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          Impostazione del calcolo del punteggio del rischio predittivo per i casi

          Impostazione del calcolo del punteggio del rischio predittivo per i casi

          Ridurre al minimo le violazioni degli SLA utilizzando il machine learning per prevedere quali casi possono violare gli SLA. Visualizzare i punteggi di rischio in tempo reale e i fattori chiave che contribuiscono direttamente nel record caso per intervenire prima che si verifichi una violazione. La funzione Previsione violazioni SLA utilizza il machine learning per analizzare i dati dei casi, ad esempio priorità, stato e cronologia, per prevedere la probabilità che un caso non rispetti la scadenza del contratto sul livello di servizio. Fornisce un punteggio di rischio in tempo reale e identifica i primi tre fattori che influenzano tale punteggio, consentendo ai team di gestire i casi in modo proattivo.

          Versioni (Edition) richieste

          Visualizzare le versioni supportate.
          Autorizzazioni utente richieste
          Per abilitare AI Accelerator, l'impostazione dei casi d'uso e i diritti: Personalizza applicazione
          1. Da Imposta, nella casella Ricerca veloce, immettere Modelli e quindi selezionare Modelli in Applicazioni.
          2. Per il modello Previsione violazioni SLA caso, selezionare Crea app dall'elenco a discesa.
          3. Selezionare lo spazio dati in cui si desidera rendere disponibile l'app e fare clic su Avanti.
          4. Specificare il numero di giorni di dati da utilizzare per l'addestramento del modello e fare clic su Avanti.
          5. Nella pagina Seleziona funzioni, rivedere e scegliere le funzioni da includere nell'addestramento del modello.
          6. Fai clic su Avanti.
          7. Nella pagina Enter App Details (Inserisci dettagli app), immettere il nome, la descrizione e il livello di registro dell'app e fare clic su Crea.
          8. Nella pagina Hub app, accedere alla scheda Monitora e fare clic su Case SLA Breach Prediction (Previsione violazione SLA caso) per tenere traccia dell'avanzamento dell'installazione dell'app. Al termine dell'installazione, l'app crea oggetti modello di dati di addestramento e calcolo del punteggio.
          9. Al termine di tutte le operazioni, nella casella Ricerca veloce immettere AI Accelerator e quindi selezionare AI Accelerator.
          10. Nella pagina dell'acceleratore AI, fare clic su Nuovo caso d'uso.
          11. Immettere un nome di caso d'uso e fare clic su Salva.
          12. Selezionare Modifica per il proprio caso d'uso per configurarlo.
          13. In Modello di caso d'uso, fare clic su Aggiungi modello.
          14. Nella finestra Nuovo modello di caso d'uso:
            1. Selezionare la piattaforma di previsione.
            2. Immettere il nome del modello di caso d'uso.
            3. In Previsioni, selezionare Già generato.
            4. Impostare lo Spazio dati come predefinito.
            5. Impostare il campo Punteggio sull'oggetto modello di dati di calcolo del punteggio. Impostare il nome del campo su Destinazione prevista.
            6. Impostare il campo Record di riferimento su Caso. Impostare la destinazione di riferimento come ID caso.
            7. Impostare il campo join di origine come ID caso.
            8. Impostare il campo join record di riferimento come ID caso.
            9. Configurare il modello di etichetta della previsione in base al testo che si desidera visualizzare nell'interfaccia. Ad esempio, impostarlo su "Il punteggio previsto è %%SCORE%% .
            10. Salvare il caso d'uso dell'acceleratore AI.
          15. Dal Programma di avvio app, selezionare Casi.
          16. Aprire il caso per il quale si desidera visualizzare il punteggio di rischio.
          17. Da Impostazioni, fare clic su Modifica pagina.
          18. Nel Generatore di app Lightning, dall'elenco dei componenti, trascinare la scheda Acceleratore AI nella pagina.
          19. Aggiungere il titolo e la definizione del caso d'uso per il componente.
          20. Salvare e attivare il componente.
           
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