很久以前，运营IT服务台只需要几台备用台式机、一条电话线和一些幽默感。如今，信息技术已成为企业的支柱，IT服务台的职责也随之增长。

许多公司如果遭遇持续的系统中断，哪怕只是业务的一小部分，都会遭受重大损失。当计算机处理每个工作流程的每个步骤时，没有计算机就意味着无法完成工作。这使得IT服务台成为保持公司运营和收入流动的最重要功能之一。

当然，企业级服务的复杂性自早期的帮助台时代以来已大幅增长。市场通过提供大量产品来管理这种复杂性做出了响应。这些IT服务管理（ITSM）平台从独立产品到完整的工具套件，处理资产跟踪、架构规划和性能测量等其他任务。

工单门户是ITSM的核心，用于跟踪请求并确保不会遗忘任何问题。在月末或季度末，ITSM平台生成报告，帮助公司发现服务质量问题并在影响底线之前加以修复。

许多这些软件包都突出了"自助服务"功能，这既节省了IT时间，也帮助有能力的用户诊断甚至修复一些问题而无需IT介入。至少，它们使用户能够填写故障工单并跟踪进度。许多产品还拥有知识库，IT人员可以在其中为自助用户填写常见问题解答和操作指南。

一些平台甚至集成了生成式AI模型，可以将零散的知识转换为完整的帮助页面和手册。它们可以从代码库、故障工单、聊天记录等中汇编信息。

一些ITSM工具在将传入请求和工单路由给合适人员方面具有不同程度的智能化水平，使管理者无需手动分配决策。这些通常基于关键词工作，监控工单队列以将工作发送给最不忙碌且具有最符合描述技能的人员。一些平台采用人工智能来做出决策。

后端报告仪表板使管理者能够理解团队的整体表现。是否存在瓶颈？某些领域的工单是否等待时间过长？招聘新员工是否会有所帮助？这些问题的答案将以图表形式呈现。

一个重要的考虑因素是特定软件包是否与为您的业务提供动力的软件系统集成。一些产品提供包含数百甚至数千个模块的市场，这些模块可以从其他软件包获取信息。当这些功能顺利运行时，它们可以简化工作负载，甚至使自助用户能够开始修复问题。

AI的兴起已经改变了市场。最好的产品现在使用AI模型和预测分析的某种组合来诊断许多故障工单。有时它们甚至可以自动化响应，使用户无需等待IT团队的人工处理就能获得解决方案。许多产品还使用大语言模型来帮助编写事件摘要和起草给用户的电子邮件或短信。这为整个过程增加了专业性。

AI还可以在技术栈的其他地方找到。许多产品提供定制化功能，最近这些功能提供了低代码或无代码界面。AI越来越多地使ITSM平台能够简化定制。智能工程加上一定程度的智能意味着定制平台不需要庞大的编程团队。

以下按字母顺序列出了当今可用的21种顶级ITSM工具。在一天结束时，当许多工单得到清理后，一个好的ITSM工具将决定秩序与混乱之间的差别。如果它们无法帮助最终用户自己修复问题，至少可以提供一个稳定、可预测的路径来恢复系统正常运行。

**Atera**

Atera堆栈中的智能体被称为"自主的"，旨在解决控制部署或重置密码等问题，无需等待IT人员。CoPilot帮助人工IT支持技术人员找到问题的正确答案，AutoPilot可以在无人工干预的情况下解决许多问题。该平台旨在帮助现代企业中的办公室和居家办公员工。与Teams等通信平台和BitDefender等安全平台的集成强调了创建安全合作空间的重要性。

**Atlassian Jira Service Management**

开发人员创建Jira来跟踪软件开发，但Atlassian管理层注意到一些团队正在调整Jira来处理服务台请求。从那时起，公司创建了一个名为Jira Service Management的独立产品线，具有更易于普通用户访问的基本架构，同时专注于工作流程并为自助服务添加更多自动化辅助。有几个服务级别，从免费入门版本到具有更高级集成选项和额外功能（如用于管理重大问题的事件指挥中心）的高级或企业级工具。该产品还有十几个模块用于分析、资产跟踪或SLA管理等工作。团队可以根据需要启用或禁用。AI从虚拟服务智能体开始，还包括分析请求、总结范围和提供建议的AI。AI获取类似方法的详细信息并开始建议它们。

**BMC Helix ITSM**

组织通过全渠道平台收集的故障工单是一回事，但更快地解决它们才是BMC Helix团队的真正目标。其AI和预测分析的组合旨在使系统能够快速识别根本原因，从而解决事件。这些被捆绑到全面的知识管理系统中，以帮助自动化与用户的交互。"CHATOPS"部分鼓励团队在协调响应的同时"围攻"问题。

**EasyVista**

发现、跟踪和监控大型企业人员和机器的任务通过EasyVista方法得到统一。目标是将ITSM与IT运营管理相集成，因为许多挑战跨越了界限。例如，EV Discovery工具将绘制网络图，以便任何故障工单都连接到中央参考。在某些情况下，AI和预测统计为用户提供关于问题如何以及何时可能得到修复的预测。集成和无代码配置可以加速采用。

