有关对话式AI解决方案的一些错误

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

随着企业信息技术的消费化，员工期望信息技术服务管理(ITSM)解决方案能够提供同等水平的卓越服务。用户希望企业服务能够在他们喜欢的设备和渠道中以高度个性化的方式立即交付，而不必与他人交谈。领先企业现在正通过采用对话式人工智能向ITSM转型，这有望提高生产率、使用更少的资源、节省更多的成本，并提供有吸引力的客户体验以提高满意度。

显而易见的问题是：“我如何开始使用对话式人工智能？”下面的讨论突出了一些关于对话式人工智能解决方案的错误，但不幸的是常见的误解。它展示了无论规模、部署自动化水平和员工数量如何，任何企业都可以接受ITSM转型之旅。

历史上，人工智能对企业提出了两个严格的要求：对大数据集的需求(几百GB)，以及特定服务台任务的模型训练所需的时间(不是几小时而是几天)。大多数对话式人工智能解决方案仍然需要这一点。相反，高级对话式AI解决方案通过展示最新AI技术在迁移和学习方面的优势，解决了这两个挑战，从而将培训时间缩短到几分钟，而企业本身所需的数据却十分匮乏。Transfer通过将AI模型训练分为数据密集和耗时(功能训练)、轻量级数据和超快速处理(分类器训练)两个阶段来实现这一目标。

第一阶段是对公共数据进行的，公共数据已经预先打包并按原样传输给企业，而第二阶段是为特定于客户的服务台任务定制通用模型。

通过与企业票证系统和知识库共存(通常，会话式AI支持数百个现成的集成)，会话式AI解决方案可以连接、收集、转换、关联和分析历史IT服务台票证和企业知识库文章。然后，这些解决方案可以快速准确地识别解决方案、解决方案和最佳实践的一般模式。

高级会话式AI仅用一至三个月的历史和10至50篇知识库文章，就证明了它可以显著降低30%至50%的入站率，将解决问题的平均时间从几天缩短到至少等待。

云计算已经出现，它可以解决这个确切的问题，使任何规模的企业都能够在基础设施中采用最新的技术和解决方案，并充分利用其业务和运营优势。弹性云扩展可以通过动态分配资源来吸收用户需求的峰值(向上调整)和下降(向下调整)，从而保证最佳的基础设施设置和成本。

对话式人工智能以软件即服务的形式交付给企业(SaaS)。因此，对话式AI只需要零基础设施就可以启动和运行，并且可以针对任何企业快速实现和定制。会话式AI的云原生弹性可以保证所需计算资源的动态部署和管理，从而通过添加和/或折叠资源来快速适应IT服务台负载。

从企业的角度来看，SaaS解决方案的管理不需要大量的人员投入。为了补充SaaS提供的自动化资源管理，企业通常需要投入不超过一半或完全专用的资源。

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