서비스 데스크를 관리하는 데 있어 가장 도전적이고 시간이 많이 소요되는 작업 중 하나는 들어오는 티켓에 적절한 매개변수를 할당하는 것입니다. 올바른 카테고리, 영향, 유형 등을 설정함으로써 티켓을 적절한 사람이나 팀에게 전달하고 가능한 한 빨리 해결할 수 있습니다.
서비스 데스크 관리자가 티켓당 올바른 값을 설정하는 데 평균적으로 몇 초밖에 걸리지 않지만, 들어오는 티켓의 양 때문에 일이 빠르게 쌓일 수 있습니다. 이 격차를 줄이면 첫 번째 응답 시간과 해결 시간을 단축할 수 있습니다.
티켓 필드 제안자는 Freddy Copilot에 의해 강화된 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 들어오는 티켓에 대한 필드 값을 제안합니다. ML 알고리즘은 이전 티켓에서 학습하여 다음 필드 매개변수를 제안합니다: 카테고리, 하위 카테고리, 항목, 그룹, 우선순위, 영향, 긴급성. 사용자는 제안된 매개변수를 승인하거나 필요에 따라 변경할 수 있습니다.
이 문서에는 다음 주제가 포함되어 있습니다:
티켓 필드 제안자 구성
1. 관리자 > Freddy AI > Freddy로 이동합니다.
2. Freddy Copilot 섹션 아래의 티켓 필드 제안자 토글을 활성화합니다.

자동 채우기용 티켓 필드 선택 섹션이 오른쪽에 열립니다. 모든 적용 가능한 필드가 티켓 필드 제안자에 기본적으로 활성화된 상태로 나열됩니다.
예측할 준비가 된 필드가 없으면 필드 목록 위에 파란색 배너가 표시됩니다. 이는 Freddy Copilot이 필드 사용을 기반으로 여전히 학습 중임을 나타냅니다.

아직 사용할 수 있는 필드가 없는 경우(정확한 ML 모델이 아직 사용 가능하지 않음을 의미), ML 모델이 적어도 하나의 필드에 대해 준비되면 계정 관리자에게 이메일로 알림이 전송됩니다..
최소한 하나의 필드가 준비되면, 각 필드의 상태를 필드 수준에서 확인할 수 있습니다.

필드 상태
필드는 상태가 없거나 다음 상태 중 하나를 가질 수 있습니다:
- 상태 없음: 필드가 활성화되었지만 Freddy 제안을 아직 받지 않았음을 나타냅니다.
- Freddy의 학습 중: 학습을 위한 충분한 데이터가 없음을 나타냅니다. Freddy는 다음 갱신 시 다시 평가할 것입니다.
- 명확한 패턴 감지되지 않음: 사용 패턴이 명확하지 않음을 나타냅니다. Freddy는 다음 갱신 시 다시 평가할 것입니다.
예측 메커니즘
ML 모델이 평가를 시작하려면 계정에 최소 1500개의 해결된 티켓이 있어야 합니다. 각 필드 또는 필드 값이 ML 모델 학습에 포함되는 조건은 다음과 같습니다:
- 각 필드 값은 학습 데이터에서 최소 100번 사용되어야 합니다.
- 각 필드는 최소 두 개의 적격 필드 값을 가져야 합니다.
예측 메커니즘은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 첫 번째 활성화 후, ML 모델은 이전 달의 데이터를 기반으로 매달 갱신됩니다. 그러나 활성화 후 첫 주 동안에는 최대 데이터 활용을 보장하기 위해 모델이 갱신됩니다.
- 모델은 티켓의 제목과 설명을 기반으로 기본 필드를 제안합니다. 이러한 제안은 모델 수준의 신뢰 임계값 설정을 기반으로 합니다.
- 티켓에 기본 필드에 영향을 미치는 워크플로우 또는 비즈니스 규칙이 있는 경우, 워크플로우 및 비즈니스 규칙에 대한 우선순위 설정으로 인해 티켓에 대한 필드 제안이 표시되지 않습니다.
- ML 알고리즘은 티켓의 필드 구성을 학습하고(백그라운드에서) 들어오는 티켓에 제안을 적용합니다. 알고리즘의 예측 신뢰도가 60% 이상인 경우에만 제안이 이루어집니다.
예측 보기 및 적용
티켓 필드 제안자를 활성화하고 구성한 후, ML 엔진이 티켓의 필드를 예측하기 시작합니다.
티켓의 Freddy 제안 섹션에서 필드 예측을 볼 수 있습니다. 예측된 필드를 보려면:
1. 티켓의 세부정보 탭으로 이동합니다.

2. 검토하고 업데이트를 클릭하여 기본 값을 예측된 값으로 교체합니다. 상담원이 업데이트를 클릭하면, 해당 티켓에 대한 예측은 더 이상 사용할 수 없습니다.
- 예측된 값은 단지 제안일 뿐이며, 데이터베이스에 저장되지 않습니다. - 현재 기본 값과 제안을 비교하여 필드를 적절히 업데이트할 수 있습니다. - 예측이 부정확한 경우에도 올바른 값으로 필드를 설정할 수 있습니다. - ML 모델은 주기적으로 갱신되어 업데이트된 값에서 다시 학습합니다.
티켓 필드 제안자 비활성화
이 기능을 비활성화하려면 다음 단계를 따르세요:
1. 관리자 > Freddy AI > Freddy로 이동합니다.
2. Freddy Copilot 섹션 아래의 티켓 필드 제안자 토글을 비활성화합니다.
- 계정에 우선순위 매트릭스가 활성화된 워크스페이스가 있는 경우, 해당 워크스페이스에 대한 우선순위 필드 제안이 표시되지 않습니다.
- 우선순위 매트릭스 설정에서 영향 필드 토글이 활성화된 경우, 관련 티켓에 대한 영향 제안이 표시되지 않습니다.