チャットボットを活用したNexthink

問題

ユーザーやそのデバイスに関する適切なコンテキストがないと、チャットボットは問題の原因を特定したり解決策を開始したりすることに苦労します。これにより、不完全な応答、ユーザーの苛立ち、および不要なサービスデスクのエスカレーションが発生します。

NexthinkのSparkは、従業員のリクエストをリアルタイムで解釈し解決することにより、チャットやサービスチャネル全体でITサポートを自動化するAIエージェントです。

ただし、自分のチャットボットをNexthinkに統合し、リアルタイムのコンテキスト可視性と修正機能を提供することにより、人間の介入を必要とせずに済む場合があります。 Nexthinkはチャットボットに以下のことを可能にします:

その結果、Nexthinkにより強化されたチャットボットは、サービスデスクセッションを減らし、解決時間を短縮します。

Nexthinkをチャットボットソリューションと統合するには、2つのサポートされている方法を使用できます。

Nexthink REST APIを使用したチャットボットの統合のドキュメントを参照し、統合の手順を確認してください。

この方法は、標準のREST APIを使用して次のことを行います。

最適化に適しています：

単純で、明確に定義されたチャットボットのインタラクションにおいて、直接のREST APIコールが十分である場合。
チャットボットがオーケストレーションとロジックを管理するシナリオ—いつクエリし、いつ修正するか。これは、チャットボットプラットフォーム内でロジックとデータの詳細な制御を提供しますが、開発の労力がより高くなります。

Nexthink ワークフローとのチャットボットの統合のドキュメントを参照し、統合の手順を確認してください。

この方法は、特定のユースケースに対してチャットボットが設計された自動化をトリガーすることを可能にするNexthinkワークフローを使用します。

最適化に適しています：

複雑な条件分岐と一時停止/再開のロジックのためのマルチステップのステートフルインタラクション。
特定のユースケースに向けたオーケストレーションとロジックをワークフローが所有し、チャットボットが問題を特定し、ワークフローをトリガーするシナリオ。これにより、Nexthink内での解決プロセスの詳細な制御が可能になり、チャットボットの開発労力を削減します。