Die vollautomatisierte Kategorisierung von Tickets mit dem Machine-Learning-basierten Almato Classifier bringt signifikante Einsparungen für einen der größten IT Service Desks in Deutschland.
Die Herausforderung
DATAGROUP ist einer der führenden deutschen IT-Dienstleister. Der IT Service Desk ist das Herzstück im DATAGROUP Portfolio. Er ist die zentrale Anlaufstelle für Anwender und IT-Mitarbeiter der zahlreichen Kunden des Unternehmens. Im Service Desk leistet das Unternehmen First-Level-Support, nimmt Kundenmeldungen entgegen, bearbeitet sie oder leitet sie gegebenenfalls weiter. Die Teams verfolgen kontinuierlich den Bearbeitungsstatus bei Störungen, Serviceabrufen und anderen Anfragen. Alle Prozesse sind ISO 20000 zertifiziert. Wesentliche Ziele der Organisation sind die Einhaltung der vereinbarten Service Levels, eine kontinuierliche Prozessoptimierung und die Entlastung der Mitarbeiter von monotonen Routineaufgaben zugunsten anspruchsvoller Aufgaben in Beratung und Service.
Tagtäglich gehen tausende Tickets ein. Im ersten Schritt muss jedes eingehende Ticket zunächst korrekt klassifiziert werden. Je nach Kunde unterschiedlich definiert, muss jedes eingehende Ticket gesichtet und mehreren Kategorien zugeordnet werden. Hierbei geht es etwa um die Auswirkung, Dringlichkeit, Ticketkategorie und -service sowie Tickettyp (z. B. Service Request). Diese Zuordnung definiert die weitere Bearbeitung des Tickets wie etwa die Weiterleitung an die richtige Bearbeitergruppe und die Priorisierung, etc. und ist ein wichtiges Element für die effiziente Gestaltung der Organisation des IT Service Desks.
Der zeitliche Aufwand für diese Klassifizierung kann je nach Umfang des Inhalts der Tickets mehrere Minuten betragen. In Summe kann diese Aufgabe damit hunderte oder tausende von Arbeitsstunden jährlich in Anspruch nehmen.
Im Rahmen ihrer Automationsstrategie strebt die DATAGROUP Service Desk GmbH die Implementierung einer leistungsfähigen und einfach zu integrierenden Lösung für die automatisierte Kategorisierung von eingehenden Tickets an.
Die Almato Lösung
DATAGROUP setzt den Almato Classifier für die automatisierte Klassifizierung ein. Das Produkt bietet eine sehr einfach handzuhabende und schnelle Möglichkeit ein robustes Machine-Learning-basiertes Vorhersagemodell zu trainieren. Die Inbetriebnahme erfolgte durch die Systemadministration der DATAGROUP. Das eingesetzte ITSM-Tool kommuniziert über einen REST-Service mit dem Klassifizierungsdienst.
Die notwendigen Trainings- und Testdaten konnten in einfacher Form (CSV-Datei) mit einem REST-Service importiert werden. Die folgende Modellgenerierung erfolgt vollautomatisch mit einem proprietären Verfahren inkl. Hyperparameter-Tuning. Für das Continuous Learning können weitere Trainingsdaten hochgeladen werden und der Service wird anschließend neu trainiert. Fortan werden die eingehenden Ticketdaten vom ITSM-Tool an den Almato Classifier übergeben und von diesem analysiert.
Der Service liefert anschließend eine sogenannte Multi-Label-Classification zurück. Der Out-of-the-box-Service identifiziert anschließend in welchen Bereich das Ticket einzuordnen, wer der korrekte Ansprechpartner ist und welche Priorität der Fall hat. Dementsprechend wird das Ticket dann an den richtigen Bearbeiter weitergeleitet und versendet eine Eröffnungs-E-Mail an den Ticketersteller.
Mitarbeiter, welche ansonsten großteils mit der Klassifizierung beschäftigt waren, sind dank der innovativen Lösung von diesem Arbeitsschritt befreit und können direkt in die Problemlösung übergehen.
Der Erfolg
Mit der Ticketkategorisierung durch den Almato Classifier wird ein monotoner Routinevorgang vollständig automatisiert. Die qualifizierten Fachexperten des IT Service Desks können sich dementsprechend auf die anspruchsvollen Aufgaben in der Kundenberatung konzentrieren. Damit einher gehen eine verbesserte Kundenzufriedenheit und eine höhere Produktivität.
Das Volumen der zeitlichen und monetären Einsparungen skalieren mit der Anzahl der eingehenden Tickets. In Zukunft kann der DATAGROUP Service Desk, diese intelligente Lösung für ähnliche Prozesse zum Einsatz bringen und für weitere Kunden und deren Anwendungsfälle ausrollen.
»Unsere Lösung ist sehr leichtgewichtig und war deshalb ohne Probleme integrierbar.«
– Karsten Schmöker, Prokurist & Director Application Engineering, Almato AG
