ITMF 2018: Искусственный интеллект как сервис

Дмитрий Рубин полагает, что будущее решений по автоматизации сервиса — в использовании платформ, снабженных развитыми средствами искусственного интеллекта


10:39 09.06.2018  (обновлено: 16:43 09.06.2018)   |   5176 |  Дмитрий Гапотченко |  Computerworld Россия

Рубрика Предприятие



В Naumen полагают, что дальнейшее развитие сервисного подхода в ИТ невозможно без использования самообучающихся систем.

Рынок информационных технологий непрерывно меняется, меняется роль ИТ для бизнеса. Меняется, соответственно, и сущность ITSM. Выступая на недавнем форуме IT Management Forum 2018, организованном издательством «Открытые системы», в своем докладе «Цифровая трансформация (IT)SM: эволюция в технологиях управления» Дмитрий Рубин, директор департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания компании Naumen, отметил, что первоначально сервисные отделы обслуживали преимущественно запросы самих ИТ-подразделений. Делалось это практически «на коленке» — заявки регистрировались по электронной почте или телефону, учет активов велся в Excel.

Усложнение ИТ-систем заставило предприятия внедрять полноценные системы Service Desk, интегрировать с ними средства мониторинга, совершенствовать учет активов. На следующей стадии развития концепции ITSM в зону ответственности сервисных служб попали, кроме управления, собственно, ИТ-услугами, управление контрактами и субконтрактами, активами. Кроме того, все чаще в системах управления ИТ ведут свою работу и другие сервисные подразделения – служба HR, административно-хозяйственные подразделения, контакт-центры и центры обслуживания клиентов.

Naumen — один из крупнейших российских игроков на рынке автоматизации сервисных процессов. Для предприятий малого и среднего бизнеса компания предлагает облачное решение ITSM365, для корпоративного сектора создано целое семейство продуктов, построенных на базе Naumen Service Management Platform — Naumen Service Desk, Naumen ITAM, Naumen Network Manager. Ими можно пользоваться как облачными сервисами или же установить в собственном центре обработки данных.

Однако в эпоху цифровой трансформации, как полагают в Naumen, возможностей традиционных подходов уже не хватает и возникает необходимость в использовании систем искусственного интеллекта.

Такое решение у компании уже есть — это Naumen Service Management Intelligent Automation. Опыт его внедрения у ряда заказчиков показал возможность снижения затрат на операционные процессы до 50%, а также добиться повышения качества и скорости принятия решений до 70%.

В результате внедрения решения с применением технологий искусственного интеллекта в «Почте России» было налажено централизованное управление объектами ИТ-инфраструктуры во всех 42 тыс. отделений связи и приблизительно 250 услугами

Рубин отметил повышение качества работы внутренних и внешних подрядчиков, приведшее к более стабильному фукционированию ИТ-систем. Внешние подрядчики контролируются из единого центра, что позволило значительно снизить затраты на их услуги.

До 80% заявок пользователей о наличии каких-либо неполадок в ИТ-системах теперь регистрируются через портал самообслуживания, причем для этого не нужно знать название услуги или ее идентификатор, проблему можно описывать на естественном языке — например, «не работает принтер».

Более того, система умеет распознавать массовые инциденты (отказы, случившиеся у многих пользователей одновременно, например — после обновления ПО) и предлагать пользователю способы их решения еще до того, как он успеет пожаловаться.

В рамках совместного с компанией «Газпромнефть» и фондом «Сколково» научно-исследовательского проекта была разработана интеллектуальная система прогнозирования сбоев в ИТ-инфраструктуре, которая на основании исторических и оперативных данных средств мониторинга предсказывает приближающиеся инциденты в инфраструктуре и формирует соответствующие рекомендации для персонала. Она позволяет спрогнозировать и предотвратить до 30% инфраструктурных инцидентов, при этом только 6% предсказаний являются ошибочными. Первый из показателей будет повышаться по мере увеличения объема и качества поступающих данных, а второй соответствено — понижаться.

Кроме того, в рамках этого исследования была создана система классификации текста, способная самообучаться на основании исторических данных и корректно классифицировать до 60% запросов, а также маршрутизировать их по назначению, например регистрировать и передавать заявку в техподдержку. За счет этого нагрузка на операторов первой линии поддержки может быть снижена на 50% уже на начальном этапе внедрения системы.


Теги: Управление ИТ Искусственный интеллект ITSM Цифровая трансформация Naumen ITMF 2018
На ту же тему: