Einstein 시작하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

Einstein이 무엇이고 Einstein이 어떻게 스마트 어시스턴트인지 설명할 수 있습니다.
Einstein에 경쟁 제품과 어떻게 차별화되는지 설명할 수 있습니다.
Einstein을 통해 모든 Salesforce 사용자가 더 스마트해지는 방법에 대해 설명할 수 있습니다.
Einstein에 사용되는 기초 AI 기술에 대해 설명할 수 있습니다.

Salesforce Einstein은 아주 많이 회자되고 있지만, Einstein이 정확히 뭘까요?

Einstein은 신뢰할 수 있는 CRM AI 어시스턴트입니다.

CRM에 인공 지능(AI)을 추가함으로써 모든 직능과 산업에 걸쳐 회사가 고객을 이해하고 고객과 상호작용하는 방법을 완전히 바꿔 놓을 수 있습니다. 이 모듈을 Einstein에 관한 모든 것을 알 수 있는 컨닝 페이퍼처럼 생각하세요.

이 유닛에서는 사용자가 물어볼 수 있는 질문과 그들에게 해줄 수 있는 답변을 요약합니다. 하지만 먼저 AI와 스마트 어시스턴트에 대한 몇 가지 기초 지식을 간단히 짚고 넘어가겠습니다.

AI 기초 및 AI 어시스턴트

AI 기초 요약

여러분은 선천적으로 지능이 높은 타입이신 것 같고, 그래서 비즈니스를 위한 인공 지능 모듈을 통해 AI에 대해 이미 많은 것을 알게 되셨으리라 생각합니다. 하지만 Einstein에 대해 더 자세히 알아보기 전에 해당 모듈에서 다룬 내용을 간단히 정리해 보겠습니다.

AI는 개인별 맞춤 추천 및 예측, 지능형 검색 및 작업 자동화로 우리의 삶을 더 편리하게 합니다.
AI는 데이터 통합, 컴퓨팅 성능 및 알고리즘으로 진화의 다음 단계를 코앞에 두고 있습니다.
AI는 우리의 소비 생활에서 이미 사용하는 애플리케이션에 내장되어 있고, 근본적으로 다양한 사용자 인터페이스(UI)를 통해 겉으로 드러납니다.
생성형 AI의 출현으로 인해 기업이 인간의 대화 방식과 매우 유사한 맞춤형 경험을 고객에게 제공할 수 있는 새로운 가능성이 열렸습니다.

AI 어시스턴트:

AI 어시스턴트를 통해 개인 또는 단체를 위해 작업을 수행하고 자동화할 수 있습니다. 지난 10년 동안 스마트 어시스턴트는 기능이 급격히 발전했습니다. Apple의 Siri에게 오늘 날씨가 어떤지 물어보거나 Amazon의 Alexa에게 새 주방 용품을 몇 개 주문해 달라고 하거나 Google 어시스턴트에 최신 Drake 앨범을 틀어 달라고 해본 적이 있다면 스마트 어시스턴트와 상호작용한 것입니다.

이 어시스턴트가 이렇게 스마트한 이유는 무엇일까요? 아래에서 확인하세요.

음성 입력: 네, 기지가 넘치는 어시스턴트는 사람이 말할 때 항상 경청하도록 설계되어 있습니다.
자연어 이해(자연어 처리의 부분 집합): 누군가가 내 말을 듣는 것과 내가 하는 말을 정말로 경청하는 것은 완전히 다릅니다. 이 기술을 통해 어시스턴트는 내가 하는 말의 의미를 실제로 이해하고 적절히 답할 수 있습니다.
음성 출력(자연어 생성): 대화 능력에 견줄 만한 것은 없습니다. 그러니 이 기술을 통해 어시스턴트가 정보를 화면에 표시하여 읽을 수 있도록 하는 데 그치지 않고 말로 전달할 수 있다는 사실을 하찮게 여기지 마세요. (게다가 화면을 보지 않아도 되므로 눈을 쉴 수 있습니다!)
인텔리전트한 해석: 사용자에게 무엇이 필요한지 예측하는 기능이 핵심입니다. 이 기술은 문맥, 과거 행동 및 데이터를 토대로 사용자가 다음에 원하는 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. (예를 들어 화요일 저녁 때마다 온라인으로 초밥을 주문하면 다음 주 비슷한 시간에 Google이 초밥에 대한 광고를 표시합니다.)
주체성(Agency): 사람은 늘 능력보다 많이 성취하는 사람을 찾으려고 합니다. 이 기술을 통해 어시스턴트는 사용자가 꼭 요청하지 않아도 행동을 취할 수 있습니다. 좋은 예: 어시스턴트는 회의 후에 회의록에 있는 완수되지 않은 실천 항목을 근거로 후속 회의를 예약합니다.

