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            設定個案的預測風險評分

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            3. Agentforce 服務

            設定個案的預測風險評分

            使用機器學習來預估哪些個案可能違反其 SLA,以將 SLA 缺口降到最低。直接在個案記錄上檢視即時風險分數和關鍵影響因素,以在違規發生前採取行動。「SLA 缺口預估」功能使用機器學習來分析個案資料,例如優先順序、狀態和歷程記錄,以預測個案遺漏其 SLA 期限的可能性。它會提供即時風險分數,並識別影響該分數的前三個因素,讓小組主動管理個案。

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            若要啟用 AI 加速器,請使用 case 設定和權益: 自訂應用程式
            1. 進入「設定」,在「快速尋找」方塊中輸入 範本,然後選取「應用程式」下方的「範本」。
            2. 針對「個案 SLA 缺口預估」範本,從下拉式清單中選取「建立應用程式」。
            3. 選取您要應用程式可用的資料空間,然後按一下「下一步」。
            4. 指定用於訓練模型的資料天數,然後按一下「下一步」。
            5. 在「選取功能」頁面上,檢閱並選擇要包含在模型訓練中的功能。
            6. 按一下「下一步」。
            7. 在「輸入應用程式詳細資料」頁面上,輸入應用程式名稱、描述和記錄層級,然後按一下「建立」。
            8. 在「應用程式中心」頁面上,移至「監視」索引標籤,然後按一下「個案 SLA 缺口預估」,追蹤應用程式安裝的進度。安裝完成後,應用程式會建立訓練和評分資料模型物件。
            9. 完成所有工作後,在快速尋找方塊中輸入「AI 加速器」,然後選取「AI 加速器」。
            10. 在 AI 加速器頁面上,按一下「新增使用個案」。
            11. 輸入使用個案名稱,然後按一下「儲存」。
            12. 針對您的使用個案選取「編輯」以進行設定。
            13. 在「使用個案模型」下,按一下「新增模型」。
            14. 在「新增使用個案模型」視窗中:
              1. 選取預估平台。
              2. 輸入使用個案模型名稱。
              3. 在「預估」下方,選取「已產生」。
              4. 將「資料空間」設定為預設。
              5. 將「評分欄位」設定為評分資料模型物件。將欄位名稱設定為「預估目標」。
              6. 將「參照記錄欄位」設定為「個案」。將參考目標設定為「個案識別碼」。
              7. 將「來源聯結欄位」設定為「個案識別碼」。
              8. 將「參照記錄聯結欄位」設定為「個案識別碼」。
              9. 根據您要在介面上顯示的文字設定「預估標籤範本」。例如,將其設定為「預估分數為 %%SCORE%%」。
              10. 儲存 AI 加速器使用個案。
            15. 進入 App Launcher,選取「個案」。
            16. 開啟您要查看風險分數的個案。
            17. 進入「設定」,按一下「編輯頁面」。
            18. 在 Lightning 應用程式產生器的元件清單中,將「AI 加速器卡」拖曳至頁面。
            19. 為元件新增標題並使用個案定義。
            20. 儲存並啟用元件。
             
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