ServiceNow的人工智能應用

ServiceNow是一家總部位於美國加州聖克拉拉的企業軟件公司，全球員工超過29,000人。該公司2025年第四季度訂閲收入為35.7億美元，2026財年訂閲收入指引為155.3億至155.7億美元。

ServiceNow在AI和自動化方面投入巨大，以提升工作流效率和企業生產力。該公司收購了Passage AI以加強對話AI能力，擴大了與NVIDIA的合作以支持自主AI代理，並通過其風投部門承諾投入10億美元支持企業軟件和AI相關初創企業。此外，ServiceNow在加拿大投資1.1億加元，支持公共部門AI應用，包括基礎設施和AI卓越中心。

ServiceNow正積極使用自身的AI平台（Now on Now）實現顯著的投資回報，展示了企業高管如何超越AI實驗階段，轉向可擴展的自動化。以下兩個關鍵AI用例（藉助Now Assist生成式AI）值得企業領導者借鑑：

**用嵌入式生成式AI減少客服文檔時間**：在現有的IT服務管理（ITSM）和客户服務管理（CSM）工作流中嵌入生成式AI，自動生成摘要、解決記錄和知識文章，幫助客服節省時間，專注於更高價值的支持工作。聖何塞州立大學的研究論文《用生成式AI賦能客户服務》指出，客服人員花費35-45%的時間在重複性文檔工作上，導致美國企業每年產生26億美元的勞動力效率損失。哈佛商學院關於重複性工作專業化的研究也得出了類似結論。

ServiceNow推出了適用於ITSM和CSM的Now Assist，將生成式AI直接嵌入客服工作區。它不再是獨立的聊天機器人，而是自動總結事件歷史、起草解決記錄、生成知識文章。ServiceNow報告稱，Now Assist能在幾秒內生成可編輯的摘要和記錄，客服審核時間也大幅縮短。該公司表示，Now Assist使每份解決記錄的時間減少了約80%。平均而言，ITSM客服每次使用節省4-6分鐘，CSM客服每次節省12-16分鐘。這證明企業AI的價值在於將生成式AI嵌入現有工作流，而非獨立演示。

**在客户升級前預測並阻止**：傳統的監控依賴手動檢查工單和事件，難以在客户升級前發現惡化。ServiceNow利用機器學習模型預測和阻止客户升級。根據ServiceNow發佈的案例研究，團隊不再等待客户投訴，而是依靠ServiceNow的預測智能和事件管理能力，主動識別高風險賬户並在問題升級前聯繫客户。

該方案基於ServiceNow的預測智能框架（託管機器學習模型）和事件管理（實時性能事件攝取）。模型為監督學習，使用XGBoost分類器，根據歷史升級模式訓練，分析工單、調查、客户滿意度分數和參與信號。實時風險評分將客户分為低、中、高風險。當客户進入高風險類別時，工作流自動生成優先警報，指派任務給支持或客户團隊，並提供建議的手冊。

結果顯示：主動干預事件更及時，響應和解決時間更快，客户滿意度提高，續約和增購更順利。實施前，僅約11%的客户參與是主動的；實施後，約68%的參與變為主動，每年可接觸數百名客户，防止大量升級，誤報率僅約3%，從而避免工程資源浪費在不必要的案例上。