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Atlassian企業(yè)日技術(shù)分享:AI在ITSM中的創(chuàng)新實踐與應(yīng)用、Jira服務(wù)管理平臺AI功能介紹

龍智 ? 來源:jf_15970448 ? 作者:jf_15970448 ? 2024-06-05 14:06 ? 次閱讀
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2024年5月17日,Atlassian中國合作伙伴企業(yè)日活動在上海成功舉辦。活動以“AI協(xié)同 創(chuàng)未來——如何利用人工智能提升團隊協(xié)作,加速產(chǎn)品交付”為主題,深入探討了AI技術(shù)在團隊協(xié)作與產(chǎn)品交付中的創(chuàng)新應(yīng)用與實踐,吸引了眾多業(yè)內(nèi)專家、企業(yè)客戶及技術(shù)開發(fā)者的積極參與。

龍智高級咨詢顧問、Atlassian認證專家葉燕秀帶來《ITSM的AI進化:智能化服務(wù)管理與客戶體驗升級》的主題演講,探討如何充分利用先進的AI技術(shù),實現(xiàn)服務(wù)管理的高效升級,深度優(yōu)化客戶體驗,并為企業(yè)持續(xù)增長創(chuàng)造更大的價值。

以下為演講回顧(內(nèi)容有精簡優(yōu)化):

大家下午好!首先,衷心感謝各位參加今天的Atlassian合作伙伴企業(yè)日。上海龍智數(shù)碼作為DevSecOps解決方案的領(lǐng)軍者,致力于通過整合Jira、Confluence、Jira Service Management以及其他一些安全質(zhì)量領(lǐng)域的先進工具,為客戶提供大規(guī)模、敏捷、安全、開放式的軟件開發(fā)與運營服務(wù)。作為Atlassian的全球白金合作伙伴,我們與Atlassian共同成長已達十年之久,公司擁有21個通過ACP認證的專業(yè)人員,其中兩名更是Atlassian認證專家。我們也是大中華區(qū)首家通過認證的云專業(yè)伙伴。

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今天,我想與大家深入探討Atlassian服務(wù)管理平臺如何助力智能化服務(wù)管理,進而提升客戶服務(wù)體驗。

在當前服務(wù)為王的時代背景下,尤其是在疫情催化下,遠程辦公與數(shù)字化運營成為主流。IT服務(wù)管理的重要性愈發(fā)凸顯,既要確保系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定,又要提供高效、敏捷的遠程服務(wù)支持。

在與眾多客戶,特別是支持團隊的溝通中,我們了解到他們在轉(zhuǎn)型過程中面臨的挑戰(zhàn)。他們每天面對大量的服務(wù)請求,但處理效率低下,往往依賴傳統(tǒng)的電子郵件方式溝通,缺乏有效記錄。工單分類與派發(fā)完全依賴人工,知識庫利用率低,SLA達成率低等等,導(dǎo)致客戶滿意度不高。

面對這些挑戰(zhàn),我們?nèi)绾未蚱平┚?,從被動服?wù)轉(zhuǎn)向主動服務(wù)?答案在于搭建現(xiàn)代化的IT服務(wù)管理平臺,借助智能化解決方案迅速響應(yīng)問題,減輕人工壓力,并且靈活調(diào)整內(nèi)部的服務(wù)策略和流程,以應(yīng)對不斷變化的需求和挑戰(zhàn)。

現(xiàn)代化的IT服務(wù)管理平臺

在提升服務(wù)效率與質(zhì)量的過程中,一個核心策略就是實現(xiàn)服務(wù)的左移。這意味著我們要在用戶遭遇問題之前,盡可能通過自助服務(wù)的方式幫助他們解決問題。對于內(nèi)部支持團隊而言,這不僅能讓他們迅速掌握問題背景,還能加速問題的診斷與解決過程。

