوائد الرئيسية لزيادة معدل رضا العملاء وتحسين أزمنة الاستجابة؟

تقدّم أنظمة تذاكر الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي حلًّا أسرع وأكثر اتساقًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ما يمكن أن يحسّن رضا العملاء. ويساعد التصنيف الفوري لتذاكر الدعم وتوجيهها على تقليص أزمنة الاستجابة ومتوسط زمن الحل، بينما تعمل الأتمتة على خفض تكلفة تذكرة الدعم، وتقليل الأعمال المتكررة التي ينفذها موظفو الدعم، والمساعدة في تحسين جودة الخدمة والامتثال لاتفاقيات مستوى الخدمة.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل موظفي الدعم البشريين؟

لا. تعمل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة معًا على معالجة تذاكر الدعم المتكررة، ويعزز الذكاء الاصطناعي قدرات موظفي الدعم من خلال توفير الملخصات ومسودات الردود، لكن البشر يظلون عنصرًا أساسيًا في التعامل مع التفاعلات المعقدة والحساسة والملتبسة والتي تتطلب التعاطف. وتحتفظ أنظمة تذاكر الدعم الفعالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بآليات التصعيد القائمة على التدخل البشري في المواقف التي تتطلب التقدير أو الإشراف.

كيف يمكن أتمتة نظام تذاكر الدعم باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

اربط قنوات الدعم ومصادر المعرفة، واستند بالذكاء الاصطناعي إلى تذاكر الدعم السابقة، وحدد قواعد التوجيه وتحديد الأولويات، واجمع بين برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة الحتمية لمعالجة الطلبات كبيرة الحجم، وحدد النقاط التي تتطلب موافقة البشر أو تدخلهم، وراقب النتائج باستخدام التحليلات. وابدأ بالطلبات الواضحة والمباشرة، مثل إعادة تعيين كلمات المرور، قبل توسيع نطاق الأتمتة.

ما الذي ينبغي أخذه في الاعتبار عند اختيار نظام تذاكر دعم مدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

أعطِ الأولوية للمعالجة المستقلة، والتصنيف والتوجيه الواعيَين بالسياق، والتكامل مع أنظمة المؤسسة، والأمان والامتثال على مستوى المؤسسة، والتحليلات التنبؤية، والقابلية للتوسع. وحدِّد ما إذا كانت المنصة قادرة على حلّ تذاكر الدعم المؤهلة بالكامل، أم تكتفي بتوفير ذكاء اصطناعي مساعِد يعيد تنظيم العمل لموظفي الدعم البشر.