凭借超过80％的办公室员工在家工作，许多数字服务看到不断增长的需求

从而导致对IT系统和团队的压力，3月份事件响应团队平均处理的工作量至少是正常工作量的两倍-在线学习等垂直行业的事件增加了11倍，而协作服务的增加则是8.5倍，紧随其后，导致事件发生的问题的范围可能从交付应用程序缺少实时更新到搜索功能放慢到视频会议期间的延迟。无论是什么问题，现在都有一种新的紧迫感，对于许多企业来说，数字业务是他们的业务。结果，许多IT团队需要长时间的“ hypercare”操作，或者通常与重大变化或高流量事件（如黑色星期五）相关的支持水平提高。

人工智能是一项快速学习

成功地应对需求增加带来的突发事件终取决于实时获得可操作的情报，这些事件响应团队正在使数据比以往任何时候都更快，更有效地工作，尽管工作量有所增加，但团队今天解决问题的速度比大流行前快了60％，我们今天在客户群中看到了这种成功，实现流程自动化以提高效率至关重要–没有比在正确的时间向正确的人提供正确的信息更重要的了，人工智能通过多种方式为这一成功做出了贡献。

降噪和智能分类现在可用的大量数据可能会表现为混乱和分散注意力的噪音

实际上使人们更加难以知道哪些问题需要立即解决以及如何有效解决，AI可以评估，过滤和组织与事件相关的数据流，并根据优先级管理资源分配，例如某些类型的事件可以暂时搁置以释放资源来解决更紧急的问题。避免响应团队超负荷的另一种方法是将相关警报分组为单个问题，从而消除了重复工作并缩短了解决时间，智能部署资源，AI不仅可以根据计划和可用性，还可以根据事件本身的性质，建议合适的个人或团队分配问题。这样，响应团队便可以更快地解决问题，减少成本和停机时间并保护客户关系。

修复速度更快AI可以将当前事件与过去的类似事件联系起来

指出谁在处理这些事件以及采取了哪些补救措施，它还可以发现看似无关的不同团队的事件之间的联系，并表明它们都是同一问题的一部分，所有这些功能可加快事件解决速度，同时消除了团队陷入孤立状态时的重复工作。

使用AI让客户满意

51％的公司从客户那里发现有关其数字服务的问题，当您的企业依赖数字交互并提供出色的客户体验时，这可能是灾难性的，为了解决这个问题，领先的组织着重于在客户发现任何错误之前识别并解决问题。先进的AI和数据分析使这一目标得以实现，基于AI的系统和流程的重要优势之一是，一旦部署，它们就不会停止学习，相反他们在做事上会变得更好-这与依靠可信赖的在线服务来维持客户忠诚度的公司的长期目标完全吻合。