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因此,我們的第一步是構(gòu)建一個以知識為中心的自助服務(wù)臺。這一平臺與企業(yè)的內(nèi)部知識庫緊密相連,知識庫中包含了用戶常見問題、解決方案以及操作指南。用戶無需等待人工支持,只需登錄服務(wù)平臺,輸入自己想要查詢的內(nèi)容。

Jira的服務(wù)平臺借助Smart-Graph Search智能圖搜索的技術(shù),能夠解析用戶的自然語言,精準推送相關(guān)的知識庫文檔,幫助用戶自助解決問題。對于復(fù)雜的問題,用戶也可以方便地一鍵提交人工工單,這些工單會根據(jù)類型、緊急程度、所屬模塊等,被分配到不同的服務(wù)隊列中。支持人員可以高效、有序地處理這些待辦工單。同時,由于服務(wù)平臺與知識庫相通,支持人員也能迅速找到相關(guān)文檔,借助企業(yè)積累的知識快速解決類似的問題。對于之前未有相關(guān)文檔的問題,支持人員也可以快速新建知識庫文檔。這些文檔將在后續(xù)遇到類似問題時發(fā)揮作用,幫助減輕支持團隊的負擔。

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在搭建整個以知識為中心的服務(wù)平臺的過程中,我們可以通過系統(tǒng)提供的報表分析功能,了解知識庫的利用率以及用戶通過知識庫自助解決問題的數(shù)量,也就是整個自助服務(wù)平臺的效率,從而不斷調(diào)整和優(yōu)化知識庫的搭建。

這里很重要的一個關(guān)鍵點是建立以知識為核心的服務(wù)團隊。借助自助管理平臺,用戶不需要等待人工的支持,他們可以直接通過知識庫中成熟且已經(jīng)過驗證的解決方案,來自助解決問題,從而顯著提高用戶問題解決的效率和質(zhì)量。有了這樣的自助頻道后,人工工單的數(shù)量也會大大減少,支持團隊不必再耗費人力去回答重復(fù)性的、簡單的問題,而能夠?qū)W⒂诟邇r值或更復(fù)雜的問題,以此降低企業(yè)IT部門的成本。

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此外,提供優(yōu)秀服務(wù)臺的另一個關(guān)鍵是效率。自動化是提高效率的另一個重要手段。在運維過程中,許多重復(fù)性或低價值的任務(wù)可以交由系統(tǒng)自動化完成。這樣的服務(wù)管理平臺,能夠提供一套自動化編碼和構(gòu)建器,整個邏輯也非常簡單,只需定義觸發(fā)事件及其條件,系統(tǒng)便能自動執(zhí)行相應(yīng)的操作。

我們來看一些實際使用的場景。

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比如說,一個工單提交上來超過15分鐘無人響應(yīng),我們的系統(tǒng)就可以自動發(fā)送通知給相應(yīng)的團隊,提醒他們及時認領(lǐng)并處理。

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對于緊急或即將超期的工單,我們同樣可以向團隊的負責人發(fā)送提醒,確保問題得到及時處理。

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此外,我們也可以借助自動化去自動關(guān)閉已經(jīng)解決但是未關(guān)閉的工單。通常,團隊解決完工單后,是交由最終的用戶去做驗證并關(guān)閉。但用戶常常在驗證后不會手動點擊關(guān)閉,這就導(dǎo)致很多已處理完成的工單堆積在我們的服務(wù)隊列里。對此,我們可以設(shè)定一個自動化規(guī)則,當工單已經(jīng)解決但用戶忘記關(guān)閉時,系統(tǒng)可以自動檢索這些工單,并在超過一定期限(如5天)后自動關(guān)閉,同時向用戶發(fā)送郵件通知,告知問題已解決。如果后續(xù)有其他問題,可以隨時重新打開工單。

