Искусственный интеллект в Jira Service Management
Начните работу с Atlassian Intelligence
Atlassian Intelligence — это набор функций на базе ИИ в облаке Atlassian, которые помогают компаниям и командам повышать производительность, двигать работу вперед и получать ценную информацию. В нем используется искусственный интеллект, разработанный собственными силами на основе OpenAI.
It uses the Teamwork graph, which is unique to your teams' project or service work, along with internal language models and OpenAI to deliver results specific to the your organization’s context.
Keep an eye out for the Atlassian Intelligence icon throughout your Atlassian products to discover new AI-powered experiences
Использование генеративного ИИ в редакторе задач
Получить доступ к генеративному ИИ в редакторе задач можно двумя способами.
- Выберите значок Atlassian Intelligence на панели инструментов редактора задач.
- Введите /ai в редакторе задач, чтобы открыть Atlassian Intelligence.
Virtual Service Agent
Virtual Service Agent в Jira Service Management автоматизирует взаимодействие со службой поддержки прямо в Slack, высвобождает время агентов и помогает командам предоставлять поддержку высочайшего уровня при любом масштабе.
Существует два основных способа настройки Virtual Service Agent в Jira Service Management в зависимости от типа и сложности запросов, которые нужно автоматизировать: потоки намерений и ответы Atlassian Intelligence (ответы ИИ). Можно использовать один из них или сразу оба, чтобы предотвращать заявки и быстро предоставлять поддержку клиентам.
Потоки намерений в Virtual Service Agent
Намерение — это определенная проблема, вопрос или запрос, в решении которых Virtual Service Agent может помочь вашим клиентам. Каждое намерение включает набор обучающих фраз, помогающих Virtual Service Agent распознать запрос и поток бесед, помогающий лицу, обратившемуся за помощью, решить проблему на основе ответов Virtual Service Agent. Намерения хорошо подходят для вопросов, которые:
- требуют пошаговых действий / поиска и устранения неисправностей;
- требуют сбора и сортировки информации;
- требуют автоматического действия через веб-запрос.
Примеры: запросы на доступ к программному обеспечению, сообщение об инциденте, новое оборудование, запросы на поставку, рабочие процессы адаптации
Намерения можно легко настроить с помощью готовых шаблонов и редактора с минимальным или нулевым использованием кода. Virtual Service Agent также использует генеративный ИИ для предложения релевантных намерений на основе исторических данных о заявках вашей команды и фактического заполнения некоторых базовых настроек, таких как описание и обучающие фразы.
Ответы ИИ в Virtual Service Agent
В ответах ИИ для поиска в связанных разделах базы знаний и ответа на вопросы клиентов используется генеративный искусственный интеллект Atlassian Intelligence. Эта функция отлично подходит для быстрого начала работы с Virtual Service Agent, поскольку требует минимальных затрат на настройку, и особенно эффективна при отклонении запросов на помощь, которые:
- могут быть решены путем предоставления информации или инструкций;
- описаны в существующих статьях базы знаний (или могут быть легко добавлены в них);
- обычно не требуют эскалации агенту-человеку.
Базовые ИТ-инструкции, такие как настройка устройств BYOD, перезагрузка VPN и подключение к офисной сети Wi-Fi
Информация о политиках компании, например о пособиях, расходах, выходных и многом другом.
Настройка ответов ИИ
Чтобы настроить ответы ИИ, сначала необходимо сконфигурировать каналы приема Virtual Service Agent. Подробнее о том, как это сделать, читайте в нашем руководстве по продукту Virtual Service Agent.
Создание базы знаний для самообслуживания
Когда каналы приема будут готовы, нужно будет убедиться в наличии базы знаний, связанной с вашим проектом через Confluence или нативную базу знаний Jira Service Management. Базу знаний можно сформировать непосредственно из Jira Service Management или интегрировать часто задаваемые вопросы и документы, которые уже есть в Confluence.
Совет: проверка настроек, связанных с правами доступа к базе знаний
В настройках связанного раздела базы знаний для параметра Who can view (Кто может просматривать) должно быть задано значение All logged-in users (Все пользователи, вошедшие в систему).
Активация ответов ИИ
Когда база знаний будет готова к работе, можно активировать ответы ИИ в настройках Virtual Service Agent.
На панели навигации слева выберите Project settings (Настройки проекта), затем Virtual Service Agent. Нажмите Settings (Настройки), а затем раздел Basic settings (Базовые настройки), если он не выбран. Нажмите переключатель рядом с параметром Atlassian Intelligence answers (Ответы Atlassian Intelligence), а затем выберите Activate (Активировать).