AI와 신뢰할 수 있는 어시스턴트에 대해선 잘 알고 있어요. Einstein은 어떻게 적용되나요?

Einstein은 신뢰할 수 있는 AI 어시스턴트이며, 다음과 같은 두 가지 범주로 나눠서 생각할 수 있습니다.

Einstein 기본 제공 애플리케이션
Einstein 플랫폼

Einstein 기본 제공 애플리케이션

이전 섹션에서 설명했듯이, AI는 사람들이 이미 사용하는 애플리케이션에 내장되고 있어 근본적으로 전체 Salesforce UI에 걸쳐 겉으로 드러납니다. 소비자 앱과 마찬가지로, Einstein은 AI를 모든 Salesforce 앱(Sales Cloud, Service Cloud 등)에 주입하는 내장형 스마트 어시스턴트이므로, 모든 비즈니스 사용자는 역할, 직능 및 산업에 관계없이 매일 사용하는 Salesforce 제품 안에서 바로 도움을 받을 수 있습니다.

Einstein 플랫폼

비즈니스는 저마다 다르게 운영되므로 Salesforce도 저마다 다르게 사용합니다. Einstein에는 관리자와 개발자가 비즈니스를 위한 맞춤 스마트 어시스턴트를 제작하기 위해 사용할 수 있는 강력한 도구가 포함되어 있습니다. 자연 언어에 대한 이해, 지능형 해석, 의도 파악 능력, 이미지에서의 텍스트 추출 기능, 주체성 구성 요소를 활용하는 어시스턴트를 갖춘다면 비즈니스와 고객 간의 상호작용을 돕고 고객을 더욱 면밀하게 이해할 수 있습니다. 고객이 스마트 어시스턴트와 상호작용하기 위해 사용할 수 있는 기능을 만들어 어시스턴트가 고객의 질문에 빨리 답하고 일상적인 문제를 고객 대신 해결하도록 할 수도 있습니다.

Einstein을 사용하면 모든 Salesforce 사용자는 충돌을 최소화하면서 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

회사 고객에 대해 분명히 이해할 수 있는 새로운 인사이트 발견
사용자가 확신을 갖고 결정을 내릴 수 있도록 결과 예측
모든 교류에서 최대한 많은 것을 얻을 수 있는 최선의 행동 추천
사용자가 고객 성공에 집중할 수 있도록 일상적인 작업 자동화
이메일, 기술 문서, 코드와 같은 다양한 형식의 맞춤형 컨텐츠를 생성

하지만 Einstein이 구체적으로 어떻게 비즈니스에 유익이 될 수 있나요?

방법을 알려드리겠습니다.

IT 분야에서 Einstein은 모든 직능 및 산업을 위한 인텔리전트 앱, 비즈니스 프로세스 및 워크플로를 만드는 데 유용합니다.
영업 분야에서 Einstein은 고객을 더욱 면밀하게 이해하고 기회를 포착하도록 도움으로써 영업 사원이 전환률을 높이고 더 많은 거래를 성사시킬 수 있게 합니다.
서비스 분야에서 Einstein은 고객이 원하는 채널에서 답을 즉시 찾는 데 도움이 되고, 사례를 분류하고 적절한 문서를 추천하여 에이전트가 사례를 더 빨리 해결하는 데 도움이 됩니다.
마케팅 분야에서 Einstein은 마케터가 고객에게 적합한 컨텐츠를 적시에 적절한 채널에서 보내 고객과 교류를 늘리는 데 도움이 됩니다.
그리고 커머스 분야에서 Einstein은 소매업자가 각 고객에게 가장 적합한 제품을 적시에 추천하여 매출을 늘리는 데 도움이 됩니다.

몇 가지 구체적인 고객 성공 사례는 다음과 같습니다.

