Zia 人工智能
Zoho 的人工智能（AI）业务代理 Zia 可为您的服务台运营提供全面协助。可以对 Zia 进行培训，使其不断从应用数据中学习并执行各种智能任务，从而提高技术人员的效率，进而提高服务台的绩效。Zia 能有效地将工作量分配给技术人员，根据具体情况提出建议，并提供现场预测。Zia 还提供了一个对话界面，用户可以用简单的语言与 Zia 进行交流。
设置 Zia 人工智能预测
所需角色： SDAdmin
前往 "设置">"Zia">"人工智能"，通过切换状态开关启用类别、子类别、项目、技术人员、模板或优先级的预测，如下图所示：
最初，Zia AI 将只显示在应用程序语言设置为英语或西班牙语的 SDAdmin 的用户界面中。在 SDAdmin 启用任何人工智能预测功能后，Zia AI 也会显示给其他语言设置的 SDAdmin。
训练 Zia AI
启用此选项后，Zia 的培训将立即启动。Zia 将使用服务台中的数据进行培训。初始培训需要最少 100 个请求，最多 10000 个请求。用于初始培训的请求还必须满足每个功能标题下描述的其他先决条件。
初始培训后，Zia 将每 7 天一次逐步学习服务台数据，以提高对服务台系统的理解。这种定期培训至少需要 25 个请求，这些请求还必须满足每个功能标题下描述的前提条件。
您可以在预测率一栏中监控 Zia 的训练准确率。此列反映了人工智能对服务台数据预测的准确性。
如果初始训练失败，以后每天都会进行一次尝试，直到训练成功为止。但是，如果训练失败，将不会重新安排定期训练。要使用应用程序中任意给定时间点的数据来训练 Zia，您需要重新启用预测功能。
AI 预测功能
类别预测
Zia 为通过电子邮件、网络表单、预防性维护任务和 V3 API 创建的请求提供类别建议。通过适当的培训，Zia 可以进阶到自动为请求应用类别。Zia 将根据应用数据不断接受培训，以做出准确的预测。
前提条件： 对于类别预测的初始训练，Zia 至少需要 100 个已分配类别的请求。 对于定期训练，Zia 至少需要 25 个已分配类别的请求。这些请求必须在上一次成功训练后创建或更新，每 7 天一次。 |
启用类别预测并完成初始培训后，Zia 将在编辑请求或转换请求类型（从事件到服务或反之亦然）时开始提供前 3 个类别建议。
自动适用预测类别
您可以设置 Zia 自动为申请分配类别。如果需要 Zia 在创建请求时自动为请求分配类别，除了在编辑请求时建议类别外，还可以启用 "应用预测"。
只有在没有使用其他自动化规则（如请求生命周期、业务规则、字段和表单规则或自定义触发器）来设置请求类别时，才会应用 Zia 预测的类别和优先级。
子类别预测
Zia 可根据请求的应用类别为其提供子类别建议。与类别预测类似，可对通过电子邮件、网络表单、预防性维护任务和 V3 API 创建的请求进行子类别预测。
Zia 将根据应用数据不断进行训练，以做出准确的预测。
前提条件： 对于类别预测的初始培训，Zia 至少需要 100 个已分配类别和子类别的请求。 对于定期训练，Zia 至少需要 25 个已分配类别和子类别的请求。这些请求必须在上次成功训练后创建或更新，每 7 天一次。 |
启用子类别预测并完成初始培训后，Zia 将在编辑请求或转换请求类型（从事件到服务或反之亦然）时开始提供前 3 个子类别建议。
项目预测
对于包含类别和子类别的请求，Zia 可提供项目建议。与类别/子类别预测类似，通过电子邮件、网络表单、预防性维护任务和 V3 API 创建的请求也可预测项目。
Zia 将不断利用应用数据进行训练，以做出准确的预测。
前提: 对于类别预测的初始训练，Zia 至少需要 100 份包含类别、子类别和分配项目的请求。 对于定期训练，Zia 至少需要 25 个已分配类别、子类别和项目的请求。这些请求必须在上一次成功训练后创建或更新，每 7 天一次。 |
启用项目预测并完成初始培训后，Zia 将开始在编辑请求或转换请求类型（从事件转换为服务或反之亦然）时提供前 3 个项目建议。
技术人员预测
Zia 可以分析请求数据，并将请求分配给具备相应专业知识的技术人员。Zia 通过对应用数据的严格培训，获得了对请求分配的深入了解。在培训期间，Zia 将研究分配给请求的技术人员与请求详细信息（如主题、描述、组和类别）之间的相互依存关系，其中前 3 个字段与类别具有同等优先权。Zia 将使用此关系历史记录将新收到的请求分配给正确的技术人员。
