IT 서비스에 대한 변화 위험 예측 설정

변경 위험 점수 예측 모델을 설정하여 변경 요청 실패 가능성을 예측합니다. 결과 점수를 사용하여 주관적인 평가를 IT 안정성을 향상하는 데이터 정보 프로세스로 대체합니다.

지원 제품: Lightning Experience

지원 제품: IT 서비스용 Einstein 추가 기능과 IT 서비스용 AI Accelerator 추가 기능이 포함된 Enterprise 및 Unlimited Edition

변경 위험 예측 앱 설치

설정에서 빠른 찾기 상자에 템플릿을 입력하고 앱 | 지능형 앱 아래에서 템플릿을 선택합니다.
사용 가능한 템플릿 목록에서 변경 위험 예측의 드롭다운을 선택한 다음, 앱 만들기를 선택합니다.
데이터 공간 이름에서 응용 프로그램 설치의 기본 데이터 공간을 선택하고 다음을 클릭합니다.
교육 기간 필드에 모델 교육에 사용할 내역 데이터의 일수를 입력합니다(기본값은 365일), 다음을 클릭합니다.
기능 선택 페이지에서 조직의 데이터와 관련된 텍스트, 숫자 및 범주형 변수를 검토하고 선택한 후 다음을 클릭합니다.
앱 세부 사항 입력 페이지에서 앱 이름, 설명 및 로그 수준을 입력합니다.
설치 프로세스를 시작하려면 만들기를 클릭합니다.
앱 설치 내역 페이지가 나타납니다. 설치에는 데이터 변환, 모델 교육, 점수 매기기를 위한 자동화된 과업이 포함되어 있습니다. 초기 변경 위험 점수는 CRRiskScoreDMO에 저장됩니다.

변경 레코드 페이지에 변경 위험 예측을 표시하려면 AI Accelerator 카드를 구성해야 합니다.

사용 사례 모델에서 모델 추가를 선택하고 다음 정보를 추가합니다.

다음 표를 사용하여 나머지 필드를 구성합니다.

레코드 유형별 AI Accelerator 구성
필드	value
예측 플랫폼	Data Cloud의 Einstein
사용 사례 모델 이름	위험 예측 변경
예측	이미 생성됨
데이터 공간	default
점수 필드	CRRiskScoreTempADMO > 예측 isFailedCR
참조 레코드 필드	변경 요청 > 변경 요청 ID
점수 조인 필드	CRRiskScoreTempADMO > 변경 요청 ID
참조 레코드 조인 필드	변경 요청 > 변경 요청 ID
예측 레이블 템플릿	예측된 점수는 %%SCORE%%입니다.

변경 요청 페이지 레이아웃에서 AI Accelerator 구성 요소를 구성하여 IT 팀에 실시간 주요 변경 위험 예측 및 지능형 인사이트를 제공합니다.

앱 시작 관리자에서 변경 요청을 찾아서 선택합니다.
변경 요청 페이지에서 변경 요청 레코드를 엽니다.
설정을 클릭하고 페이지 편집을 선택합니다.
Lightning 앱 빌더에서 AI Accelerator Card 구성 요소를 페이지 레이아웃으로 끌어서 놓습니다.
구성 요소를 선택하고 해당 속성을 구성합니다.
- 제목: 변경 요청 위험 점수을 입력합니다.
- 사용 사례 정의: 앞서 생성된 변경 요청 위험 예측 사용 사례를 선택합니다.
- 임계값 점수: 예측이 표시되기 위해 필요한 최소 점수를 입력합니다(예: 높은 위험 변경 요청을 식별하기 위해 임계값 점수(예: 80)를 설정합니다). 변경 요청에 이 임계값보다 높은 점수가 부여되면 실패할 가능성이 높은 상태로 플래그됩니다.
변경 사항을 저장한 다음, 페이지를 활성화합니다.
이제 레코드 페이지에 AI Accelerator 카드가 표시되며, 변경 요청에 대한 변경 위험 예측이 표시됩니다. 활성 변경 요청 레코드에 카드가 표시되는지 확인합니다.

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