Znuny-Regeln und Generic Agent
Feste Regeln bleiben ideal für eindeutige Mailboxen, SLA-Eskalationen und nachvollziehbare Statuswechsel. Sie benötigen keine probabilistische Interpretation und sollten für deterministische Fälle bestehen bleiben.
Open Ticket AI ergänzt Znuny um ein kundenspezifisches Modell für Queues, Prioritäten und weitere Ticketfelder. Training und Betrieb erfolgen Full On-Prem auf Ihrer Infrastruktur.
Geben Sie Ihre Znuny-Queue-Namen und Kurzbeschreibungen als kurze Setup-Liste an, keine echten Tickets erforderlich.
Full On-Prem Training auf Ihrer GPU anhand der Setup-Beschreibungen, nichts verlässt Ihre Infrastruktur. Inference bleibt On-Prem; Ticketinhalte verlassen das System nie. Meist am selben Tag.
Installieren Sie OTAI Runtime Core via Docker Compose. Laden Sie Ihr signiertes Modell-Artefakt, die Inference läuft vollständig in Ihrem Netzwerk.
Der Znuny-Connector liest neue Tickets über das Generic Interface ein und schreibt Routing-Entscheidungen in dynamische Felder zurück. Überwachen und bei Bedarf nachschulen.
Znuny bietet mehrere sinnvolle Ebenen für künstliche Intelligenz und Automatisierung. Sie können nebeneinander eingesetzt werden, wenn ihre Aufgaben und Datenflüsse klar getrennt sind.
Feste Regeln bleiben ideal für eindeutige Mailboxen, SLA-Eskalationen und nachvollziehbare Statuswechsel. Sie benötigen keine probabilistische Interpretation und sollten für deterministische Fälle bestehen bleiben.
Das freie Add-on für Znuny 7.3 oder neuer verbindet Znuny mit Ollama oder einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Es bietet unter anderem Vorschläge für Queue, Typ, Service und SLA sowie Zusammenfassungen, Schreibhilfe, Extraktion und Wissensvorschläge. Ob Ticketdaten lokal bleiben, hängt vom konfigurierten Modell-Endpunkt ab.
OTAI ist eine separate, spezialisierte Schicht für kundenspezifische Klassifizierung und Ticket-Zusammenfassungen. Full On-Prem trainiert und verarbeitet auf Ihrer Infrastruktur; Znuny-LLM kann parallel weitere Assistenzfunktionen in der Oberfläche übernehmen.
Full On-Prem trainiert und läuft auf Ihrer GPU, air-gap fähig. Nichts verlässt Ihre Infrastruktur, nicht einmal Setup-Daten.
Konfiguration für Abonnements und Modellbereitstellung auf Ihrer Seite
Neue Tickets treffen zur AI-Verarbeitung ein
Lokales Training und Inference auf Ihrer GPU, air-gap fähig
Klassifizierung, Priorität und Felder automatisch aktualisiert
Keine Ticketdaten verlassen Ihr Netzwerk. Full On-Prem trainiert vollständig On-Prem, nichts verlässt das System, nicht einmal Setup-Daten. Inference läuft immer auf Ihrer Infrastruktur.
OTAI doesn't just route to Queue — it can classify and populate multiple Znuny fields automatically.
Tickets basierend auf Inhaltsanalyse automatisch der richtigen Znuny-Queue zuweisen
Ticket-Priorität durch Analyse von Dringlichkeitssignalen in Betreff und Text festlegen
Tickets nach ihrem Anliegen klassifizieren, etwa als Incident, Service Request oder Change
Ersten Ticket-Status basierend auf Anfrage-Tonalität vorhersagen
Weitere konfigurierte Auswahlfelder in Znuny mit passenden Klassifikationen befüllen
Pre-built setup templates to get started quickly with Znuny.
Incident, Service Request, Change, Problem, Knowledge Management
Mandanten-Queues, SLA-Stufen, Eskalationsrouting
Bürgeranfragen, bereichsübergreifendes Routing, Compliance-Tracking
Example monthly savings from replacing manual ticket routing with OTAI. See the full page for the assumptions behind these figures.
See how much Znuny can save you
estimated monthly savings vs. manual routing
See full ROI examplesFree Cloud Trial zum Evaluieren. Full On-Prem: ab ca. €500 / Monat (Software, agentenbasiert), auf Anfrage — Angebot je nach Agenten + Pack (Entry / Standard / Premium).
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Auf Anfrage · agentenbasiert
Häufige Fragen zu OTAI für Znuny.
Alles, was Sie brauchen, um OTAI für Znuny zu deployen, zu konfigurieren und zu betreiben.
Maßgeschneidertes Modell auf Basis Ihrer Queue-Definitionen. Typischerweise am selben Tag, Deployment on-prem.