M42 Intelligence Similarities and Classification (früher Effie AI Ticket , Virtual Coach ) ist eine lizenzierbare Zusatzfunktion, die in Efecte-Cloud-Installationen verfügbar ist und ESM-Benutzern hilft, relevante Informationen zu finden und durch die Nutzung vorhandener Daten effizienter zu arbeiten.

Derzeit verfügt M42 Intelligence Similarities and Classification über drei Funktionen, die vom Administrator konfiguriert werden können:

• Ähnliche Inhalte bieten ESM-Benutzern eine Liste von Elementen, die M42 Intelligence Similarities and Classification für die Open-Data-Karte als relevant erachtet.
• Vorschläge ermöglichen es ESM-Benutzern, ein konfiguriertes Feld eines Referenztyps mit einem von M42 Intelligence Similarities and Classification vorgeschlagenen Wert zu füllen. Dies kann zur Klassifizierung von Datenkarten verwendet werden.
• Mit „Kopieren“ können Sie Datenkarten schneller ausfüllen, indem Sie mehrere Werte auf einer Datenkarte kopieren, die aus einem ähnlichen Inhaltselement bearbeitet wird.

M42 Intelligence Similarities and Classification muss für die benötigten Vorlagen separat konfiguriert werden. Es können maximal fünf Vorlagen definiert werden. M42 Intelligence Similarities and Classification ist in der Benutzeroberfläche nur dann zugänglich, wenn die konfigurierten Datenkarten bearbeitet werden und der Benutzer die Funktion in seinen Benutzereinstellungen aktiviert hat.

Die Konfiguration der Funktionalitäten erfolgt auf der ESM-Admin-Seite. Um auf die Einstellungen zuzugreifen, gehen Sie bitte zu Administration → Wartung → Systemeinstellungen → Virtual Coach Einstellungen .

Zunächst muss die M42 Intelligence Similarities and Classification aktiviert werden. Eine Statusleuchte zeigt an, ob die für M42 Intelligence Similarities and Classification benötigten Softwarekomponenten funktionieren. Leuchtet die Leuchte rot, funktionieren alle Komponenten nicht ordnungsgemäß. Wenden Sie sich an den Efecte Service Desk .

M42 Intelligence Similarities and Classification

Die Funktion M42 Intelligence Similarities and Classification basiert auf der ESM-Benutzeroberfläche, verwendet jedoch eine separate KI-Komponente. Die KI-Komponente erfüllt zwei Hauptfunktionen:

Vorschlagsmodell

Nach der Konfiguration von M42 Intelligence Similarities and Classification werden die Attributparameter angewendet, um ein statistisches Modell zu erstellen, das zur Klassifizierung von Tickets verwendet werden kann. Sollte das von der Kategorisierungs-Engine für eine bestimmte Vorlage erstellte Modell fehlerhaft sein, wird in der Konfigurationsansicht ein Fehler angezeigt. Sollte der Fehler innerhalb weniger Stunden nach der Konfiguration nicht behoben sein, ist die Erstellung des Modells fehlgeschlagen. Wenden Sie sich an den Efecte Service Desk . Das Vorschlagsmodell wird beim Speichern einer Konfiguration immer neu erstellt, sodass neue Datenkarten nicht automatisch im Modell berücksichtigt werden. Der Neuaufbau des Modells kann je nach Datenmenge im System bis zu 30 Minuten dauern. 

Suchindex 

Die Suche nach ähnlichen Inhalten erfolgt über einen Index, den M42 Intelligence Similarities and Classification anhand der konfigurierten Attribute erstellt. Sobald der Benutzer eine Datenkarte geöffnet hat, analysiert M42 Intelligence Similarities and Classification die Felder anhand der definierten Attribute und liefert relevante Ergebnisse. Der Suchindex wird bei jedem Speichern einer Datenkarte aktualisiert.

Fehlerbehebung bei Komponenten

Der Status des Vorschlagsmodells und des Suchindex wird in der Konfigurationsoberfläche angezeigt. Falls Fehler auftreten, gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Stellen Sie sicher, dass Sie mindestens 5 Datenkarten im System haben, die Werte in den Such- und Vorschlagsattributen enthalten.

2. In Produktionssystemen mit Tausenden von Datenkarten pro konfigurierter Vorlage kann die Erstellung des Vorschlagsmodells bis zu 30 Minuten dauern. Der Suchindex ist immer innerhalb weniger Minuten erstellt. Wenn der Fehler nach 30 Minuten weiterhin besteht und die Konfiguration mit Attributen vorgenommen wurde, die genügend Daten enthalten, liegt ein Problem mit der KI-Komponente vor. Wenden Sie sich in diesem Fall an den Efecte Service Desk .

Analyse der Umgebung

M42 Intelligence Similarities and Classification eignet sich am besten für Vorlagen mit Tausenden von Datenkarten im System. Berücksichtigen Sie vor der Konfiguration die folgenden Anwendungsfälle:

Welche vorhandenen Daten könnten nützlich sein, wenn Benutzer an einer Datenkarte arbeiten? 

