MSP는 기업이 핵심 역량에 집중하고 다른 사람이 IT를 관리하도록 하는 것이 더 비용 효율적이라는 것을 깨달은 이래로 20년 넘게 존재해 왔습니다. MSP의 동일한 헬프 데스크 엔지니어가 한 교대 근무 중에 서로 매우 다른 고객을 지원하는 여러 애플리케이션의 문제를 해결하도록 요청받는 경우가 많습니다. 그러나 헬프 데스크에서 티켓을 종료하더라도 약 50%의 고객은 문제가 제대로 해결되지 않았다고 느낍니다.

CrushBank의 설립자들은 IT 지원 직원이 개인화된 서비스를 제공하려고 할 때 직면하는 어려움을 잘 알고 있습니다. 이들은 20년 이상 뉴욕 대도시 지역에서 100명 규모의 로펌부터 1,500명 규모의 의료 기관에 이르기까지 다양한 고객사를 대상으로 여러 비즈니스 라인을 지원하는 MSP를 운영했습니다.

IBM Watson Discovery에 대해 자세히 알아보기

헬프 데스크 엔지니어는 IT 애플리케이션과 고객의 특정 구성, 기록 및 문제에 대한 전문가여야 합니다. 고객은 문제를 가지고 헬프 데스크에 전화를 걸면 전문가로 추정되는 사람이 변명의 여지 없이 지체 없이 문제를 해결해 줄 것으로 기대합니다. CrushBank는 대부분의 기업에서 점점 더 많은 기술이 쌓여감에 따라 헬프 데스크 직원이 즉각적인 해결에 대한 기대치를 충족시키는 것이 거의 불가능해지고 있음을 인식했습니다.

CrushBank의 대표이자 최고 수익 책임자인 Brian Mullaney에 따르면 현재의 정보 제공 모델은 여러 가지 이유로 MSP에 점점 더 비효율적이고 비용이 많이 드는 것으로 입증되었습니다.

첫째, 헬프데스크 엔지니어가 선별해야 할 정보의 양이 엄청납니다. "이러한 조직에서는 고객으로부터 전화 문의가 쇄도하는 상황에서 모든 데이터를 추출하여 그 자리에서 유용한 정보로 전환하는 것은 매우 어려운 일입니다."라고 그는 말합니다. “IT 기업이 액세스하는 데이터의 80%는 비정형 데이터입니다. 데이터베이스에서 가져올 수 있는 메타데이터 필드에 있는 것이 아닙니다."

Mullaney의 경험에 따르면 엔지니어 시간의 약 50%는 고객의 문제를 해결하기 시작하기도 전에 정보를 검색하는 데 소비됩니다. 이는 기업의 두 번째 문제, 즉 수익에 직접적인 영향을 미치는 문제로 이어집니다. 헬프 데스크 엔지니어는 문제 해결에 대한 대가를 받지만 그렇게 하는 데 소요되는 시간은 절반에 불과합니다. 그는 이렇게 지적합니다. “[직원 급여]의 절반은 기술 역량을 최대한 활용하기 전에 정보를 찾는 데 사용됩니다... "

마지막으로 경험이 풍부하고 지식이 풍부한 IT 헬프 데스크 직원을 찾고 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있는 것이 현실입니다. 현재 대부분의 IT 졸업생은 애플리케이션 개발 직종으로 몰리고 있습니다. 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 직원의 높은 이직률(38.3%)입니다. Mullaney에 따르면 이는 매년 증가하고 있다고 합니다. 따라서 헬프 데스크 엔지니어를 교육하고 온보딩하는 데 6개월의 시간과 비용을 투자한 기업은 18개월 후에야 그 비용을 회수할 수 있습니다.

CrushBank는 IBM에 문의했고 곧 비즈니스 목적으로 Watson 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용하는 최초의 IBM® Watson 에코시스템 파트너 중 하나가 되었습니다. CrushBank가 초기 Watson 자연어 처리(NLP) 제품 및 API를 실험하면서 기계 학습 및 AI 기술이 다른 서비스 제공업체에 실행 가능한 서비스로 전환될 수 있다는 것이 분명해졌습니다.

2019년 초, CrushBank는 헬프 데스크 직원이 고객의 문제를 해결하는 데 가장 관련성이 높은 정보를 신속하게 찾을 수 있도록 AI 지원 검색을 수행하는, IBM® Watson Discovery 플랫폼에서 실행되는 자사의 이름을 딴 CrushBank 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 조직의 정형 및 비정형 지원 정보를 가져와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 해석하고 이를 헬프 데스크 엔지니어에게 사용 가능한 형식으로 제공합니다.