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另外,我們還可以通過自動化的規(guī)則去關(guān)閉一些關(guān)聯(lián)的工單。例如,當服務(wù)臺收到一個由產(chǎn)品缺陷引起的問題單時,它可以與研發(fā)項目中的缺陷關(guān)聯(lián)。一旦缺陷被修復(fù)并發(fā)布,相應(yīng)的問題單也可以自動關(guān)閉。

自動化規(guī)則還能幫助我們實現(xiàn)多種邏輯和業(yè)務(wù)場景。比如自動工單分配,可以根據(jù)工作量或輪流方式自動分配工單給團隊成員;當用戶對已關(guān)閉的工單進行答復(fù)時,系統(tǒng)可以自動重新打開工單,并根據(jù)最后回復(fù)者的角色更新工單狀態(tài);我們甚至可以定期自動發(fā)送提醒郵件,或在涉及審批時自動批準或拒絕。

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發(fā)揮人工智能與人類協(xié)作的力量改變團隊合作

結(jié)合自動化功能和知識庫,我們其實已經(jīng)大大改善了用戶的服務(wù)體驗。但在AI時代的大背景下,如何結(jié)合人工智能和團隊的力量進行協(xié)同工作,從而讓服務(wù)管理更加智能化,進一步升級客戶服務(wù)體驗?zāi)兀?/p>

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▎解鎖答案:虛擬Agent & AI 回答

首先,對于我們的最終用戶來說,借助Atlassian推出的虛擬智能助手——Atlassian Intelligence,能夠快速進行答案的解鎖。這個AI助手結(jié)合了人工智能和自然語言處理技術(shù),可以通過對話的方式理解用戶問題,并24小時在線實時響應(yīng),提供對應(yīng)的解決方案。讓用戶可以使用自己更加喜歡和熟悉的工作方式,來尋找對應(yīng)的答案。

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我們也可以直接在聊天對話框中發(fā)送需求,AI助手會自動答復(fù)。如果問題在知識庫中已經(jīng)有標準答案,AI助手就會推送相應(yīng)的文檔鏈接,我們就可以直接通過知識庫文檔解決問題。

當我們的問題不能直接從知識庫文檔中找到標準的解決方案時,AI助手會通過對話的方式來協(xié)助解答。例如,當我們想要訪問Jira Service Management項目時,AI助手會首先確認是否確實需要訪問權(quán)限,并引導(dǎo)用戶選擇具體項目(如“IT Service Task”)和所需的權(quán)限類型(如“admin”)。當選擇“admin”權(quán)限時,AI助手會告知我們這一權(quán)限需要的審批流程,并自動創(chuàng)建相應(yīng)的工單,以便后續(xù)跟蹤授權(quán)進度。

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整個的交流過程非常人性化,工單的創(chuàng)建也完全由AI智能助手完成,無需人工干預(yù),極大地改善了我們的用戶體驗。

在后臺,系統(tǒng)還會實時記錄AI智能助手的工作情況,包括與用戶的對話次數(shù)、匹配率、通過AI解決的問題百分比以及用戶滿意度反饋等。這些報告分析有助于我們了解AI智能助手的性能,并根據(jù)需要進行訓(xùn)練和優(yōu)化,以提高其對用戶自然語言的理解能力,進而處理更多重復(fù)性或低價值的問答

▎加速工作:AI長篇總結(jié) & AI智能編輯

對于內(nèi)部的支持團隊而言,AI可以幫助我們加速工作。

首先,當用戶提交工單后,系統(tǒng)會自動推送與當前問題相似的歷史工單,包括之前處理過的問題、事件單或變更單等。通過查看這些相似請求,團隊可以快速識別并關(guān)聯(lián)重復(fù)工單,避免重復(fù)勞動。另外,支持人員也可以借鑒過去問題的解決方案,以更快速地解決當前問題。

