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            주요 사고 예측 카드 모니터링

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            1. Salesforce 도움말
            2. 문서
            3. Agentforce IT 서비스

            주요 사고 예측 카드 모니터링

            기계 학습을 사용하여 실시간 데이터 및 내역 패턴을 분석하여 사고가 주요 사고로 에스컬레이션될 가능성을 예측합니다. 결과적인 위험 점수를 사용하여 조기에 응답 프로토콜을 시작하고 비즈니스 영향을 줄입니다.

            필수 Edition

            지원 제품: Lightning Experience
            지원 제품: IT 서비스용 Einstein 추가 기능과 IT 서비스용 AI Accelerator 추가 기능이 포함된 Enterprise 및 Unlimited Edition
            1. 앱 시작 관리자에서 사고를 찾아서 선택합니다.
            2. 사고 페이지에서 레코드를 엽니다.
            3. 사고 레코드에서 사이드 패널의 주요 사고 점수 카드로 이동합니다.
              주요 사고 점수 카드는 사고가 주요 사고로 에스컬레이션될 가능성을 표시합니다.
            4. 예측된 성공 확률을 검토하여 0.08점이 매우 낮은 위험을 나타내고 98.28점이 높은 에스컬레이션 위험을 나타내는 위험 수준을 평가합니다.
            5. 상위 예측 변수 목록에서 점수에 영향을 미치는 요소를 식별합니다.
            6. 사용자 의견 아이콘을 사용하여 기계 학습 모델을 구체화합니다.

              • 예측이 정확한 경우 양자 위로 아이콘을 선택합니다.

              • 예측이 잘못된 경우 아래쪽 손가락 아이콘을 선택합니다.

            예:

            예
            예

            Cumulus Bank의 IT 분석가인 John은 펌웨어 업데이트 후 지원 티켓 유입을 분류합니다. 웨어하우스 운영자가 휴대용 스캐너에 로그인할 수 없는 경우 다음 세부 사항과 함께 사고 레코드가 생성됩니다.

            • 사고 번호: INC-00003879
            • 제목: 스캐너 인증 실패 - Southeast Hub
            • 범주: 하드웨어/인증

            John이 레코드를 열고 점수가 98.77인 주요 사고 예측 카드를 확인합니다. 이 점수는 사고가 비즈니스에 중요한 이벤트로 에스컬레이션될 가능성이 거의 확실하다는 의미입니다.

            John은 기계 학습을 기반으로 하는 상위 예측 변수 목록을 검토하여 위험을 식별합니다. 예측 AI는 이 문제와 연결된 우선 순위가 높은 티켓의 양이 높은 점수를 얻는 주된 동인임을 식별합니다. 또한 내역 패턴은 로컬 서버의 인증 실패로 인해 배송이 중단된다는 사실을 보여줍니다.

            John은 서비스 신뢰도를 유지하기 위해 주요 사고 응답 프로토콜을 트리거합니다. John은 주요 사고 점수의 데이터를 분석하여 엔지니어링 및 통신 팀이 배송 중단이 발생하기 전에 문제의 우선 순위를 지정합니다. 팀이 사전 예방적 응답으로 전환하여 비즈니스 영향을 줄입니다.

             
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