ServiceNow的人工智能应用

ServiceNow是一家总部位于美国加州圣克拉拉的企业软件公司，全球员工超过29,000人。该公司2025年第四季度订阅收入为35.7亿美元，2026财年订阅收入指引为155.3亿至155.7亿美元。

ServiceNow在AI和自动化方面投入巨大，以提升工作流效率和企业生产力。该公司收购了Passage AI以加强对话AI能力，扩大了与NVIDIA的合作以支持自主AI代理，并通过其风投部门承诺投入10亿美元支持企业软件和AI相关初创企业。此外，ServiceNow在加拿大投资1.1亿加元，支持公共部门AI应用，包括基础设施和AI卓越中心。

ServiceNow正积极使用自身的AI平台（Now on Now）实现显著的投资回报，展示了企业高管如何超越AI实验阶段，转向可扩展的自动化。以下两个关键AI用例（借助Now Assist生成式AI）值得企业领导者借鉴：

**用嵌入式生成式AI减少客服文档时间**：在现有的IT服务管理（ITSM）和客户服务管理（CSM）工作流中嵌入生成式AI，自动生成摘要、解决记录和知识文章，帮助客服节省时间，专注于更高价值的支持工作。圣何塞州立大学的研究论文《用生成式AI赋能客户服务》指出，客服人员花费35-45%的时间在重复性文档工作上，导致美国企业每年产生26亿美元的劳动力效率损失。哈佛商学院关于重复性工作专业化的研究也得出了类似结论。

ServiceNow推出了适用于ITSM和CSM的Now Assist，将生成式AI直接嵌入客服工作区。它不再是独立的聊天机器人，而是自动总结事件历史、起草解决记录、生成知识文章。ServiceNow报告称，Now Assist能在几秒内生成可编辑的摘要和记录，客服审核时间也大幅缩短。该公司表示，Now Assist使每份解决记录的时间减少了约80%。平均而言，ITSM客服每次使用节省4-6分钟，CSM客服每次节省12-16分钟。这证明企业AI的价值在于将生成式AI嵌入现有工作流，而非独立演示。

**在客户升级前预测并阻止**：传统的监控依赖手动检查工单和事件，难以在客户升级前发现恶化。ServiceNow利用机器学习模型预测和阻止客户升级。根据ServiceNow发布的案例研究，团队不再等待客户投诉，而是依靠ServiceNow的预测智能和事件管理能力，主动识别高风险账户并在问题升级前联系客户。

该方案基于ServiceNow的预测智能框架（托管机器学习模型）和事件管理（实时性能事件摄取）。模型为监督学习，使用XGBoost分类器，根据历史升级模式训练，分析工单、调查、客户满意度分数和参与信号。实时风险评分将客户分为低、中、高风险。当客户进入高风险类别时，工作流自动生成优先警报，指派任务给支持或客户团队，并提供建议的手册。

结果显示：主动干预事件更及时，响应和解决时间更快，客户满意度提高，续约和增购更顺利。实施前，仅约11%的客户参与是主动的；实施后，约68%的参与变为主动，每年可接触数百名客户，防止大量升级，误报率仅约3%，从而避免工程资源浪费在不必要的案例上。