Sales Cloud Einstein 리드 점수 매기기를 사용하여 순위가 가장 높은 리드의 리드 전환 2.35배 증가
Sales Cloud Einstein 활동 수집을 사용해 수동 데이터를 입력하는 데 보내는 시간을 줄여 영업 사원 생산성 20% 증대
Einstein 미사용 시 8-15%였던 신제품 이메일 개봉 비율을 71%로 높임
Commerce Cloud Einstein Product Recommendations를 사용하여 전환율 9.6% 상승 및 매출 15.5% 증대 실현

Einstein의 차별화 요인은 무엇인가요?

Salesforce의 데이터

모든 것은 여러분이 수집하는 데이터로 시작합니다. 이 데이터는 여러분이 처음 로그인한 후 Salesforce에 계속 입력해 온 것이지만, Einstein은 이메일, 일정, 소셜, IoT 및 외부 데이터도 사용합니다. 이 데이터는 AI 모델 학습에 필요한 연료가 됩니다. 복잡하게 들리나요? 전혀 그렇지 않습니다. 대부분의 데이터가 Salesforce에 이미 있기 때문에 데이터에 대해 직접 수행해야 하는 작업은 없습니다. 데이터는 Einstein이 학습을 시작할 수 있도록 이미 정형화되어 있습니다. MuleSoft 및 Data Cloud와 같은 도구를 활용하여 소스와 무관하게 모든 데이터를 Salesforce로 가져올 수 있습니다. 한 단계 더 나아가서 Data Cloud를 통해 데이터를 파악하고 중앙집중식 뷰로 통합하며, Salesforce 및 자체 AI 모델에서 해당 데이터를 활용할 수 있습니다. MuleSoft와 Data Cloud가 있어야 Einstein을 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 하지만 데이터를 연결 및 통합을 간소화해 주므로 Einstein을 더욱 신속하게 시작하는 데 도움이 됩니다.

맞춤 예측

Salesforce에 있는 모든 비즈니스의 데이터는 서로 다릅니다. 실제로 Salesforce에 있는 모든 레코드의 80%가 사용자 정의 개체입니다. Salesforce 고객마다 고유한 데이터 규칙이 있기 때문에 플랫폼에는 여러 귀중한 사용자 정의 개체가 보관되어 있습니다. 이용 사례와 데이터가 저마다 다른 각 고객에게 AI를 제공하려면 데이터 과학자가 많이 필요할 것입니다. 그리고 Salesforce가 이렇게 하지 않고 비즈니스의 고객 데이터 안에 AI를 직접 구축하려면 데이터 과학자들을 직접 고용해야 할 것입니다. 그 대신 Salesforce는 당사의 모든 고객에 맞게 모든 이용 사례에 걸쳐 규모를 조정할 수 있는 아주 특별한 기능을 만들어 Einstein에 포함시켰기 때문에 아무도 데이터 과학자를 많이 고용하지 않아도 됩니다. Salesforce는 이 기능을 자동화된 머신 러닝(AutoML)이라고 합니다.

AutoML이 어떻게 작동하는지 설명하는 예를 자세히 살펴보겠습니다.

커머스 팀에서 고객이 특정 상품을 구입할 가능성을 예측하길 원하는 경우를 가정해 보겠습니다. 팀이 무언가를 예측하기 위해서는 해당 상품을 구입하고 구입하지 않은 고객의 명단, 그리고 나이, 위치, 다른 구매 상품 등과 같은 해당 고객에 관한 모든 속성이 필요합니다. 이 데이터는 커머스 팀이 해당 상품의 구매로 이어지는 가장 중요한 요인이 무엇인지 이해하는 데 유용할 수 있습니다. 하지만 솔직히 말하면 중복 항목이 있고 그 중에 필드 몇 개가 완전히 작성되지 않은 항목이 하나 있거나, 시간이 지나면서 필드의 용도가 바뀌거나, 모든 항목에 걸쳐 필드가 전반적으로 완전히 표준화되지 않을 수 있습니다. AutoML의 데이터 정리 기능은 데이터를 면밀히 살펴보고 이런 오류를 찾은 후 자동으로 수정하거나 수정 플래그를 표시합니다.