此外,AI的長篇總結(jié)功能也極為實用。當支持人員需要把一個多次溝通過的工單轉(zhuǎn)給另一個同事代為處理的時候,這個同事往往需要花費大量的時間閱讀整個對話,以了解問題背景和之前的溝通情況。現(xiàn)在,只需點擊長篇總結(jié),AI就能自動提取問題要點、糾錯步驟、結(jié)果以及推送過的知識庫文檔等信息,從而幫助新的支持人員快速了解問題的上下文,加速問題的調(diào)查和解決。

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最后,介紹一下AI智能編輯功能。我們在進行用戶答復(fù)時,其實有許多AI工具可以幫助我們處理優(yōu)化輸入的自然語言,也可以有多種選擇模式,比如頭腦風暴、總結(jié)精簡化內(nèi)容,或者改變整個答復(fù)的語調(diào)。此外,AI還能協(xié)助我們進行語法糾正,確保表述的準確性。這對于那些使用非母語(如英文)進行工作的團隊來說尤為有用,AI可以幫助我們的英文表達更地道,也讓我們的工作更加高效和專業(yè)。

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除了答復(fù)時的智能編輯功能,當我們需要將問題沉淀到知識庫時,也能利用AI快速生成文檔草稿,加速知識庫文檔的創(chuàng)建。這對于我們的內(nèi)部支持團隊來說,無疑可以有效提升我們的工作效率。

▎項目配置:自動生成自動化規(guī)則 & 請求類型和表單

對于Jira的管理人員來說,AI同樣可以幫助大大減輕工作負擔。

我們知道,以往在Jira中創(chuàng)建項目時,通常要投入大量時間和精力去設(shè)計和配置。然而,現(xiàn)在通過AI功能,我們可以簡化這一流程。比如前面提到,我們可以在Jira系統(tǒng)中搭建自動化的規(guī)則,包括設(shè)置觸發(fā)器、條件和動作等,盡管這些規(guī)則的邏輯相對簡單,但配置過程仍然比較繁瑣。而現(xiàn)在,AI提供了更便捷的方式:我們只需將需求以自然語言的形式輸入系統(tǒng),它就能自動生成相應(yīng)的規(guī)則。比如,如果我希望某個任務(wù)完成時,與之關(guān)聯(lián)的其他任務(wù)也自動完成,我只需描述這一需求,系統(tǒng)就會為我生成相應(yīng)的自動化規(guī)則。并且,我們還能在此基礎(chǔ)上進行修改或替換。

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另外,在請求類型表單的設(shè)計方面,AI也發(fā)揮了重要作用。以往這些表單需要人工設(shè)計,但現(xiàn)在,我們只需將需求以自然語言輸入系統(tǒng),比如HR部門希望使用服務(wù)臺管理某些事務(wù)或流程,系統(tǒng)便會自動羅列出符合這一主題的請求類型和表單,我們只需要一鍵將這些推薦出來的請求類型添加到系統(tǒng)里面就可以了。

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可以看出,AI功能確實可以極大減輕管理人員的工作負擔。目前,這些AI功能都已集成在我們產(chǎn)品的云版本中。我們也期待未來會有更多AI相關(guān)的功能逐步集成進來,為用戶和團隊帶來更大的便利和價值。

提問環(huán)節(jié)

Q1:現(xiàn)在Jira是否支持公司部署內(nèi)網(wǎng)的AI模型切入?

A:目前推出的AI功能還只是在云上。

Q2:假設(shè)公司自己有一個AI模型,是否可以與Jira一起使用?

A:應(yīng)該是可以的,市面上現(xiàn)有的AI插件或咨詢龍智提供定制化的方案和開發(fā)。

Q3:企業(yè)知識庫與AI是building的方式切入嗎?

A:是event的方式。

Q4:AI可以回答開放性的問題,那么合規(guī)方面的問題怎么處理?

A:目前Jira的AI功能并不是像ChatGPT那樣全網(wǎng)搜索信息。它主要檢索的是與Jira和Confluence中企業(yè)內(nèi)部相關(guān)的數(shù)據(jù)。

審核編輯 黃宇

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