AI駆動のインサイト

AI を活用し、IT やセキュリティドメインにおけるもっとも重要な情報の簡潔な要約を生成します。 さらに、AI 援用コンテンツを用いて IT ナレッジの記事を向上させ、技術者やエンドユーザーの成果向上に結びつけます。

機械学習を活用することで、最初の試行においてインシデントを正確に分類します。 デバイス間における異常を検出し、ソフトウェアのインベントリを調整します。

企業のサービス管理や従業員調査において、従業員の感情を理解し、従業員のデジタル体験を明確に把握します。

自然言語処理を使用することで、お使いのデバイスとインフラストラクチャにおける問題やパターンを迅速に検出できるようになります。 従業員に向けて仮想エージェントを通じた NLP ならびに AI の活用を実現することで、彼らが問い合わせに対する解決策を特定したり、サービス管理とのやり取りが行えるようになります。

サービス管理やセキュリティ、アプリケーション、デバイスにおいてAI 援用型のインサイトを活用し、組織、デバイス、従業員全域にわたる企業内デジタル体験を包括的に理解できるようになります。

さまざまな人々やデバイスにおいてインタラクティブな調査を実現し、調査をさらなる水準に高めることができます。 AI を使用して調査詳細を分析し、その結果を計算し、結果とコメントの要約を提供します。

すぐに使用できるソリューションと、カスタム構築されたボットを活用し、AI 駆動型の自己修復、ならびにセルフサービス機能を実装します。 このアプローチにより、問題解決の自動化が可能となり、ユーザーの生産性が向上し、全般的な IT 効率やユーザー満足度の改善が実現されます。

企業全域において、数日の代わりに数秒/数分で自然言語処理 (NLP) を実装することで、あらゆるデバイスからリアルタイムのインサイトが獲得できます。 このアプローチにより、運用環境に対するより良い理解が可能となり、さらに効果的な意思決定や、パフォーマンス監視の強化が実現できるようになります。

既知のエクスプロイトと、脆弱性の脅威コンテキストにまつわる情報を獲得し、敵対的リスクに基づいて修復の優先順位付けを行うことが可能になります。 Ivanti の脆弱性リスク評価 (VRR) は、最も信頼性の高い脆弱性や脅威にまつわるデータ、そして侵入テストチームからのエクスプロイトという人的な検証を収集し、リスクベースに基づいて優先順位を決定したアクションを可能にします。