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315 315  (% style="text-align:center" %)
316 316  [[image:1639218161001-613.png]]
317 317  
318 -(% style="width:966px" %)
319 -|(% style="width:122px" %) |(% style="width:229px" %)**基本关系**|(% style="width:306px" %)**合作关系**|(% style="width:307px" %)**服务合作伙伴**
320 -|(% style="width:122px" %)典型焦点|(% style="width:229px" %)支持与效率|(% style="width:306px" %)改进与效果|(% style="width:307px" %)创新与成长
321 -|(% style="width:122px" %)关系中典型的组织级别|(% style="width:229px" %)运营|(% style="width:306px" %)运营和战术|(% style="width:307px" %)运营，战术和战略
322 -|(% style="width:122px" %)关系的典型水平成熟度|(% style="width:229px" %)发起人或赞助人, 接单者|(% style="width:306px" %)服务供应商，值得信赖的顾问|(% style="width:307px" %)战略合作伙伴
323 -|(% style="width:122px" %)典型的服务类型|(% style="width:229px" %)商业现货服务，开箱即用的服务，高度标准化的商品服务或商品供应|(% style="width:306px" %)必须配置或定制以满足服务消费者需求|(% style="width:307px" %)具有独特价值主张自定义或定制服务
324 -|(% style="width:122px" %)协议的典型类型|(% style="width:229px" %)标准合同，SLA和基于经验的协议，主要针对大众市场|(% style="width:306px" %)高级SLA，基于体验的协议或基于成果的协议|(% style="width:307px" %)(((
318 +(% style="width:886px" %)
319 +|(% style="width:109px" %) |(% style="width:241px" %)**基本关系**|(% style="width:268px" %)**合作关系**|(% style="width:265px" %)**服务合作伙伴**
320 +|(% style="width:109px" %)典型焦点|(% style="width:241px" %)支持与效率|(% style="width:268px" %)改进与效果|(% style="width:265px" %)创新与成长
321 +|(% style="width:109px" %)关系中典型的组织级别|(% style="width:241px" %)运营|(% style="width:268px" %)运营和战术|(% style="width:265px" %)运营，战术和战略
322 +|(% style="width:109px" %)关系的典型水平成熟度|(% style="width:241px" %)发起人或赞助人, 接单者|(% style="width:268px" %)服务供应商，值得信赖的顾问|(% style="width:265px" %)战略合作伙伴
323 +|(% style="width:109px" %)典型的服务类型|(% style="width:241px" %)商业现货服务，开箱即用的服务，高度标准化的商品服务或商品供应|(% style="width:268px" %)必须配置或定制以满足服务消费者需求|(% style="width:265px" %)具有独特价值主张自定义或定制服务
324 +|(% style="width:109px" %)协议的典型类型|(% style="width:241px" %)标准合同，SLA和基于经验的协议，主要针对大众市场|(% style="width:268px" %)高级SLA，基于体验的协议或基于成果的协议|(% style="width:265px" %)(((
325 325  定制合同，基于成果的协议或无协议。
326 326  
327 327  敏捷环境中、实验和假设测试。
328 328  )))
329 -|(% style="width:122px" %)例子|(% style="width:229px" %)(((
329 +|(% style="width:109px" %)例子|(% style="width:241px" %)(((
330 330  正如服务供应商所期望的那样，服务消费者非常清楚地表达他们的期望。
331 331  
332 332  例如，向独立的外部服务消费者的广泛群体提供标准化服务。移动运营商、宽带服务供应商和运输公司通常采用这种方式。
333 -)))|(% style="width:306px" %)根据服务供应商和服务消费者之间的关系，服务供应商可能难以完全理解服务消费者希望实现的结果。在某些情况下，他们会共同定义所需的结果。例如，内部IT或人事部门的客户关系经理会定期与客户交谈并讨论他们的需求和期望。|(% style="width:307px" %)(((
333 +)))|(% style="width:268px" %)根据服务供应商和服务消费者之间的关系，服务供应商可能难以完全理解服务消费者希望实现的结果。在某些情况下，他们会共同定义所需的结果。例如，内部IT或人事部门的客户关系经理会定期与客户交谈并讨论他们的需求和期望。|(% style="width:265px" %)(((
