一家领先的材料工程解决方案公司改变了员工体验
该公司需要一种更简化的方法，以方便其员工和用户利用其帮助台团队的信息。该公司将这些确定为需要改进的领域，可以带来更好的员工体验和生产力。
公司员工/用户与服务台团队联系以获得 IT 支持。帮助台团队通过从现有知识库发送相关文章来响应用户请求。
在过去几年中，该公司见证了用户及其查询的显着增长。服务台团队在 Service Now 中创建的月票数量已大幅增加，预计还会进一步增长，从而影响团队的生产力和支持成本。
该公司需要一种方法来减少服务台的工单数量。但是，他们不想要的是降低服务质量。
需要一个训练有素的对话机器人来利用人工智能 (AI)、自然语言处理和认知服务的力量自动响应常见问题解答。
材料工程解决方案的全球领导者
该客户是材料工程解决方案的全球领导者，用于生产世界上几乎所有新芯片和先进显示器。
WinWire 利用来自 ServiceNow、SharePoint Wiki 和 Data Center 发行说明的客户历史数据来构建强大的知识库。 WinWire 开发了一种机器学习模型，可以从知识库中学习对不同查询的响应。
WinWire 随后将机器学习模型与 Azure Bot 框架集成，并将 bot 配置为连接到 Skype 的业务通信渠道。
今天，员工在聊天窗口中提问，机器人会为他们收集信息。
该机器人旨在拦截并在常见问题解答中为用户提供相关响应。万一，机器人没有得到适当的结果；它将自动创建一个新的 ServiceNow 票证，无需人工协助。
Azure AI 符合广泛的国际和行业特定合规性标准，例如 ISO 27001、HIPAA、FedRAMP 和 SOC 严格的第三方审核。
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