Verwenden Sie die Konfiguration „Ähnlicher Inhalt“ , damit M42 Intelligence Similarities and Classification durch die Analyse bestimmter Felder (z. B. Betreff und Beschreibung) relevante Elemente wie historische Vorfälle nachschlagen kann. So können Vorfälle gefunden werden, die möglicherweise relevante Informationen zur Lösung des vorliegenden Vorfalls enthalten (z. B. Lösung oder verwandte Vorfälle ). Diese Informationen können bei der Lösung wiederkehrender Probleme oder bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter hilfreich sein .

Wo geht bei der Auswahl aus mehreren möglichen Werten am meisten Zeit verloren? 

Vorschläge helfen Benutzern, bei der Bearbeitung jeder Datenkarte Zeit zu sparen. Sie ermöglichen es dem Benutzer, schnell die am besten passenden Werte auszuwählen, ohne durch mögliche Werte, beispielsweise in Kategorien, scrollen zu müssen. Stattdessen werden in der oberen rechten Ecke wahrscheinliche Werte für das Attribut vorgeschlagen, die dort einfach per Klick ausgewählt werden können. Zusätzlich wird die Ergebnismenge beim Klicken entsprechend der Auswahl gefiltert.

Sehen Sie sich zunächst die vorhandenen Daten an und prüfen Sie, welche Art von Datensatz mit dem gewünschten Vorschlagsattribut verfügbar ist. Wenn beispielsweise „Kategorie“ verwendet wird, gibt es Kategorien, die 1) nicht mehr relevant sind, 2) sich überschneiden oder 3) über- oder unterrepräsentiert sind? Die häufigsten Werte werden im Allgemeinen eher von M42 Intelligence Similarities and Classification vorgeschlagen. Das tatsächliche Ergebnis hängt jedoch immer von den Werten der Suchattribute auf der offenen Datenkarte sowie vom gesamten Datensatz und der Konfiguration ab.

Welche vorhandenen Daten könnten mit neuen Datenkarten wiederverwendet werden?

Verwenden Sie „Kopieren“, um Werte aus einem ähnlichen Inhaltselement wiederzuverwenden. Auf diese Weise können Benutzer die erforderlichen Informationen schneller eingeben, da sie mit einem einzigen Klick bis zu drei Felder mit vorhandenen Daten ausfüllen können.

Datenanforderungen

Ein wichtiger Aspekt bei der Konfiguration von M42 Intelligence Similarities and Classification ist die Art und Menge der verfügbaren Daten. Die Ergebnisse von M42 Intelligence Similarities and Classification können nur so gut sein, wie es der Datensatz zulässt. Hier sind einige uid für die Daten, die vor der Konfiguration berücksichtigt werden sollten:

Verwenden Sie M42 Intelligence Similarities and Classification für:

• Umgebungen mit vielen Daten (mindestens 5000 Datenkarten jeder Vorlage, in denen M42 Intelligence Similarities and Classification verwendet werden soll)
• Artikel mit von Menschen erstellten Inhalten und natürlicher Sprache
• Umgebungen, die eine Art Kategorisierung oder Klassifizierung verwenden
• Datenkarten mit korrekter Auswahl
• Analysieren von Elementen, die typischerweise mindestens fünf Wörter haben
• Analyse wiederkehrender Probleme

Verwenden Sie M42 Intelligence Similarities and Classification nicht für:

• Maschinengenerierte Elemente, bei denen der Großteil des Inhalts automatisch generiert wird, z. B. automatische Warnmeldungen
• Probleme, die nicht wiederkehren
• Analysieren von Attributen, die typischerweise weniger als fünf Wörter enthalten
• Datenkarten, bei denen Attribute möglicherweise falsche Werte haben

M42 Intelligence Similarities and Classification steht nur für die Vorlagen zur Verfügung, die in den Virtual Coach Einstellungen ordnungsgemäß konfiguriert wurden.

Konfiguration

M42 Intelligence Similarities and Classification wird mit den folgenden Dropdown-Auswahlmöglichkeiten konfiguriert, sodass nur unterstützte Optionen ausgewählt werden können. Obligatorische Auswahlmöglichkeiten sind in der Benutzeroberfläche als „Erforderlich“ gekennzeichnet, was die Konfiguration vereinfacht. Die Konfiguration M42 Intelligence Similarities and Classification erfolgt hauptsächlich über Dropdown-Auswahlmöglichkeiten, die nur unterstützte Auswahlmöglichkeiten zulassen.

Vorlage

Zunächst legen Sie fest, mit welchen Datenkarten M42 Intelligence Similarities and Classification verwendet werden soll. Die Datenkarten der gewählten Vorlage werden analysiert und M42 Intelligence Similarities and Classification zeigt deren Inhalte an, wenn diese für die geöffnete Datenkarte relevant sind. Ergebnisse einer konfigurierten Vorlage können auch für Datenkarten anderer Vorlagen angezeigt werden. Sie können die Vorlage je nach gewünschtem Anwendungsfall auswählen:

1. Ergebnisse von Datenkarten aus der ausgewählten Vorlage anzeigen, während an Datenkarten dieser Vorlage gearbeitet wird
2. Zeigen Sie Ergebnisse von Datenkarten aus der ausgewählten Vorlage an, während Sie an Datenkarten anderer konfigurierter Vorlagen arbeiten.