데이터가 정리된 후에는 예측 모델을 만들 수 있도록 데이터 학습을 수행해야 합니다. 데이터 학습 전에 해당 상품을 구매할 성향을 예측하는 데 중요한 속성, 즉 특성을 식별해야 합니다. 이런 속성 또는 특성의 예로는 "고객이 된 시간," "고객 주소," 또는 "마지막으로 구매한 상품" 등이 있습니다. 하지만 Salesforce는 여러분께 이미 막대한 양의 데이터가 있다는 사실을 알기 때문에 여러분이 모든 데이터를 면밀히 살펴보는 것을 원하지 않습니다. AutoML에는 자동으로 데이터를 면밀히 살펴보고 상품을 구입하는 데 가장 중요한 특성을 식별하기 시작하는 특성 엔지니어링도 포함되어 있으므로 이 작업을 직접 수행하지 않아도 됩니다. 시스템에 더 정제된 데이터를 제공하면 데이터가 학습을 계속함에 따라 특성을 점점 더 정확하게 식별할 수 있습니다.

자, 이렇게 데이터가 학습되고 어떤 특성이 구매에 영향을 미칠 수 있는지 알 수 있도록 데이터 집합의 특성이 엔지니어링되었습니다. 마지막으로, AutoML은 자동 모델 선택을 사용하여 각 특성의 가중치를 계산하는 고유 예측 모델을 만듭니다. 가중치가 다른 가중치에 비해 높을수록 특성이 구입 성향을 예측하는 데 더 중요함을 의미합니다.

게다가 Einstein에는 가장 중요한 특성을 알려주고 해당 특성이 구매에 영향을 미치는 백분율을 계산하는 더욱 유용한 기능이 있습니다. 이제 구매에 영향을 미치기 위해 고객과 교류할 가장 좋은 방법을 결정하는 데 충분한 정보를 갖게 되었습니다.

AutoML을 사용하면 데이터 정리, 특성 엔지니어링, 자동 모델 선택이 자동화되므로 동일한 비즈니스 예측을 얻기 위해 데이터 과학자를 고용하지 않아도 됩니다.

Salesforce Platform에서 작동

그리고 마지막으로 Einstein은 신뢰할 수 있는 Salesforce Platform의 일부분이기 때문에 모든 Einstein 인사이트, 예측, 추천 및 작업이 Salesforce 안에서 제공되므로 익숙하고 즐겨 쓰는 모델 관리 및 모니터링 도구를 이용할 수 있습니다.

Einstein을 사용하려면 제가 천재여야 하나요? 아인슈타인은 천재였음이 분명한 것 같거든요.

네, 아인슈타인은 똑똑했지만 여러분 자신이 얼마나 똑똑한지도 과소 평가하지 마세요. 게다가 Einstein은 신뢰할 수 있는 AI 어시스턴트이기 때문에 사용이 편리하고, 비즈니스를 더 잘 이해하고 고객과 더 효과적으로 상호작용하는 데 도움이 됩니다. 윈-윈이죠.

Einstein을 사용하면 비즈니스와 고객을 위해 AI로 작동하는 스마트 어시스턴트와 애플리케이션을 편리하고 선언적인 포인트 앤 클릭 도구를 사용하여 만들 수 있습니다.

그리고 Einstein 기본 제공 애플리케이션을 사용하면 가장 광범위한 영업, 서비스 마케팅 및 커머스 이용 사례를 포괄하는 각 클라우드마다 내장된 인텔리전스 기능이 있습니다.

Einstein에 대해 하나만 기억한다면, 사용자가 다음을 할 수 있게 되어 일을 더 잘할 수 있다는 사실을 기억하세요.

데이터에 숨어 있는 인사이트와 패턴 발견
비즈니스 결과 예측
가장 좋은 행동, 제안 또는 교류 추천
비즈니스 프로세스 및 워크플로 자동화
이메일, 기술 문서, 코드와 같은 다양한 형식의 맞춤형 컨텐츠를 생성

그리고 Einstein은 계속 점점 스마트해지고 있습니다. 비즈니스에서 Einstein을 많이 사용할수록 이 도구에서 인사이트를 더 많이 얻을 수 있습니다.

Einstein 체험해보기

Einstein의 개요에 대해 알아보았으므로, 이제 Einstein이 무엇이고 어떻게 작동하고 왜 필요한지에 대한 일반적인 질문에 답할 수 있는 준비가 되셨습니다. 하지만 특정 제품과 기능에 대한 질문을 받으면 어떻게 해야 할까요?

답을 알려 드리겠습니다. 다음에는 Einstein 기본 제공 애플리케이션에 대해 알아봅니다.

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