Ärendehantering genom maskininlärning

Sammanfattning: Det här examensarbetet undersöker hur artificiell intelligens kan användas för att automatisktkategorisera felanmälan som behandlas i ett ärendehanteringssystem genom att användamaskininlärning och tekniker som text mining. Studien utgår från Design Science ResearchMethodology och Peffers sex steg för designmetodologi som utöver design även berör kravställningoch utvärdering av funktion. Maskininlärningsmodellerna som tagits fram tränades på historiskadata från ärendehanteringssystem Infracontrol Online med fyra typer av olika algoritmer, NaiveBayes, Support Vector Machine, Neural Network och Random Forest. En webapplikation togs framför att demonstrera hur en av de maskininlärningsmodeller som tränats fungerar och kan användasför att kategorisera text. Olika användare av systemet har därefter haft möjlighet att testafunktionen och utvärdera hur den fungerar genom att markera när kategoriseringen avtextprompter träffar rätt respektive fel.Resultatet visar på att det är möjligt att lösa uppgiften med hjälp av maskininlärning. En avgörandedel av utvecklingsarbetet för att göra modellen användbar var urvalet av data som användes för attträna modellen. Olika kunder som använder systemet, använder det på olika sätt, vilket gjorde detfördelaktigt att separera dem och träna modeller för olika kunder individuellt. En källa tillinkonsistenta resultat är hur organisationer förändrar sina processer och ärendehantering över tidoch problemet hanterades genom att begränsa hur långt tillbaka i tiden modellen hämtar data förträning. Dessa två strategier för att hantera problem har nackdelen att den mängd historiska datasom finns tillgänglig att träna modellen på minskar, men resultaten visar inte någon tydlig nackdelför de maskininlärningsmodeller som tränats på mindre datamängder utan även de har en godtagbarträffsäkerhet.