Если вы используете Virtual Service Agent в Slack, можно активировать ответы ИИ для определенных каналов запросов Slack. Перейдите к разделу Request channels (Каналы запросов) в разделе Settings (Настройки). В разделе AI answers (Ответы ИИ) нажмите переключатель рядом с нужным каналом запросов, а затем выберите Activate (Активировать).
Профессиональный совет. При структурировании статей базы знаний для Virtual Service Agent учитывайте, что в настоящее время ответы ИИ не извлекают информацию из изображений и обычно лучше справляются с текстом, который не является частью таблицы в Confluence.
Сводка AI
Вместо того чтобы читать длинные описания и многочисленные комментарии к задаче в Jira Service Management, вы можете использовать Atlassian Intelligence, чтобы быстро получить сводку этой информации. Легко привлекайте новых заинтересованных лиц, передавайте заявки новому агенту и быстро решайте задачи.
Чтобы использовать сводку AI, выполните следующие действия.
- В проекте Jira Service Management перейдите к нужной задаче.
- Прокрутите вниз до раздела Activity (Активность).
-
Выберите Comments (Комментарии), а затем Summarize (Сводка).
- Сводное описание, созданное Atlassian Intelligence, будет видно только вам и исчезнет, когда вы покинете страницу задачи. Создавать сводку задачи можно сколько угодно раз.
Профессиональный совет. Функция составления сводки с помощью ИИ отлично работает вместе с Virtual Service Agent. В сложных потоках намерений, где виртуальный агент поддержки задает множество вопросов для получения информации от пользователя, который обращается за помощью, составление сводки с помощью ИИ перед открытием заявки поможет назначенному агенту быстро понять контекст проблемы, обнаруженный виртуальным агентом.
Генеративный ИИ в редакторе задач
Atlassian Intelligence также поможет агентам создавать и улучшать ответы для клиентов, обеспечивая четкую и продуманную коммуникацию между заинтересованными сторонами. Генеративный ИИ в редакторе задач позволит агентам лучше отвечать на вопросы, менять тон на более профессиональный или сопереживающий, обобщать длинные статьи из базы знаний, чтобы предоставить краткие инструкции, и многое другое.
Вот примеры использования генеративного ИИ.
Мозговой штурм
Не знаете, с чего начать ответ клиенту? С помощью функции мозгового штурма Atlassian Intelligence анализирует входные данные пользователя и генерирует предложения по ответам на вопросы клиентов для вдохновения и ускорения решения задачи.
Сокращение
Благодаря функции сокращения Atlassian Intelligence позволяет создавать краткие сводки для более развернутых ответов клиентам. Это может быть полезно, когда вам нужно, чтобы клиенты быстро поняли ключевые моменты или основные идеи.
Сведение
Функция создания сводки помогает агентам изложить длинный контент в виде краткого описания, что упрощает его понимание и усвоение. Atlassian Intelligence анализирует входной текст и определяет наиболее значимые и важные моменты. Учитываются такие факторы, как частота определенных слов или фраз, их контекст в тексте, эмоциональная окраска и важность.
Улучшение письма
Функция улучшения письма в Atlassian Intelligence помогает агентам развить навыки написания текстов с помощью рекомендаций, которые могут включать исправления грамматики, рекомендации по выбору слов, форматирование и многое другое. При этом Atlassian Intelligence приводит пояснения и обоснования для каждой рекомендации по улучшению.
Исправление орфографии и грамматики
Функция исправления орфографических и грамматических ошибок в Atlassian Intelligence помогает выявлять и исправлять эти ошибки в ответах клиентам. Рекомендации основываются на общих грамматических правилах и контекстном анализе окружающего текста. Вы можете принять предложенное исправление, нажав на него, либо внести изменения вручную по мере необходимости.
Изменение тона
Функция изменения тона в Atlassian Intelligence позволяет изменять эмоциональную окраску ответов клиентам, благодаря чему агенты могут настраивать стиль или настроение текста согласно своим потребностям. В числе доступных вариантов тона — непринужденный, образовательный, сочувствующий, нейтральный и профессиональный, что отвечает потребностям в самых разных ситуациях взаимодействия с клиентами.
Использование генеративного ИИ в редакторе задач
Получить доступ к генеративному ИИ в редакторе задач можно двумя способами.
- Выберите значок Atlassian Intelligence на панели инструментов редактора задач.
- Введите /ai в редакторе задач, чтобы открыть Atlassian Intelligence.
