WaveAccess: KI-gestützte Lösung für das IT-Service-Management
Automatisierte Anfragenbearbeitung
Das Softwarehaus WaveAccess bietet mit ValueAI eine gebrauchsfertige KI-Lösung, die automatisch alle textbasierten Mitteilungen im Unternehmen analysiert und sich ohne Programmierkenntnisse trainieren lässt. Die innerhalb weniger Wochen einsetzbare Lösung bearbeitet eintreffende Nutzeranfragen sowie technische Tickets.
ValueAI sei eine fertige, leicht zu installierende Lösung mit eingebauter künstlicher Intelligenz (KI) zur automatischen Bearbeitung von Nutzeranfragen. Die Lösung sorge für die Optimierung von ITSM-Prozessen (IT-Service-Management) im Bereich der Service-Operations, darunter Incident-, Request-, Event- und Problem-Management. Sie soll gegenüber manuellen Lösungen den Arbeitsaufwand durch automatische Analyse und Weiterleitung eingehender Anwenderanfragen reduzieren. Außerdem ermögliche sie eine bessere Einhaltung der Service-Level-Agreements (SLA). Zudem lasse sich die Kundenzufriedenheit durch deutlich kürzere Reaktionszeiten verbessern. Eine höhere Automatisierung verringere schließlich die Fehlerquote.
Für die automatisierte Analyse benötigt ValueAI lediglich strukturierte Daten in Form von Tabellen des Typs .csv oder .xls, so der Anbieter. Diese lassen sich mit der integrierten KI hinsichtlich verschiedener Kategorien wie beispielsweise Wichtigkeit und Dringlichkeit analysieren. Dabei gilt: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto genauer ist das Ergebnis. Damit lassen sich laut WaveAccess auch sensible Daten analysieren, denn die Lösung könne man bei Bedarf ohne Online-Zugriff komplett in die unternehmenseigene IT-Landschaft integrieren.
ValueAI bewerte zunächst die Qualität des vorhandenen Datensatzes und zeige auf, für welche Kategorien möglicherweise zu viel oder zu wenig Datenmaterial vorliegt. Gleichzeitig sollen Anwendende sofort erfahren, welche Trefferquoten verschiedene Modelle zur automatischen Auswertung der Daten besitzen.
Laut WaveAccess könne man die Modellqualität durch Trainings weiter verbessern. Hierzu seien keine tiefer gehenden Programmierkenntnisse erforderlich. Stattdessen ist eine grafische Benutzeroberfläche im Einsatz. So entstehe ein valides, fertiges KI-Modell mit der gewünschten Trefferquote, das man in die vorhandene Unternehmens-IT oder andere Systeme zur Verarbeitung eingehender Anfragen integrieren kann.
Lesen Sie mehr zum Thema