Sie können beispielsweise Datenkarten vom Typ „Ticket“ und „ Pro “ so konfigurieren, dass diese jeweils in den Ergebnissen angezeigt werden, wenn Datenkarten aus einer dieser Vorlagen mit ähnlichem Inhalt vorhanden sind.

Suchattribute

Die Suchattribute definieren, welche Felder der Datenkarten in dieser Vorlage zur Bestimmung der Ähnlichkeit analysiert werden. Zwei Attribute sind als erforderlich gekennzeichnet und müssen Zeichenfolgen- oder Textattribute sein. Statische und mehrwertige Attribute werden nicht unterstützt. Optional können Sie auch ein zusätzliches Referenztypattribut festlegen, das analysiert und bei der Suche berücksichtigt werden soll. Die KI liest die Textattribute und berücksichtigt nur die Inhalte, die sie für sinnvoll hält. M42 Intelligence Similarities and Classification ist von Natur aus keine exakte Suchmaschine. Stattdessen erstellt es einen Suchindex, in dem es beim Öffnen nach ähnlichen Inhalten sucht.

Vorschlagsattribut

Das Vorschlagsattribut wird als Attribut für die Vorschlagsfunktion verwendet, die zur Klassifizierung von Tickets, z. B. nach Kategorie, verwendet werden kann. M42 Intelligence Similarities and Classification erstellt ein statistisches Modell unter Verwendung des Vorschlagsattributs zusammen mit den Suchattributen, um sortierte Vorschläge für den Wert dieses Klassifizierungsattributs bereitzustellen. Das Vorschlagsattribut muss ein Referenzattribut sein. Mehrwertige Attribute werden nicht unterstützt. Darüber hinaus wird das Ergebnis des Vorschlagsattributs als Filterattribut für ähnliche Inhalte für den Endbenutzer verwendet , wenn dieser ein Ergebnis in der Ansicht M42 Intelligence Similarities and Classification auswählt.

Attribute kopieren

M42 Intelligence Similarities and Classification ermöglicht dem Endbenutzer die Wiederverwendung vorhandener Inhalte aus ähnlichen Datenkarten derselben Vorlage durch Kopieren. Es können bis zu drei verschiedene Attribute ausgewählt werden, die zum Kopieren von Werten in die geöffnete Datenkarte verwendet werden sollen. Unterstützte Attributtypen sind derzeit Text, Zeichenfolge, statische Zeichenfolge, Referenz und externe Referenz. Rich-Text-Inhalte können auch kopiert und vor dem Kopieren in einem separaten Vorschaufenster angezeigt werden.

Datensatzgröße

Verwenden Sie die Datensatzgröße, um M42 Intelligence eine relative Größe des verfügbaren Datensatzes bereitzustellen. M42 Intelligence verwendet einen Ranking-Algorithmus, um zu bestimmen, welche Ergebnisse der offenen Datenkarte am ähnlichsten sind. Der dem Endbenutzer angezeigte Ähnlichkeitswert ist immer eine relative Zahl, die aus den verfügbaren Daten abgeleitet wird. Daher verwendet M42 Intelligence Similarities and Classification einen Skalierungsfaktor, mit dem die Ergebnisse ähnlicher Inhalte je nach verfügbaren Daten zwischen 0 und 100 skaliert werden. Der Skalierungsfaktor kann mit der Einstellung „Datensatzgröße“ angepasst werden, die standardmäßig auf 40 eingestellt ist. Dies beeinflusst die Berechnung des Werts für ähnliche Inhalte. Passen Sie die Datensatzgröße an, wenn Sie der Meinung sind, dass die Ergebnisse immer zu niedrig oder zu hoch sind. Beachten Sie vor der Änderung der Datensatzgröße die folgenden Best Practices:

• Der Skalierungsfaktorwert ist standardmäßig auf 40 eingestellt. Dies ist für Vorlagen mit etwa 10.000 – 60.000 Datenkarten geeignet.
• Für Vorlagen mit 100–200 Datenkarten wird ein Wert von 4 empfohlen.
• Für Vorlagen mit etwa 1000 Datenkarten wird ein Wert von 10 empfohlen.
• Werte über 40 sind für größere Produktionsumgebungen geeignet.
• Es sind nur Werte zwischen 0 und 100 zulässig.

Das Anpassen der Datensatzgröße hat keinen Einfluss darauf, welche Ergebnisse angezeigt werden, sondern nur auf die Relevanzbewertung der unter „Ähnliche Inhalte“ angezeigten Datenkarten.

Die Start- und Lernphase dauert je nach System zwischen 10 und 30 Minuten. Diese Zeit wird benötigt, damit die M42 Intelligence die Daten analysieren und den Dienst erstellen kann.

Danach können die Benutzer die M42 Intelligence Similarities and Classification selbst aktivieren. Aktualisieren Sie zum Testen den Bildschirm und gehen Sie zu Ihrem Benutzerprofil.

Einzelheiten zur Verwendung von M42 Intelligence Similarities and Classification finden Sie im uid .