**Freshworks Freshservice**

根据Freshworks的说法，Freshservice的目标是帮助每个团队向用户"提供愉悦"。基于工单的系统是管理IT运营和资产的更大工具组的一部分。Freshservice工单系统被设计为"全渠道"，这意味着工单可以通过电话、电子邮件、短信或其他消息平台创建和处理。它与各种讨论板（Slack、Teams等）集成，因此问题可以被讨论、分配，或者甚至转移到标准文档集。该工具的AI引擎被称为"Freddy"，可以通过回答一些问题、为某些工单发出警报并引导每个人找到正确的资源来帮助自动化工作流程和加速解决。

**HaloITSM**

Halo ITSM的重点是组织IT控制下的资产并跟踪其演变过程中的所有问题。人工智能在组织部门知识和使用它来编排问题解决方面发挥重要作用。在最佳情况下，用户可以通过自助服务门户修复自己的问题。可定制的工作流程确保AI能够生成良好的建议并帮助IT团队更快地关闭工单。Halo还向教育、医疗保健和金融服务等许多其他行业营销相同的平台，因此您可以期望基础非常通用。

**InvGate Service Desk**

InvGate的Service Desk工具旨在在以用户为中心的系统中提供工单管理和变更跟踪，鼓励自助。工作流程经过设计，可以通过无代码IDE与预构建模板以及与所有主要工具（如Slack或Google Workplace）的集成进行自动化。AI选项包括一个模块，可以总结工单上的活动或生成潜在响应。一个新选项跟踪聊天服务（如Teams）上的对话并提供答案。想法是在用户聚集的地方提供即时帮助，这样他们就不需要填写官方表格。这些操作可以转化为知识库的文章以及虚拟服务智能体的操作。

**Ivanti Neurons（原Cherwell）**

Ivanti提供大量工作流管理系统，其中包括管理IT的一部分。ITSM部分的核心是低代码配置模型，可以建模从简单到复杂的工作流程，而无需脚本或通用编程技能。当创建工单时，自动化检测常见问题并提供各种形式的"修复"：生成式AI可以提供自助智能体并编写答案。随着时间的推移，"知识生成"将为常见流程提供培训材料和手册。

**IFS Assyst（原Axios Assyst）**

企业向员工和客户提供服务。Assyst旨在帮助管理所有服务，无论它们是否基于IT。IT、HR、财务或设施的请求都被记录、跟踪，理想情况下得到解决。统一的自助服务门户简化了每个人和每个问题的问题解决，不仅仅是忘记的密码。报告跟进，以便管理者可以跟踪一切。对协作和"游戏化"的强调旨在使日常工作更有趣。

**NinjaOne（原NinjaRMM）**

开发商店和技术公司有时需要更深层次的支持来应对挑战。NinjaOne的ITSM平台为组织端点、补丁和移动设备提供选项。远程监控和管理软件为IT团队提供对硬件和软件平台的直接访问和控制。主要集成是PagerDuty或CrowdStrike等DevOps平台。

**ProProfs Help Desk**

ProProfs的全渠道帮助台使服务团队能够监视传入请求，将它们分配给个人智能体，并通过类似仪表板的报告集合跟踪团队表现。工单可以通过电子邮件、社交媒体、聊天或网络表单触发。一些重要工作（如分配传入请求）可以自动化，以确保工作尽可能均匀分布。AI可以总结长请求并检测发送者的情绪。内置知识库可以提供帮助建议，甚至提供自动解决方案。该平台鼓励将AI的速度与帮助台专业人员的人工触摸相结合。

**Rezolve.ai**

Rezolve.ai团队的目标是用Agentic SideKick 3.0（一个被赋予更多权力来自主解决问题的聊天机器人）替换L1支持团队。该AI旨在与ServiceNow等传统ITSM平台集成，通过故障排除工单和在可能的情况下解决问题来扩展它们。当问题需要更多时，它将部署多智能体团队，使用基于检索增强生成（RAG）的推理架构协调并收敛到解决方案。它还将不断学习和调整，确保保持最新。它旨在感知最终用户的情绪，以便提供情境感知和情感敏感的帮助。

**ServiceNow**

ServiceNow的应用程序集合处理现代办公室的所有工作流程任务，包括CRM、现场服务管理和用于指导"就业旅程"的HR服务。许多子组件专注于IT桌面任务，如资产跟踪、访问治理和服务台操作。ServiceNow的ITSM产品的核心是设计为每个人提交工单和跟踪进度的单一参与场所。其移动和基于Web的门户组合依靠预测智能来路由工单并推动快速解决。许多工作流程步骤由AI智能体跟踪、分类、分析，有时甚至解决。管理者可以使用"AI控制塔"来跟踪行动并监视以确保智能体正确执行。生成工具可以跟踪数据中的模式并产生人类可读的答案。广泛的集成选项实现与Jira等其他跟踪系统的自动连接。

