隨著人工智慧（AI）領域的所有進步及其在各個學科的廣泛應用，這項新技術正在向IT服務管理（ITSM）發展。 ITSM已經看到了多種新技術，每種技術都有望重新定義工作方式。但是它們中的許多技術都曇花一現，並不能實際解決工作中所遇到的問題。

行業專家對此有一些相關預測。 Gartner在2018年預測結果：人工智慧報告中指出，到2022年，40％面向客戶的員工和麵向公民的政府工作人員將每天諮詢AI虛擬支援代理以獲得決策或流程支援。 Gartner補充說，人工智慧功能將為虛擬支援代理提供動力，使人力支援代理能夠更快速有效地響應客戶/公民的查詢。

一旦能夠執行人類擅長的行為並執行人類不願意做的行動，AI將開始對我們的IT服務檯產生真正巨大的影響。這些操作可分為三類：智慧自動化，戰略洞察和預測分析。

例如，手動路由傳入票證會消耗大量時間 - 這些時間IT技術人員可用來處理更重要的任務。一些幫助臺通過定義基於預設條件和引數對請求進行分類的規則來實現自動票證上傳，但這些規則是靜態的，它們並不會隨著時間的推移而適應或改進。

藉助機器學習（ML）等AI技術，服務檯可以根據歷史IT服務檯資料建立分類模型。最重要的是，通過錄入實時資料，這些ML模型將隨著時間的推移變得更加準確。這種基於ML的模型比手動分類或定製規則的自動化更有效。

供應商可以建立類似的基於AI的模型，以預測IT服務檯的異常情況，節省大量時間，精力和技能。一些現實場景可能包括建議修補程式更新的正確視窗，幫助更改計劃和實施，標記可能違反SLA的請求以及預測IT問題。

AI在ITSM中的初步應用。現在還有一個問題是：它將從哪裡開始？

即使人工智慧應用程式在各個領域的擴充套件，今天最遙遠的人工智慧技術也是虛擬助手。今天幾乎所有的智慧手機都有一個虛擬助手，可以幫助人們購物，旅行，財務管理，時間管理等。隨著Google Duplex等技術的成熟，這些虛擬助手的角色很快就會擴大。

同樣，在IT服務檯中首次應用AI可能是聊天機器人和虛擬IT服務助理。雖然不是現在，但基於AI的虛擬助手可能會取代人類成為終端使用者和IT服務檯之間的第一個聯絡點。我們將通過特定於上下文的聊天機器人對此進行預覽，通過處理簡單的請求可幫助技術人員減輕負擔。

例如，有一些特定的聊天機器人可以幫助我們解決與GDPR或安全和隱私問題相關的任何問題。我們還有一個聊天機器人，正確地命名為Jeeves，它更新了我們的午餐和晚餐選單。這些聊天機器人以知識庫為基礎運作。如果這些機器人達到了選項或答案用完的程度，那麼他們就會代替人來完成工作。 聊天機器人還可以幫助使用者執行其他簡單的IT服務檯操作，例如建立票證，提出資產請求，重置密碼等。

事件的自動分類
傳入請求的智慧代理分配
標記異常重複事件的異常檢測
使用預測分析來標記可能違反SLA的請求

AI如何在ITSM中執行？
AI演算法和應用程式是基於可用的文件知識和歷史資料開發的;這意味著人工智慧與其開發的知識庫和資料一樣有效。同樣，在ITSM中，要為任何特定環境開發基於AI的模型，必須有一套適當記錄的解析度，變通方法，知識文章和維護良好的歷史資料。例如，為了訓練基於AI的分類或優先順序模型，我們需要一個包含請求型別，級別，影響，緊迫性和站點等引數的所有請求的歷史資料庫，並且所有這些資料都需要正確記錄。

除此之外，像這樣的基於AI的模型並不是通用的，這意味著雖然某個模型可能適用於一個服務檯，但它可能不適用於其他許多服務檯。分類和優先順序模型是針對特定資料集進行培訓的，僅適用於從中提取該資料集的服務檯。這些模型不斷訓練自己的實時資料，以提高其準確性和有效性。

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