334 334  基于已根据客户指定要求计划和构建的服务提供和产品的服务。
335 335  
336 336  服务消费者和服务供应商在共享团队中共同创建生产的敏捷产品开发。
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560 560  表7.5可用技术
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562 -(% style="width:901px" %)
563 -|(% style="width:93px" %)机器人|(% style="width:806px" %)(((
562 +(% style="width:775px" %)
563 +|(% style="width:85px" %)机器人|(% style="width:688px" %)(((
564 564  机器人可用于模拟人类通过屏幕和应用程序执行的活动，以一致且可预测的方式捕获，解释和处理流程事务，触发响应以及创建和操作数据。
565 565  
566 566  这些机器人通常成本较低，易于实施。它们不需要对现有系统重新开发，也不需要在现有系统内进行复杂的集成。潜在的好处是显而易见的，因为它们允许以经济高效的方式实施一致、可靠和可预测的流程。一致性可以减少关键流程中的错误，增加收入，并提高客户服务和保留率。
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573 573  
574 574  ● 认知平台 他们可以理解客户的查询并执行以前需要人工干预的任务。
575 575  )))
576 -|(% style="width:93px" %)人工智能|(% style="width:806px" %)(((
576 +|(% style="width:85px" %)人工智能|(% style="width:688px" %)(((
577 577  认知技术越来越多的应用在服务生命周期所有阶段的自动化，并为客户和为他们提供服务的人们增强服务体验。它在相关和支持领域也越来越普遍，例如软件开发和运营。
578 578  
579 579  尽管人工智能技术已经存在了数十年，但新一代基于云的工具已经显著提高了人们对它的关注和使用。供应商现在提供了许多AI工具作为公有云服务。这极大地提高了人工智能工具的可访问性，解决方案以前可能需要复杂技术和大量财务支出，现在可以按需供应，成本可能更低。
580 580  )))
581 -|(% style="width:93px" %)AIOps平台|(% style="width:806px" %)(((
581 +|(% style="width:85px" %)AIOps平台|(% style="width:688px" %)(((
582 582  在IT运维领域中结合了大数据、分析和机器学习的实践。
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584 584  与其让孤立的团队各自监控基础设施的各个部分，不如将所有重要的监控数据集中在一个地方，并利用机器学习来识别模式和检测异常。这可以帮助IT部门更快地识别和解决事件，并在潜在故障发生之前发现它们。它还可以用于自动化处理常规任务。
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597 597  
598 598  一些组织还开始在IT运维以外使用AIOps，以向业务经理提供有关IT对业务影响的实时洞察，从而使他们随时了解最新情况，并使能够根据相关的数据做出决策。
599 599  )))
600 -|(% style="width:93px" %)机器学习|(% style="width:806px" %)(((
600 +|(% style="width:85px" %)机器学习|(% style="width:688px" %)(((
601 601  AI的一种应用形式。它基于系统响应数据原则，并且随着系统不断接触到更多的数据时，相应地调整它们的操作和输出。在使用机器学习作为服务基础的情况下，这本质上意味着它成为决策的基础，而不是由人工服务设计者创建的指令所定义的路径。
602 602  
603 603  随着随着任务复杂性的增加，将机器学习映射到该任务变得更加困难。机器学习通常最适合解决特定问题。例如，它可以有效地用于在支持记录上做出有关数据分类的决策。
604 604  )))
605 -|(% style="width:93px" %)集成工具集|(% style="width:806px" %)(((
605 +|(% style="width:85px" %)集成工具集|(% style="width:688px" %)(((
606 606  这些工具集可自动执行记录和工作流管理，并充当参与和通讯工具。许多旨在支持服务管理的整体信息模型。这些工具集中的大多数都是为自动化ITIL 服务管理实践而设计的，并且它们也在不断发展以采用新技术。
607 607  
608 608  这些工具集最常用的功能是记录系统和参与系统。这些用于针对业务和技术基础设施的项目和领域（包括人员、IT、部门），服务和职能领域提出、分类、划分优先级、升级和解决问题、请求和变更。这还包括对交付和实现、批准、升级和消费期望的实时管理，以及库存、财务和生命周期管理的其他管理功能。这些工具集的价值在于管理工作量的实时动态能力，可以管理从小而简单到大而复杂的工作量，并提供有关性能、趋势、改进、成本和风险的报告和业务分析。此外，工具集还提供有关工作交付和“ 服务”资产和资源管理的责任和审计跟踪。规模和声誉各异的组织以某种形式使用这些工具集来优化常规记录保存，并展示了一定程度的责任心、一致性和控制力。但是，大多数组织仅使用工具集中的基本功能（事件管理、服务级别管理、库存管理），而忽略了跨流程进行多功能集成的机会。因此，很少利用工具集提供的端到端价值流集成的机会。但是，随着新的挑战和机遇的出现，对使用此功能和集成的需求也越来越大。
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