2024年5月17日，Atlassian中國合作伙伴企業日活動在上海成功舉辦。活動以“AI協同 創未來——如何利用人工智能提升團隊協作，加速產品交付”為主題，深入探討了AI技術在團隊協作與產品交付中的創新應用與實踐，吸引了眾多業內專家、企業客戶及技術開發者的積極參與。

龍智高級咨詢顧問、Atlassian認證專家葉燕秀帶來《ITSM的AI進化：智能化服務管理與客戶體驗升級》的主題演講，探討如何充分利用先進的AI技術，實現服務管理的高效升級，深度優化客戶體驗，并為企業持續增長創造更大的價值。

以下為演講回顧（內容有精簡優化）：

大家下午好！首先，衷心感謝各位參加今天的Atlassian合作伙伴企業日。上海龍智數碼作為DevSecOps解決方案的領軍者，致力于通過整合Jira、Confluence、Jira Service Management以及其他一些安全質量領域的先進工具，為客戶提供大規模、敏捷、安全、開放式的軟件開發與運營服務。作為Atlassian的全球白金合作伙伴，我們與Atlassian共同成長已達十年之久，公司擁有21個通過ACP認證的專業人員，其中兩名更是Atlassian認證專家。我們也是大中華區首家通過認證的云專業伙伴。

今天，我想與大家深入探討Atlassian服務管理平臺如何助力智能化服務管理，進而提升客戶服務體驗。

在當前服務為王的時代背景下，尤其是在疫情催化下，遠程辦公與數字化運營成為主流。IT服務管理的重要性愈發凸顯，既要確保系統的安全與穩定，又要提供高效、敏捷的遠程服務支持。

在與眾多客戶，特別是支持團隊的溝通中，我們了解到他們在轉型過程中面臨的挑戰。他們每天面對大量的服務請求，但處理效率低下，往往依賴傳統的電子郵件方式溝通，缺乏有效記錄。工單分類與派發完全依賴人工，知識庫利用率低，SLA達成率低等等，導致客戶滿意度不高。

面對這些挑戰，我們如何打破僵局，從被動服務轉向主動服務？答案在于搭建現代化的IT服務管理平臺，借助智能化解決方案迅速響應問題，減輕人工壓力，并且靈活調整內部的服務策略和流程，以應對不斷變化的需求和挑戰。

現代化的IT服務管理平臺

在提升服務效率與質量的過程中，一個核心策略就是實現服務的左移。這意味著我們要在用戶遭遇問題之前，盡可能通過自助服務的方式幫助他們解決問題。對于內部支持團隊而言，這不僅能讓他們迅速掌握問題背景，還能加速問題的診斷與解決過程。

因此，我們的第一步是構建一個以知識為中心的自助服務臺。這一平臺與企業的內部知識庫緊密相連，知識庫中包含了用戶常見問題、解決方案以及操作指南。用戶無需等待人工支持，只需登錄服務平臺，輸入自己想要查詢的內容。

Jira的服務平臺借助Smart-Graph Search智能圖搜索的技術，能夠解析用戶的自然語言，精準推送相關的知識庫文檔，幫助用戶自助解決問題。對于復雜的問題，用戶也可以方便地一鍵提交人工工單，這些工單會根據類型、緊急程度、所屬模塊等，被分配到不同的服務隊列中。支持人員可以高效、有序地處理這些待辦工單。同時，由于服務平臺與知識庫相通，支持人員也能迅速找到相關文檔，借助企業積累的知識快速解決類似的問題。對于之前未有相關文檔的問題，支持人員也可以快速新建知識庫文檔。這些文檔將在后續遇到類似問題時發揮作用，幫助減輕支持團隊的負擔。

在搭建整個以知識為中心的服務平臺的過程中，我們可以通過系統提供的報表分析功能，了解知識庫的利用率以及用戶通過知識庫自助解決問題的數量，也就是整個自助服務平臺的效率，從而不斷調整和優化知識庫的搭建。

