一家欧洲跨国电信公司在BMC的HelixChatbot上标准化，为所有部门的120,000多名员工提供自助服务文章和目录项，并启用AI自动化解决方案。Gartner认为，在DevOps方面表现出色的企业更有可能成功实施基于AI的IT服务管理和运营管理计划，这家电信公司的成就证明了这一点，这成为BMC对自动化数字企业(ADE)的描述好例子。该公司将DevOps专业知识、集中式知识库、BMCHelix产品线和自主数字企业(ADE)框架结合起来，作为指导其AI战略的一种方式，通过这种方式，他们缩短了服务请求平均解决时间(MTTR))，大大减少了需要IT帮助的员工的响应时间。这家跨国电信公司成功采用基于AI的方法来升级和加强其ITSM和ITOM战略，这是一个很好的案例研究，说明了大型企业如何成功转型并改善服务运营管理。电信行业的经验教训：转变IT的运营模式基于人工智能的洞察力是IT部门服务内部客户和适应COVID-19大流行对流动IT环境的持续需求的催化剂。IT服务管理(ITSM)和运营管理(ITOM)需要成为统一框架的一部分，以支持当今虚拟优先的IT服务支持世界。人工智能和机器学习需要提供围栏，以便运营模式能够专注于客户定义的成功。下图来自最近的BMC报告-《ADE Enterprise 2025》，将传统IT运营模式与基于集中式IT中心的模式进行比较，后者更好地满足支持员工在虚拟优先级方面的需求，让他们专注于创造和成长数字优先的销售渠道。在Enterprise2025模型中，基于AI的洞察服务于多个数字业务部门，同时还为卓越中心提供急需的实时性能数据。公司的目标是从过去的传统IT运营模式转变为更具适应性的Enterprise2025IT运营模式，如右图所示。凭借AI驱动的洞察力，业务线领导者可以更快、更灵活地采取行动来创建新的数字业务，支持所有虚拟劳动力，并始终适应因COVID-19的影响而迅速变化的条件。下图来自BMC最近的一篇题为《ADE Enterprise 2025》的报告。为什么现在是使用人工智能改进ITSM和ITOM系统的时候这家电信公司已经成功地将40到50个最初支持IT用户的独立门户整合为一个统一的门户，该门户每年的访问量超过100,000次600万次。该公司的一位产品经理解释了该公司如何选择认知服务管理作为其自动化数字企业(ADE)之旅的最终目标。从一个集中的知识库开始，该公司随后试验了如何使用人工智能自动执行洞察力。事实证明，具有持续学习能力的ITSM和ITOM系统对于提高ITSM性能和指标（包括MTTR）至关重要。使用人工智能技术改善服务和运营管理的十种方法根据上述电信公司研究案例获得的经验，以下是使用人工智能技术帮助您改善服务和运营管理的十种方法：1.让任何ITSM和ITOM平台从特定于IT到包含所有用户和所有IT客户的转变迫切需要AI可以提供的一些见解。如果任其发展，支持它们的ITSM平台和ITOM系统将与内部用户脱节，无法为包括合作伙伴和供应商在内的所有IT客户提供价值。人工智能驱动的洞察力可以通过选择优先考虑客户结果来扭转局面，使用它们来指导未来的发展，并在这样做的过程中。2.事实证明，AI虚拟聊天机器人在响应一级援助请求方面具有无可估量的价值。选择实施由统一知识库支持的虚拟聊天机器人可以通过提供文章、服务目录项和支持来减少问题的平均解决时间(MTTR)。该公司还使用Skype、Teams和Slack在移动设备上提供全方位的聊天机器人服务。他们甚至可以通过聊天机器人提供全自动解决方案。3、利用人工智能整合ITSM和ITOM，可以全面了解IT领域的整体健康状况。通过使用事件关联和发现数据来了解服务的影响，该公司正在努力实现更高的运营效率和成本节约，并成功地使用人工智能来提高ITSM和ITOM系统的运行稳定性。4.人工智能的使用可以更好地控制IT安全、服务性能和应用程序监控，所有这些都在同一个知识库中。使用AI增强ITSM和ITOM还有助于获得所有IT活动的统一视图，创建更准确的服务和应用程序监控平台。5.深入分析和理解更高级IT故障单的根本原因，看是否系统、服务器或应用程序的配置存在系统性问题。利用人工智能找出服务器、操作系统、应用程序和连接选项的特定组合导致网络延迟的原因，或者在更糟糕的情况下，应用程序根本无法运行，这正是IT部门如今正在寻找的。例子。事实证明，LogicMonitor利用人工智能和机器学习的方式有助于解决复杂系统配置中的瓶颈问题。6、利用人工智能了解特定门户网站上哪些功能使用频率最高，哪些功能使用频率最低，并找出背后的原因，这对于提升ITSM和ITOM系统的用户体验非常有价值。使用人工智能分析点击流数据、生成热图并了解用户如何与门户交互是非常宝贵的数据，可以改善每个屏幕上的导航和用户体验。该集团的目标是提供“类似亚马逊”的用户体验，在平台上添加新功能，并通过降低服务成本来节省更多成本。7.提高非链ITOM和ITSM故障单的解决率，通过对问题原因的360°视图减少问题的发生。人工智能可以提供一个完整的视图，说明为什么即使存在因果数据也难以解决共享ITOM和ITSM票证的问题。AI可以解释特定业务应用程序导致级联故障的原因，并可以帮助解决问题，以便用户可以恢复工作。电信公司获得的最有价值的见解之一是该战略在大型企业中的有效性。8.帮助客户服务专业人员优先处理他们的工作量，让他们有更多时间就更具挑战性的IT问题进行培训并提升他们的职业生涯。一线客户服务代理使用基于人工智能的应用程序来委托可以通过自动化工作流程处理的用户查询。工作通常由客户服务经理设计，为客户服务专员提供更大的灵活性。9、利用人工智能技术，通过解读非结构化文本，加快工单的下发，然后将问题推送给最合适的技术人员，可以节省时间，提高用户满意度。结合自然语言处理(NLP)和基于随机森林的分析等多种技术，可以确定可能最合适的技术人员，从而允许在整个IT服务组织中自动分配工单。10.利用人工智能升级公司的知识库，定义最有可能的新类别，然后将新的解决方案集添加到修订后的分类法中，这就是ITSM知识管理的未来。ITSM中的一个高级AI用例是创建和调整定义知识库的分类法。使用AI来做到这一点每年可以节省数百小时，并确保捕获在解决问题中创造的最新知识并将其保存在可以使用的地方。
