概述
It matters because it brings AI directly into the daily workflows of millions of business users without requiring data-science expertise.
深入探讨
Einstein 于 2016 年推出，将机器学习嵌入 Salesforce“云”中，以便人工智能可以处理公司自己的 CRM 数据。经典的 Einstein 功能包括潜在客户和机会评分（预测哪些交易将完成）、预测和建议的后续步骤。随着生成式人工智能浪潮的到来，Salesforce 添加了 Einstein GPT，然后添加了 Einstein Copilot，这是一款会话助理，可以起草销售电子邮件、总结案例并回答基于公司数据的问题。一个核心部分是爱因斯坦信任层，它旨在保证提示和客户数据的安全，掩盖敏感信息，并避免使用该数据来训练外部基础模型。 Salesforce 还提供 Data Cloud 来统一客户数据，最近还提供 Agentforce，这是一个用于构建在整个企业中采取行动的自主 AI 代理的平台。
现实世界的实施
销售代表看到 Einstein 潜在客户分数对最有可能转化的潜在客户进行了排名，因此他们会优先考虑最热门的潜在客户。
支持代理使用 Einstein 自动总结较长的客户服务案例，并根据帐户的历史记录起草回复。
营销人员要求 Einstein Copilot 直接在 Salesforce 内为营销活动片段生成个性化电子邮件副本。
Agentforce 服务代理自主处理常规客户问题，仅将复杂问题上报给人工处理。
Salesforce Einstein 的未来
Salesforce 正在通过 Agentforce 大力推动“代理”人工智能，其中人工智能代理可以自主解决服务单、确定潜在客户资格并在人工监督下完成多步骤任务。期望更深入地了解统一的数据云数据、更多针对特定行业的代理以及与处理的结果或“对话”相关的定价。最大的挑战是信任、准确性和证明真正的生产力提升，因此安全护栏和可衡量的投资回报仍将是 Einstein 和 Agentforce 发展的核心。
付诸实践
为什么这很重要
- 供应商策略. 供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
- 成本与预算. 商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
- 风险与安全. 公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
留意
- 发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
- API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
- 单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
后续步骤
- 使用您自己的任务和数据集评估提供商。
- 在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
- 维护跨模型或供应商的后备计划。
- 监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
常见问题
What is Salesforce Einstein?
Salesforce Einstein 是内置于 Salesforce 客户关系管理 (CRM) 平台中的 AI 层，为销售、服务和营销工具添加预测、建议和生成内容。这很重要，因为它将人工智能直接带入数百万商业用户的日常工作流程，而无需数据科学专业知识。
Salesforce Einstein 内置于什么样的软件平台？
Einstein 是嵌入 Salesforce CRM 平台的人工智能层，用于销售、服务和营销。
爱因斯坦领先和机会评分可以帮助企业做什么？
爱因斯坦评分使用预测机器学习根据潜在客户和交易的转化可能性对潜在客户和交易进行排名，帮助销售代表确定优先级。
爱因斯坦信任层的主要目的是什么？
信任层添加了数据屏蔽和零保留协议等防护措施，因此敏感的 CRM 数据在使用生成式 AI 时仍能受到保护。
爱因斯坦的生成功能如何立足于公司的真实数据？
Einstein 使用检索增强生成，将相关 CRM 记录插入提示中，以便模型的答案反映实际的公司数据。
Salesforce 的最新产品 Agentforce 是什么？
Agentforce 是 Salesforce 的平台，用于构建代理 AI，可以在人工监督下自主完成多步骤业务任务。