Machine Learning in ServiceNow für die Automatisierung von Incident-Kategorien

Dank der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) wandelt sich die ServiceNow® Umgebung rapide. ServiceNow® steht mit seinen Predictive-Intelligence-Funktionen an der Spitze dieser Innovation. Diese Technologien rationalisieren nicht nur Prozesse, sondern bieten auch eine Präzision bei der Kategorisierung von Incidents, die früher unerreichbar war.

Predictive Intelligence in ServiceNow®

Predictive Intelligence in ServiceNow® nutzt Machine Learning, um Vorfälle automatisch zu kategorisieren und weiterzuleiten. Durch die Analyse historischer Vorfallsdaten identifiziert das System Muster und Korrelationen, die für einen Menschen in einem angemessenen Zeitrahmen unmöglich zu erkennen wären. Dies ermöglicht die automatische Kategorisierung von Incidents in Gruppen wie „Hardware“, „Software“, „Netzwerk“ und „Datenbank“, was die Effizienz des Incident-Management-Prozesses erhöht.

Visualisierung des Erfolgs von Anwendungsfällen

Die Lösungsstatistiken und -visualisierungskomponenten in ServiceNow® bieten eine klare Darstellung der Effizienz dieser maschinellen Lernlösungen. In vorliegendem Anwendungsfall werden Incidents anhand des Kurzbeschreibungsfeldes kategorisiert und die geschätzte Lösungspräzision sowie die geschätzte Lösungserinnerung weisen eine hohe Genauigkeit auf. So liegt beispielsweise die Genauigkeit der Kategorisierung von „Hardware“-Vorfällen bei 99,46 % und die Wiedererkennung bei 98,93%. Dieser Detaillierungsgrad unterstreicht nicht nur die Zuverlässigkeit des Systems, sondern auch das immense Potenzial für weitere Optimierungen.

Ein überzeugendes Beispiel für die praktische Anwendung des maschinellen Lernens in ServiceNow® ist die Integration in User Interface (UI) Aktionen, bei denen Vorhersagemodelle eingesetzt werden, um die Bedürfnisse der Benutzer zu antizipieren. Nehmen wir zum Beispiel eine UI-Aktion, bei der die Felder auf der Grundlage historischer Datentrends und des Benutzerverhaltens vorausgefüllt werden. Wenn ein IT-Mitarbeiter mit der Erfassung eines neuen Incidents beginnt, kann das ML-Modell auf der Grundlage des in die Kurzbeschreibung eingegebenen Textes die Felder „Kategorie“ und „Unterkategorie“ vorhersagen und ausfüllen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für eine einheitliche Kategorisierung von Incidents. Durch die Minimierung der manuellen Eingaben ermöglicht diese intelligente Vorhersage eine effizientere und benutzerfreundlichere Erfahrung. Die IT-Teams können schneller auf Incidents reagieren, so dass keine Zeit mit administrativen Verfahren verloren geht, was letztlich zu einer schnelleren Lösungszeit und einer besseren Service Level Performance beiträgt.

Solution Statistics in ServiceNow®

Die Abbildung zeigt die Leistung des maschinellen Lernmodells von ServiceNow® für die Incident-Kategorisierung. Auf der x-Achse sehen wir die geschätzte Wiederauffindbarkeit, die die Fähigkeit des Modells widerspiegelt, alle relevanten Incidents für jede Kategorie zu identifizieren. Die y-Achse zeigt die geschätzte Präzision, die die Genauigkeit der Kategorisierungen des Modells angibt.

Die Größe der Blasen stellt die Verteilung der Incidents in jeder Kategorie dar, wobei die Kategorie „Inquiry“ mit 62,64 % stark vertreten ist. ServiceNow® rät, Kategorien mit einer Verteilung von über 50 % für die Automatisierung zu priorisieren, wobei „Inquiry“ ein Schwerpunkt ist. Für eine optimale Kategorisierung empfiehlt ServiceNow®, eine Genauigkeit von über 70 % und eine Abdeckung von über 80 % anzustreben - typischerweise im oberen rechten Quadrant zu finden, wo sowohl die Genauigkeit als auch der Abruf hoch sind. Dieser Quadrant zeigt die zuverlässigste Leistung für die Automatisierung der Incident-Kategorisierung mithilfe des Modells an.

Performance ServiceNow® Machine Learning Modell

Performance of ServiceNow’s machine learning model for incident categorization

Verbessertes Incident Management

Durch die Automatisierung der Incident-Kategorisierung können Unternehmen die Lösungszeiten verkürzen und die Zufriedenheit von IT-Mitarbeitenden und Endbenutzern erhöhen. Mit Machine Learning werden Incidents schneller an das verantwortliche Team weitergeleitet, wodurch der Rückstand verringert wird und sich das IT-Team auf die Lösung von Problemen konzentrieren kann, anstatt sich mit administrativen Kategorisierungsaufgaben zu beschäftigen.

Ein Blick in die Zukunft

Die Anwendung von Machine Learning in ServiceNow ist ein dynamisches und sich weiterentwickelndes Feld. Da ServiceNow seine Predictive-Intelligence-Funktionen weiter verfeinert, können wir mit noch größeren Fortschritten bei der Bearbeitung von Incidents rechnen. Dazu gehören nicht nur die Kategorisierung, sondern auch voraussagbare Analysen zur Vorbeugung von Vorfällen, personalisierte Servicebereitstellung und proaktives Problemmanagement.

ServiceNow® Beratung

Auf strategischer Ebene unterstützen und beraten wir Sie zu möglichen Maßnahmen bei Aufbau oder Erweiterung Ihrer ServiceNow®-Plattform und erarbeiten eine Roadmap zur schrittweisen Transformation Ihrer ESM-Organisation, die auf messbaren Nutzen ausgelegt ist.

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