Генеративный ИИ для статей базы знаний
Помимо генеративного искусственного интеллекта для редактора задач, Atlassian Intelligence позволяет агентам создавать статьи базы знаний непосредственно из задачи Jira Service Management. Всего за несколько простых шагов можно легко провести мозговой штурм относительно контента для новой статьи, проверить орфографию и грамматику и придать статье для клиентов профессиональный и сочувствующий тон.
Создание статьи для базы знаний с помощью генеративного ИИ
Из представления задачи в Jira Service Management выполните следующее.
- На боковой панели проекта выберите Knowledge base (База знаний).
- Выберите Create article (Создать статью).
- Выберите раздел базы знаний, в котором вы хотите создать статью, и нажмите кнопку Next (Далее).
- Откройте Atlassian Intelligence с панели инструментов или командой /ai в редакторе.
- Напишите желаемый запрос.
- Atlassian Intelligence предоставляет черновик, который можно использовать в качестве отправной точки.
Предложения по типам запросов
Предложения по типам запросов помогут вам избавиться от неопределенности при создании службы поддержки, поскольку рекомендуемые типы запросов предоставляются на основе вашего описания того вида работы, которой занимается ваша команда. Atlassian Intelligence может предложить типы запросов для самых различных сценариев использования, от ИТ и управления персоналом до ухода за собаками и организации питания, а затем добавить их в службу поддержки всего несколькими щелчками мыши.
После создания типа запроса с помощью Atlassian Intelligence вы можете добавить дополнительные формы и поля, чтобы получить всю необходимую информацию от клиентов, а также скорректировать рабочий процесс при необходимости.
Как использовать предложения по типам запросов.
- Перейдите в раздел Project settings > Request types (Настройки проекта > Типы запросов).
- Выберите Suggest (Предложить).
- Опишите тип работы, которой занимается ваша команда.
- Выберите тип запроса из списка предложений AI и нажмите Create (Создать).
- Подтвердите название, описание, значок и тип задачи для этого типа запроса.
- Нажмите кнопку Next (Далее) и добавьте тип запроса в группу порталов.
- Нажмите Create (Создать).
Другие интеллектуальные возможности в Jira Service Management
Beyond Atlassian Intelligence, additional intelligent experiences built on data-driven algorithms and powerful machine learning are baked into every part of Jira Service Management.
Similar requests and incidents
With the similar requests panel enabled, you can easily find issues in your service project that are similar to the issues you’re currently working on. The similar requests panel can surface similar requests, incidents, problems, changes, and even post-incident reviews, empowering agents to determine whether there are duplicate issues they can close, previous tickets that will help them resolve issues faster, or similar incidents that warrant a major incident escalation.
The similar requests panel uses Natural Language Processing (NLP) to provide a list of recent requests that have similar titles or descriptions to the one you are currently viewing.
For similar incidents, the results are also AI-powered. To help improve results, you can give feedback by reacting 👍 or 👎 to a result.
To enable or disable the similar request panel:
- В проекте службы поддержки выберите Project Settings (Настройки проекта).
- Select Features.
- Turn on/off the Similar requests panel toggle.
Smarts-enabled help center search
The help center is where your customers go to get information and raise requests. From there, they can view the portal for each service project they have access to, search for request forms and knowledge base articles, and see the requests they have raised over time.
When searching the help center, Jira Service Management provides a powerful smarts-enabled search bar that enables advanced search across your entire portfolio using data-driven algorithms and machine learning techniques.
The help center search provides relevant self-help resources from your knowledge base and request forms across your service portals by identifying a user's recent behavior along with their search context, sharing the most relevant options specifically for them. Best of all, smarts learns over time to improve these predictive results for your customers so they can be more productive and get help faster.
To customize the help center:
- В проекте службы поддержки выберите Project Settings (Настройки проекта).
- Select Portal settings.
- Select the link in the Customize your help center section.
Близкие по теме статьи базы знаний
Beyond the help center, smarts can also recommend knowledge base articles directly from the issue view for your agents to share with customers. Relevant knowledge articles are also based on issue context and user behavior, just like in the help center.
Knowledge articles related to the current issue will appear in the details section of the issue view and can be shared with customers with a single click. If a related article doesn't appear, you also have the option to manually search for an article or create a new article directly from the issue.
Predictive agent assignment and @mentions
Finally, collaboration is all about pulling in the right person at the right time to complete a project or move it forward. With predictive user pickers in Jira Service Management, smarts recommends a list of people to bring into an issue by knowing who you regularly work with and what you’re currently working on. Quickly assign an agent to an issue by selecting the assignee field, or use @ to display a list of users who can potentially help with resolving an issue.
By learning from past behavior, smarts can predict the top five most likely assignees with an accuracy of 86 percent.