在現(xiàn)代企業(yè)的信息技術(shù)（IT）服務管理中，IT服務臺作為核心樞紐，承載了大量的運維任務。然而，傳統(tǒng)的人工運維模式正面臨著許多挑戰(zhàn)。

• 重復問題消耗運維人力：簡單/高重復性的運維問題占據(jù)人工運維大量時間，運維忙于對海量問題的響應處理，人效無法得到有效釋放；
• 知識難以沉淀和使用：傳統(tǒng)模式下，工單解決后常常未被歸檔或沉淀，導致問題解決經(jīng)驗丟失，同時已有的經(jīng)驗共享和傳遞困難，使用率低；
• 用戶滿意度低：傳統(tǒng)人工運維的方式，由于人工忙碌或處理速度較慢，導致用戶等待的時間較長，影響用戶滿意度。

為應對這些問題，引入智能化模塊成為提升IT服務臺效率和用戶體驗的必要手段。通過智能化的技術(shù)手段，可以實現(xiàn)自動化處理重復性問題、有效沉淀和共享知識經(jīng)驗，并大幅縮短問題解決時間，全面提升用戶滿意度。

01. WeOps智能運維模塊

WeOps智能化模塊以自研的OpsPilot2.0作為AI引擎，使用WeOps一體化運維平臺豐富的運維數(shù)據(jù)，提供多功能模塊豐富的落地場景，尤其是IT服務臺智能化場景，不僅能夠大幅提高運維效率，還能為企業(yè)用戶帶來更好的服務體驗。

02. 服務臺智能助手

IT服務臺智能助手通過多個場景提升運維效率和用戶體驗。能在知識庫問答中提供精準信息，無法解決的問題會被轉(zhuǎn)人工處理或引導用戶提單并自動提交工單。在工單處理中，智能助手輔助一線人員推薦處理方式或進行初步排查，并在完工后智能總結(jié)工單內(nèi)容保存至知識庫。

03. 場景落地效果

場景一：知識庫智能問答

支持導入本地知識庫及集成其他在線知識庫，利用混合索引、深度學習和大模型技術(shù)，實現(xiàn)智能檢索和高效回復。運維機器人能夠?qū)χR進行檢索、推理與問答，解決重復性問題，用戶通過對話方式可以精準獲取運維知識。

場景二：轉(zhuǎn)人工

當智能助手無法解決用戶問題時，會引導用戶轉(zhuǎn)為由專業(yè)桌面運維人員進行升級處理。通過用戶觸發(fā)轉(zhuǎn)人工回復機制，實現(xiàn)“機器+人工”的無縫對接，確保問題得到針對性和專業(yè)性的解決。

場景三：引導式提單

當智能助手無法解決用戶問題時，會引導用戶進行工單提交。系統(tǒng)會自動總結(jié)前輪對話內(nèi)容，推演生成提單信息，并支持用戶對工單內(nèi)容進行確認和修改。通過自動調(diào)用工單系統(tǒng)，實現(xiàn)工單的無縫提交。運維人員可通過詳細且準確的工單信息，快速響應和解決問題，優(yōu)化了整體運維流程。

場景四：輔助一線處理

智能助手結(jié)合工單內(nèi)容給出初步判斷，指引一線人員進一步分析，當工單處理人開展問題處理時，智能助手會智能推薦處理方法或進行自動化執(zhí)行，輔助進行初步排查，保問題能夠快速定位和解決，減輕一線人員的工作負擔。

場景五：總結(jié)沉淀知識庫

工單處理完成后，助手會智能總結(jié)工單內(nèi)容，確保關(guān)鍵信息和解決方案被準確記錄并保存至知識庫中。這種流程不僅有效沉淀了知識資產(chǎn)，方便后續(xù)類似問題的處理，還增強了知識庫的實時性和準確性。通過不斷積累和更新知識庫內(nèi)容，實現(xiàn)知識的高效傳遞與再利用

IT服務臺智能化的引入，不僅為企業(yè)帶來了顯著的運營收益，還為運維人員提供了更方便、高效的工作環(huán)境，使他們能專注于更具戰(zhàn)略意義的任務。通過不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，IT服務臺將持續(xù)為企業(yè)的信息化管理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅實保障和強大動力。