這里很重要的一個關鍵點是建立以知識為核心的服務團隊。借助自助管理平臺，用戶不需要等待人工的支持，他們可以直接通過知識庫中成熟且已經過驗證的解決方案，來自助解決問題，從而顯著提高用戶問題解決的效率和質量。有了這樣的自助頻道后，人工工單的數量也會大大減少，支持團隊不必再耗費人力去回答重復性的、簡單的問題，而能夠專注于更高價值或更復雜的問題，以此降低企業IT部門的成本。

此外，提供優秀服務臺的另一個關鍵是效率。自動化是提高效率的另一個重要手段。在運維過程中，許多重復性或低價值的任務可以交由系統自動化完成。這樣的服務管理平臺，能夠提供一套自動化編碼和構建器，整個邏輯也非常簡單，只需定義觸發事件及其條件，系統便能自動執行相應的操作。

我們來看一些實際使用的場景。

比如說，一個工單提交上來超過15分鐘無人響應，我們的系統就可以自動發送通知給相應的團隊，提醒他們及時認領并處理。

對于緊急或即將超期的工單，我們同樣可以向團隊的負責人發送提醒，確保問題得到及時處理。

此外，我們也可以借助自動化去自動關閉已經解決但是未關閉的工單。通常，團隊解決完工單后，是交由最終的用戶去做驗證并關閉。但用戶常常在驗證后不會手動點擊關閉，這就導致很多已處理完成的工單堆積在我們的服務隊列里。對此，我們可以設定一個自動化規則，當工單已經解決但用戶忘記關閉時，系統可以自動檢索這些工單，并在超過一定期限（如5天）后自動關閉，同時向用戶發送郵件通知，告知問題已解決。如果后續有其他問題，可以隨時重新打開工單。

另外，我們還可以通過自動化的規則去關閉一些關聯的工單。例如，當服務臺收到一個由產品缺陷引起的問題單時，它可以與研發項目中的缺陷關聯。一旦缺陷被修復并發布，相應的問題單也可以自動關閉。

自動化規則還能幫助我們實現多種邏輯和業務場景。比如自動工單分配，可以根據工作量或輪流方式自動分配工單給團隊成員；當用戶對已關閉的工單進行答復時，系統可以自動重新打開工單，并根據最后回復者的角色更新工單狀態；我們甚至可以定期自動發送提醒郵件，或在涉及審批時自動批準或拒絕。

發揮人工智能與人類協作的力量改變團隊合作

結合自動化功能和知識庫，我們其實已經大大改善了用戶的服務體驗。但在AI時代的大背景下，如何結合人工智能和團隊的力量進行協同工作，從而讓服務管理更加智能化，進一步升級客戶服務體驗呢？

▎解鎖答案：虛擬Agent & AI 回答

首先，對于我們的最終用戶來說，借助Atlassian推出的虛擬智能助手——Atlassian Intelligence，能夠快速進行答案的解鎖。這個AI助手結合了人工智能和自然語言處理技術，可以通過對話的方式理解用戶問題，并24小時在線實時響應，提供對應的解決方案。讓用戶可以使用自己更加喜歡和熟悉的工作方式，來尋找對應的答案。

我們也可以直接在聊天對話框中發送需求，AI助手會自動答復。如果問題在知識庫中已經有標準答案，AI助手就會推送相應的文檔鏈接，我們就可以直接通過知識庫文檔解決問題。

當我們的問題不能直接從知識庫文檔中找到標準的解決方案時，AI助手會通過對話的方式來協助解答。例如，當我們想要訪問Jira Service Management項目時，AI助手會首先確認是否確實需要訪問權限，并引導用戶選擇具體項目（如“IT Service Task”）和所需的權限類型（如“admin”）。當選擇“admin”權限時，AI助手會告知我們這一權限需要的審批流程，并自動創建相應的工單，以便后續跟蹤授權進度。

