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Intelligent Automation Engine

インテリジェントな自動化エンジン

日常業務への機械学習の導入

プロセスの欠如とレガシーツールが企業の生産性を低下させています。データが猛襲し、その解析にあたる時間が足りないことから、問題は悪化するばかりです。 


インテリジェントな自動化エンジンが、業務生産性の新時代へと導きます。機械学習はこれまでにないレベルの自動化を進め、機械によるスマートかつ迅速な業務遂行を促進します。Now Platformでは、既存のデータを使用して、きめ細かく調整されたモデルを構築できます。このモデルでインテリジェントにタスクを優先順位付けして各部門に振り分けます。精度の高い問題指標を利用した問題予防、サービスのベンチマーク評価、パフォーマンスの予測が可能です。

 

インテリジェンスと自動アクションを組み合わせることで、コストの大幅な削減と問題解決時間の短縮が実現します。企業や組織は、画期的な経済循環を生み出し、Lightspeedで業務を遂行できるようになります。

NEW CIO STUDY

Can machine learning shape strategy? 89% say yes.

インテリジェントオートメーションエンジンの仕組み

  1. 1
    正確な予測型
    モデルの作成
    インテリジェントオートメーションエンジンでは、機械学習アルゴリズムをお客様独自の運用データに適用 することで、正確な予測型モデルが作成されます。
  2. 2
    タスクの正確なカテゴリー分け
    とタスクのルーティング
    このような微調整されたモデルによって、受信する リクエストとタスクが正確にカテゴリー分けおよび 優先順位付けされます。
  3. 3
    リアルタイムイベントを相互に関連付けて
    今 後のイベントを予測
    数千件のイベントを相互に関連付けて、特定 のシーケンスを見つけることで問題の予測精 度を高めます。
  4. 4
    タスクを適切にルーティングし、問題を防止する
    構造化されたワークフローの開始
    適切なチームにタスクを正確にルーティング することで、問題を速やかに防止および解決 します。押し寄せるアラートを手早く処理し て、真の問題に集中します。
  5. 5
    同業他社との比較による
    ベンチマークの提供
    匿名化された大量のカスタマーデータから抽 出された業界平均とパフォーマンスを比較す ることで、サービスの継続的な追跡と最適化 を行います。
  6. 6
    パフォーマンス目標の達成時期の予測
    インテリジェントオートメーションエンジン では、予測アルゴリズムを使用して、サービ スパフォーマンス目標とKPIを満たすか超え る時期を推測します。

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