前提条件: 对于技术人员预测的初始培训，Zia 要求每个地点至少有 100 份请求，并分配有技术人员。 对于定期培训，Zia 要求每个站点至少有 25 个已分配技术人员的请求。这些请求必须在上次成功培训后每 7 天创建或更新一次。 |
如果任何一个地点没有包含指定技术人员的必要数量的请求，则该特定站点的训练将失败，失败站点的预测率将为空。然后，Zia 会尝试在后续训练中再次对失败的站点进行训练。您可以使用 "查看详细信息 "链接查看训练状态和准确性。
Zia 的初始培训完成后，当编辑技术人员字段时，Zia 将开始预测可能适合处理请求的前 3 名技术人员。在请求详细信息页面或右侧面板编辑技术员字段时，Zia 的建议将列在技术员下拉菜单中。
在推荐技术人员时，默认情况下将使用请求的 "到期时间 "来计算技术人员的可用性。如果启用了技术人员自动分配，则将考虑配置的技术人员可用性模型。
您可以启用 Zia，根据技术人员的可用性将请求分配给预测的技术人员。转到设置 > 自动化 > 技术人员自动分配，然后选择人工智能 (Zia) 作为技术人员自动分配模型。
创建请求后，Zia 会立即指派相关技术人员处理该请求。您可以在请求历史记录中找到详细信息。
当 Zia 无法提出建议时，负载平衡技术将成为将请求分配给技术人员的备用模式。但是，如果您在人工智能页面禁用了技术人员预测，技术人员自动分配模式将自动切换为循环模式。
模板预测
Zia 为通过电子邮件、网络表单、预防性维护任务和 V3 API 创建的请求提供模板建议。Zia 将根据应用数据不断接受训练，以做出这些预测。
前提条件: 对于模板预测的初始培训，Zia 至少需要 100 个事件请求和 100 个服务请求（不包括默认模板请求）。 对于定期训练，Zia 至少需要 25 个事件请求和 25 个服务请求（不包括默认模板请求）。这些请求必须在上次培训成功后创建或更新，每 7 天一次。 |
如果事件或服务请求中没有包含必要数量的请求，则特定请求类型的训练将失败，失败请求类型的预测率将为空。Zia 会尝试在后续训练中再次对失败的请求类型进行训练。您可以使用查看详细信息链接查看训练状态和准确率。
在设置 Zia 进行模板预测和初始培训后，Zia 将开始为请求建议适当的模板。当用户编辑请求或将请求类型从服务转换为事件（反之亦然）时，Zia 就会提出模板建议。
优先级预测
Zia 建议通过电子邮件、网络表单、预防性维护任务和 V3 API 创建的请求的优先级。经过充分培训后，Zia 可以自动应用建议的优先级。建议的优先级基于请求的主题、描述、影响和紧急程度。
前提条件: 对于初始培训，Zia 至少需要 100 个优先级已分配的请求。 对于定期培训，Zia 至少需要 25 个已分配优先级的请求。这些请求必须在上次成功培训后每 7 天创建或更新一次。 |
只有在完成初步培训后，Zia 才会在编辑请求时建议最多 3 个选项。
选择 "应用预测"，以便 Zia 在创建请求时自动应用优先级。只有在没有使用其他自动化规则（如优先级矩阵、请求生命周期、业务规则、字段和表单规则或自定义触发器）设置请求优先级时，才会应用 Zia 预测的优先级。通过 Zia AI 应用的优先级将记录在请求详情页的历史记录下。
限制
目前，Zia AI 包含以下限制，这些限制将随着时间的推移而得到改进。
语言限制：
- 可以对 Zia 人工智能进行培训，使其仅在英语和西班牙语设置下分析请求数据并预测请求字段。
- 如果应用程序和数据以不同语言配置，则必须将数据语言设置为英语或西班牙语，以获得更高的预测率。
- 只有当至少一名 SDAdmin 将其应用程序语言设置为英语或西班牙语时，才会向 SDAdmin 显示 Zia 人工智能配置页面。
- 如果最后一位 SDAdmin 将其应用程序语言更改为非英语语言（西班牙语除外），则所有 SDAdmin 的 Zia 人工智能配置页面将自动禁用。
- 如果任何一位 SDAdmin 将其应用程序语言重设为英语或西班牙语并访问 "设置"，则所有 SDAdmin 的 "Zia 人工智能 "配置页面将自动启用。
数据删除限制：
- 只有在禁用 Zia 后，Zia 用于训练的数据才会从机器学习服务器中删除。如果禁用了特定功能，相关数据也会自动从机器学习服务器中删除。
- 如果评估员启用了 Zia 并对其进行了训练，那么当评估员创建的组织被删除时，训练数据也将被删除。
其他限制：
- Zia 仅考虑已保存的数据来预测请求字段。全局更新请求时，在保存 "编辑请求 "表单之前，更新的数据不会被视为预测数据。
- Zia AI 预测对通过 V1 API 创建的请求不起作用。