•  一家歐洲的跨國電信公司采用BMC的Helix Chatbot進行了標準化，為所有部門的120,000多名員工提供自助服務文章和目錄項，并支持人工智能自動化解決方案。
• Gartner認為，在DevOps方面表現出色的企業更有可能成功實現基于人工智能的IT服務管理和運營管理計劃，這家電信公司的成就也印證了這一點，這個案例成了BMC描述自動數字化企業(ADE)的一個很好的例子。
• 該公司將DevOps的專業知識、集中式知識庫、BMC Helix產品線和Autonomous Digital Enterprise (ADE)框架結合在一起，用這種方式指導自身的人工智能戰略，采用這種方式，他們減少了服務請求的平均解決時間(MTTR)，從而大大縮短了需要IT協助的員工的響應時間。

這家跨國電信公司成功地采用了基于人工智能的方法來升級和鞏固其ITSM和ITOM戰略，這是一個很好的研究案例，從中可以看出大型企業能夠如何成功地進行自身轉型并提升服務運營管理。

電信行業的經驗教訓：改變IT的運營模式

基于人工智能的洞察力是IT部門的催化劑，可以幫助他們為內部客戶提供服務并適應新冠肺炎疫情對流動IT環境持續不斷需求。IT服務管理(ITSM)和運營管理(ITOM)需要成為統一框架的一部分，以支持當今IT服務支持的虛擬優先的世界。人工智能和機器學習需要提供圍欄，讓運營模型能夠一直專注于客戶定義的成功。

下圖來自BMC最近的一份報告——《ADE Enterprise 2025》，該報告將傳統IT運營模式同基于集中式IT中心的運營模式進行了比較，而后者更好地滿足了支持員工在虛擬優先方面的需求，從而使他們能夠專注于創造并發展數字化優先的銷售渠道。在Enterprise 2025模型中，基于人工智能的見解為多個數字化業務部門提供服務，同時還可以為卓越中心(Centers of Excellence)提供急需的實時績效數據。

該公司的目標是從過去傳統的IT運營模式轉變為右圖中所示的、更具適應性的Enterprise 2025 IT運營模式。有了人工智能出色的洞察力，業務線的領導們可以更快、更靈活地行動，創造新的數字化業務，支持所有的虛擬員工并始終適應因新冠肺炎疫情影響而迅速變化的條件。下圖來自BMC最新的一份報告，該報告名為《ADE Enterprise 2025》。

為什么說現在就該使用人工智能技術改善ITSM和ITOM系統

這家電信公司已經成功地將原來支持IT用戶的40至50個獨立門戶整合成了一個統一的門戶，新的統一門戶每年的訪問量超過600萬次。該公司的一位產品經理解釋了該公司是如何選擇認知服務管理作為其自動數字化企業(ADE)之旅的最終目標的。從集中知識庫開始，該公司隨后嘗試了如何利用人工智能自動地執行見解。事實證明，擁有不斷學習能力的ITSM和ITOM系統對于改善ITSM性能和指標(包括MTTR)來說至關重要。

利用人工智能技術提升服務和運營管理的十種方式

根據從上述電信公司研究案例中獲得的經驗，下面是利用人工智能技術幫助你提升服務和運營管理的十種方式：

1、讓任何ITSM和ITOM平臺從專門針對IT轉變為涵蓋所有用戶以及所有IT客戶迫切需要一些洞察力，而人工智能可以提供這些洞察力。如果放任不管的話，支持它們的ITSM平臺和ITOM系統將會斷了與內部用戶的連接，也就無法為包括合作伙伴和供應商在內的所有IT客戶提供價值?；谌斯ぶ悄艿亩床炝梢酝ㄟ^選擇優先衡量客戶成果，將其用于指導未來的發展，并通過這種方式扭轉局面。

2、事實證明，人工智能虛擬聊天機器人在響應一級援助請求方面提供了難以估量的價值。選擇實施由統一知識庫支持的虛擬聊天機器人，可以通過提供文章、服務目錄項和支持來減少問題的平均解決時間(MTTR)。該公司還使用Skype、Teams和Slack在移動設備上全方位地提供聊天機器人服務。他們甚至可以通過聊天機器人提供完全自動化的解決方案。

3、使用人工智能集成ITSM和ITOM，可以全面了解IT領域的整體健康狀況。通過使用事件關聯和發現數據了解服務的影響，該公司正在努力實現更高的運營效率并節省更多成本，并成功地使用人工智能改善了ITSM和ITOM系統的運營穩定性。

4、使用人工智能可以更好地控制IT安全性、服務性能和應用監控，所有這一切只要在同一個知識庫內就可以完成。通過人工智能增強ITSM和ITOM還有助于獲得所有IT活動的統一視圖，從而創建更準確的服務和應用程序監視平臺。

5、深入分析和了解更高級的IT故障單的根本原因，看看系統、服務器或者應用程序的配置中是否存在著系統性的問題。利用人工智能來解決為什么特定的服務器、操作系統、應用程序和連接選項的組合會造成網絡延遲，或者在更糟糕的情況下應用會完全無法正常工作，這正是當今的IT部門正在追求的高級用例。LogicMonitor利用人工智能和機器學習的方式已經被證明在解決復雜系統配置中的瓶頸問題中非常有用。

6、使用人工智能了解特定門戶網站上哪些功能使用頻率最高、哪些功能使用頻率最低，并且找到背后的原因，這對于改善ITSM的用戶體驗和ITOM系統來說是非常有價值的。使用人工智能分析點擊流數據、生成熱圖并了解用戶如何同門戶互動都是非常寶貴的數據，可以改善導航以及每一屏的用戶體驗。該組織的目標是提供“類似于亞馬遜”的用戶體驗，將新功能放到平臺上，并通過降低服務成本來節省更多的成本。

7、通過獲得問題原因的360°視圖，提高非連鎖ITOM和ITSM故障單的解決率，并減少問題的出現。人工智能可以提供完整的視圖，說明為什么即使存在著因果數據，共享ITOM和ITSM故障單也難以解決問題。人工智能可以解釋為什么特定業務應用程序會導致連鎖故障，并可以幫助解決問題，讓用戶的工作變得正常。該電信公司獲得的最有價值的見解之一就是該策略在這家大型企業中的有效性。

8、幫助客戶服務專員優先處理他們的工作負載，讓他們有更多時間接受培訓以應對更具挑戰性的IT問題并且推動自身職業發展。一線客戶服務專員使用基于人工智能的應用程序，將可以通過自動工作流處理的用戶查詢進行委派。通常會由客戶服務經理對工作進行設計，以便為客戶服務專員提供更大的靈活性。

9、使用人工智能技術，通過解釋非結構化文本加速工單發放，然后將問題推送給可能是最合適的技術人員可以節省時間并提高用戶滿意度。結合自然語言處理(NLP)和基于隨機森林的分析等多種技術可以識別出可能是最合適的技術人員，從而可以在整個IT服務組織中自動分配工單。

10、利用人工智能升級公司的知識庫，定義最有可能的新類別，然后將新的解決方案集添加到修訂的分類法中，這是ITSM中知識管理的未來。在ITSM中的一個高級人工智能用例是創建和調整定義知識庫的分類法。使用人工智能來完成這項工作每年可以節省數百小時，并且能夠確保捕獲在解決問題中創造的最新知識，并將這些知識保存在可以使用的地方。