**SolarWinds Service Desk**

Service Desk平台是SolarWinds更大产品线的一部分，该产品线处理许多常见的DevOps任务，如监控充满数据库和服务器的云。面向用户的任务（如多渠道事件管理或资产跟踪）在ITSM框架下找到，但更大的产品线可以帮助处理许多后台任务。Microsoft许可证审计或硬件库存管理等任务通过综合仪表板进行跟踪。知识库和良好的AI集合指导用户提出更多自助。与许多云服务的深度集成简化了跟踪硬件和软件的大部分工作。与Slack或Teams等通信渠道的连接加速解决。

**Spiceworks**

ITSM工作负载只是Spiceworks生态系统的一个角落，该生态系统包括合同管理和库存管理工具。主要的基于云的帮助台是专门构建的工单系统，用于跟踪请求。界面基于浏览器，但也对电子邮件或自定义智能手机应用程序响应良好，使IT人员更容易推进工单工作流程。所有这些响应都可以添加到知识库中，以协助解决未来问题。与生态系统中其他软件包有一些有用的集成，例如，帮助台事件可以触发库存管理中的更改。商业智能连接可以为帮助台体验的高级分析生成报告。

**SysAid**

自动化和人工智能是SysAid的重要功能。在核心上，它是用于跟踪工作流程的工单工具，但它被设计为自动化重复性任务，如分配任务或关闭完成的工单。帮助台专业人员可以使用无代码平台创建和训练自己的智能体，然后部署它们来自动化常见和不太常见的任务。产品分为各种级别，标准级别用于管理面向用户的帮助台。更复杂的路由规则或警报等更多功能在Pro和Enterprise级别中找到。

**TeamDynamix**

有时将ITSM分离到单独的角落并没有意义。TeamDynamix的ITSM产品将典型的IT服务任务与一般项目管理相集成。其目标是策划变更，因为创建新项目的工作通常可以解决旧问题。全面的知识库和丰富的对话AI确保事件可以在平台本身的帮助下快速跟踪和解决。跟踪硬件和软件资产的工作得到良好集成，以简化报告和跟踪。

**TOPdesk**

TOPDesk的工单产品旨在管理广泛的领域，如建筑维护、车队跟踪、资产管理或通用运营工作流程。IT服务台的工具针对跟踪技术支持的问题和变更请求进行了优化。知识库和自助服务前端可以帮助用户自己创建、跟踪甚至关闭工单。看板和其他规划仪表板帮助团队敏捷反应。系统设计有多个界面，通过开放门户和电子邮件跟踪提供全渠道支持。仪表板通过可定制的报告和KPI跟踪进度。

**Wrike**

Wrike是一个用于组织和跟踪从构思到解决的所有工作流程的通用工具，可以为IT任务进行定制。团队的进度通过充满甘特图、看板和视觉协作"无限白板"的完整报告工具进行跟踪。其ITSM定制模板专注于帮助请求和变更跟踪，具有灵活的工作流程。生成式AI可以像副驾驶员一样组织项目并将简短输入转化为完整计划。

**Zendesk**

Zendesk的AI智能体平台充满了用于定制IT任务工作流程的低代码和无代码机会。部署后，这些建立了解决常见和不太常见问题的例程和协议。用户获得简化的UI，旨在收集信息并在这些智能体的帮助下允许一些自我护理。在后台，专业人员可以完全访问跟踪解决方案和策划工单。目标是创建统一网络、语音和短信的全渠道对话。如果功能本身不够，Zendesk市场有超过1,200个插件和模块来扩展工具并与其他系统中的其他工作流程集成。

**Zoho ManageEngine ServiceDesk Plus**

Zoho ManageEngine提供一系列工具来处理面向用户的IT桌面可能遇到的所有问题，它们都在ServiceDesk Plus名称下。标准版通过可定制的工单系统配合自助服务知识库处理ITSM问题，如事件管理或自助服务。专业版增加了资产跟踪，企业版包括通过项目管理组织变更的所有工具。所有这些角色都由各种大语言模型和AI协助，可以跟踪请求、提供一些自动批准并生成可能用于通信的文本。虚拟支持智能体通常可以加速流程并提供答案。

Q&A

Q1：什么是ITSM平台？它的主要功能有哪些？

A：ITSM（IT服务管理）平台是用于管理企业IT服务的综合工具，主要功能包括工单跟踪、资产管理、变更管理、自助服务门户、知识库管理和性能报告等，帮助IT团队更高效地处理用户请求和维护系统稳定性。

Q2：现代ITSM工具如何利用人工智能提升服务效率？

A：现代ITSM工具通过多种AI技术提升效率：使用大语言模型自动生成文档和回复邮件，通过预测分析快速识别问题根源，部署虚拟智能体处理常见问题，利用智能路由将工单分配给合适的技术人员，以及通过情感分析提供个性化服务。

Q3：选择ITSM工具时应该考虑哪些关键因素？

A：选择ITSM工具时应考虑：与现有业务系统的集成能力、自助服务功能的完善程度、AI自动化水平、报告分析功能、多渠道支持能力、定制化程度、团队规模适配性以及成本效益比等因素。

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