机器学习驱动的IT服务管理系统提升效率与满意度

本文探讨了机器学习在信息技术服务管理（ITSM）领域的创新应用，特别是在帮助台系统的优化上。研究由Feras Al-Hawaria和Hala Barhamb两位作者，分别来自约旦安曼的德国约旦大学计算机工程系和信息系统和技术中心进行。他们设计了一个基于机器学习的智能帮助台系统，旨在通过精确的票务分类模型，提升服务效率，减少解决问题的时间，节省人力资源，并增强用户体验。 该系统的核心技术在于开发了一个包含训练票生成、数据预处理、词干提取、特征向量化和机器学习算法调优的流程。原始模型的准确率为53.8%，但通过引入票务评论和描述作为训练数据，预测准确性显著提升至81.4%。这显示了自然语言处理在理解用户需求和问题描述上的重要性。 系统不仅提供了用户界面，让用户可以轻松报告问题、请求服务并与IT人员交流，还设有管理员视图，用于管理服务定义、用户角色、工单管理和生成管理报告。系统还具备协作功能，通过自动电子邮件通知机制，促进团队成员之间的沟通与跟进，从而推动业务流程的明确执行。 此外，该帮助台系统有助于衡量业务流程中的关键绩效指标（KPI），以评估IT员工的工作效率和流程效果。通过实施这样的ITSM工具，大型机构能够提升生产力，改进服务质量，以及增强客户满意度。值得注意的是，这个研究是在沙特国王大学的赞助下，遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives (CC BY-NC-ND) 许可协议，作为开放获取的内容，促进了学术知识的共享和传播。 总结来说，本文为IT服务管理领域提供了一个实用的机器学习解决方案，强调了自然语言处理和数据驱动决策在现代IT环境中扮演的重要角色，以及如何通过自动化和智能化来提升组织的整体IT管理水平。