MACHINE LEARNING A SUPPORTO DEL SERVICE DESK
L’azienda nasce nella metà degli anni ’80 nel Sud Italia ed è specializzata nella fornitura di servizi per la persona. Con oltre 15 filiali, l’azienda conta circa 2500 dipendenti in Italia.
Esigenza
L’azienda Cliente, in fase di forte espansione, aveva un Service Desk unico in tutto il territorio italiano. Un dipartimento che ogni giorno gestiva oltre 200 richieste da classificare e risolvere.
L’azienda aveva quindi la necessità di efficientare le attività del Service Desk interno nella risoluzione dei ticket, assegnando ad ognuna la giusta classificazione così da migliorarne la risoluzione velocizzandone i tempi.
Soluzione
Dopo un primo assessment, Npo Sistemi ha individuato l’esigenza e indirizzato una soluzione di Machine Learning per la risoluzione.
Il team dedicato di Npo ha così sviluppato una web API che, utilizzando il testo fornito dall’utente nella richiesta di assistenza, e con il supporto del Machine Learning, identifica la classificazione del ticket.
La web API restituisce la classificazione del testo su due livelli, con la percentuale di probabilità della correttezza, rispetto ai dati con cui la macchina è stata addestrata.
Vengono inoltre restituite tutte le altre possibili classificazioni presenti con le relative percentuali di correttezza.
Un servizio di Machine Learning che fa questo tipo di attività può essere integrato, ad esempio, in un chatbot.
In un sistema di produzione, il sistema di Machine Learning sarà in grado di apprendere nel tempo e migliorare progressivamente la propria efficienza nella classificazione del testo con una percentuale di probabilità di corretta classificazione sempre più alta.
Il sistema di Machine Learning con cui il chatbot dialoga è stato realizzato completamente in house da Npo Sistemi con tecnologia IBM Watson.
Tra i benefici di questo deal infatti:
- Maggiore efficienza nella risoluzione di questi ticket
- Alleggerimento delle attività del Service Desk
- Maggiore soddisfazione delle parti coinvolte
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Use Case_Come efficientare la classificazione dei ticket del service desk con un chatbot, velocizzandone la risoluzione