CrushBank는 사용자별로 MSP 및 업계 고객에게 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 호스팅합니다. Microsoft와 같은 주요 제조업체의 문서와 신뢰할 수 있는 커뮤니티 전문가 업데이트가 사전 로드되고 사전 교육된 상태로 제공됩니다. 그런 다음 CrushBank는 통화 기록 및 티켓 메모와 같은 비정형 데이터를 포함하여 고객 시스템의 모든 관련 지원 정보를 IBM Watson Discovery 플랫폼에 추가합니다.

헬프 데스크 엔지니어는 제품 및 고객 정보를 빠르게 찾기 위해 단일 창 웹 인터페이스를 사용하여 일반적으로 별도의 시스템에서 검색하는 모든 리소스를 쿼리할 수 있습니다. IBM Watson Discovery 솔루션의 기계 학습 기능은 검색 및 결과 기능을 지속적으로 개선합니다. 이러한 지속적인 필터링은 궁극적으로 헬프 데스크 직원이 즉각적인 답변을 위해 활용할 수 있는 지적 재산 뱅크를 생성합니다.

직원이 5~10명인 소규모 회사도 CrushBank 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그리고 Mullaney에 따르면 인수 및 합병 횟수가 늘어나면서 끊임없이 변화하는 시장에서 이 솔루션의 가치와 중요성은 더욱 커지고 있습니다. “두 회사를 합치는 것은 서로 소통하지 않는 두 시스템을 합치는 것과 같습니다.”라고 그는 말합니다. “CrushBank는 이러한 시스템을 통합하여 하나의 대시보드에서 지능적이고 읽기 쉽게 만들 수 있습니다.”

초기에 CrushBank는 IBM과 협력하면 프런트엔드 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)에 집중할 수 있고, IBM은 솔루션의 기반이 되는 AI 기술을 지속적으로 개선하고 강화할 수 있다는 사실을 깨달았습니다. "우리는 더 크고 더 나은 누군가가 플랫폼을 다루고 있기 때문에 더 빠르고, 더 반응이 뛰어나고, 더 민첩한 조직이 되었습니다."라고 Tan은 말합니다.

CrushBank는 최근 자사의 독점 제품과 IBM Watson Discovery 기술을 기반으로 두 가지 새로운 서비스를 출시했습니다.

첫 번째 기능인 Resolve는 헬프 데스크 엔지니어의 업무를 훨씬 더 간소화합니다. 할당된 티켓을 선택하고 '티켓 작업'을 클릭하면 CrushBank 애플리케이션이 사용 가능한 리소스 중에서 가장 적합한 추천 정보를 반환합니다. Tan은 “명확하게 식별된 순서와 신뢰도 순서에 따라 결과를 하나의 창에 표시합니다.”라고 말합니다. 이는 문제 해결 프로세스의 속도를 더욱 높이고 새로운 사용자가 찾거나 고려하지 못할 수 있는 정보를 제공합니다.

다른 서비스인 Insight는 이름에서 알 수 있듯이 IBM Watson Discovery 플랫폼의 강력한 기능을 사용하여 MSP가 방대한 헬프데스크 상호작용 데이터 저장소에 묻혀 있던 인사이트를 발견할 수 있도록 도와줍니다. Insight 모듈의 주요 기능은 근본 원인 분석입니다. 이 솔루션을 개발하기 전에는 티켓이 사전에 잘 분류되고 태그가 지정되어 있지 않는 한 고객은 지원되는 시스템 중 하나에서 새로운 문제가 발생해도 이를 알아차리지 못하는 경우가 많았습니다. 10건의 통화 또는 티켓이 동일한 근본 원인을 가지고 있더라도 문제가 다른 방식으로 나타나거나 최종 사용자가 다르게 보고할 수 있습니다.

Tan은 다음과 같이 설명합니다. “때때로 누군가 전화를 걸어 '시스템에 로그인을 할 수 없어요.'라고 말합니다. 어쩔 때는 누군가가 Citrix에 로그인할 수 없다고 말하는 경우도 있습니다. 또 어쩔 때는 누군가가 '제 비밀번호가 작동하지 않아요.'라고 말합니다. 이 모든 문제의 정확한 원인과 해결 방법은 동일할 수 있습니다. 사람들이 실제로 작업을 시작하고 메모를 입력하면 [Insight]가 이를 강조 표시하고 해당 정보를 추출하여 사용할 수 있도록 합니다."

궁극적으로 CrushBank 솔루션은 헬프데스크 직원들이 AI의 도움으로 더 열심히 일하지 않고 더 스마트하게 일할 수 있도록 지원합니다. Mullaney는 이렇게 말합니다. “사용 가능한 효율성을 최대한 활용하여 직원들을 더 나은 직원으로 만드는 것입니다.”