整個的交流過程非常人性化，工單的創建也完全由AI智能助手完成，無需人工干預，極大地改善了我們的用戶體驗。

在后臺，系統還會實時記錄AI智能助手的工作情況，包括與用戶的對話次數、匹配率、通過AI解決的問題百分比以及用戶滿意度反饋等。這些報告分析有助于我們了解AI智能助手的性能，并根據需要進行訓練和優化，以提高其對用戶自然語言的理解能力，進而處理更多重復性或低價值的問答。

▎加速工作：AI長篇總結 & AI智能編輯

對于內部的支持團隊而言，AI可以幫助我們加速工作。

首先，當用戶提交工單后，系統會自動推送與當前問題相似的歷史工單，包括之前處理過的問題、事件單或變更單等。通過查看這些相似請求，團隊可以快速識別并關聯重復工單，避免重復勞動。另外，支持人員也可以借鑒過去問題的解決方案，以更快速地解決當前問題。

此外，AI的長篇總結功能也極為實用。當支持人員需要把一個多次溝通過的工單轉給另一個同事代為處理的時候，這個同事往往需要花費大量的時間閱讀整個對話，以了解問題背景和之前的溝通情況。現在，只需點擊長篇總結，AI就能自動提取問題要點、糾錯步驟、結果以及推送過的知識庫文檔等信息，從而幫助新的支持人員快速了解問題的上下文，加速問題的調查和解決。

最后，介紹一下AI智能編輯功能。我們在進行用戶答復時，其實有許多AI工具可以幫助我們處理優化輸入的自然語言，也可以有多種選擇模式，比如頭腦風暴、總結精簡化內容，或者改變整個答復的語調。此外，AI還能協助我們進行語法糾正，確保表述的準確性。這對于那些使用非母語（如英文）進行工作的團隊來說尤為有用，AI可以幫助我們的英文表達更地道，也讓我們的工作更加高效和專業。

除了答復時的智能編輯功能，當我們需要將問題沉淀到知識庫時，也能利用AI快速生成文檔草稿，加速知識庫文檔的創建。這對于我們的內部支持團隊來說，無疑可以有效提升我們的工作效率。

▎項目配置：自動生成自動化規則 & 請求類型和表單

對于Jira的管理人員來說，AI同樣可以幫助大大減輕工作負擔。

我們知道，以往在Jira中創建項目時，通常要投入大量時間和精力去設計和配置。然而，現在通過AI功能，我們可以簡化這一流程。比如前面提到，我們可以在Jira系統中搭建自動化的規則，包括設置觸發器、條件和動作等，盡管這些規則的邏輯相對簡單，但配置過程仍然比較繁瑣。而現在，AI提供了更便捷的方式：我們只需將需求以自然語言的形式輸入系統，它就能自動生成相應的規則。比如，如果我希望某個任務完成時，與之關聯的其他任務也自動完成，我只需描述這一需求，系統就會為我生成相應的自動化規則。并且，我們還能在此基礎上進行修改或替換。

另外，在請求類型表單的設計方面，AI也發揮了重要作用。以往這些表單需要人工設計，但現在，我們只需將需求以自然語言輸入系統，比如HR部門希望使用服務臺管理某些事務或流程，系統便會自動羅列出符合這一主題的請求類型和表單，我們只需要一鍵將這些推薦出來的請求類型添加到系統里面就可以了。

可以看出，AI功能確實可以極大減輕管理人員的工作負擔。目前，這些AI功能都已集成在我們產品的云版本中。我們也期待未來會有更多AI相關的功能逐步集成進來，為用戶和團隊帶來更大的便利和價值。

提問環節

Q1：現在Jira是否支持公司部署內網的AI模型切入？

A：目前推出的AI功能還只是在云上。

Q2：假設公司自己有一個AI模型，是否可以與Jira一起使用？

A：應該是可以的，市面上現有的AI插件或咨詢龍智提供定制化的方案和開發。

Q3：企業知識庫與AI是building的方式切入嗎？

A：是event的方式。

Q4：AI可以回答開放性的問題，那么合規方面的問題怎么處理？

A：目前Jira的AI功能并不是像ChatGPT那樣全網搜索信息。它主要檢索的是與Jira和Confluence中企業內部相關的數據。