使用 Einstein 平台
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 说明 Einstein 平台如何让任何管理员或开发人员都可以打造他们自己的智能助理。
- 列出每个 Einstein 平台产品。
打造您自己的智能助理
从上一个单元您了解到，Einstein 立即可用的功能可以跨每个 Salesforce 云启用。但是我们都知道 Salesforce 管理员和开发人员因为他们的业务与客户互动的独特方式而需要定制他们的 Salesforce 实例。幸运的是，有许多方式可以定制 Salesforce，但是定制 Salesforce Einstein 又是怎样的呢？
Einstein 平台允许所有管理员和开发人员为丰富的用例打造他们自己的 AI 赋能助理。您可以使用点击式和编程式功能来打造应用程序，可以预测通过 Salesforce 呈现的任何东西。
Einstein 平台的所有产品都结合了我们在第一单元中介绍过的一个或多个智能助理组件。继续阅读深入了解平台的产品，以便打造您自己的智能助理。
Einstein Bot
Einstein Bot 允许您把一个智能助理植入到您的“客户”最喜爱的频道，比如聊天、消息或语音。 Einstein Bot 采用自然语言处理 (NLP) 为客户提供即时帮助，回答常见问题，或者对于更复杂的问题或个案，采集正确的信息以便把对话无缝转接给合适的客服人员。
假设您是一家电商企业，您的服务团队通过许多不同渠道收到无数咨询。有了 Einstein Bot，您可以为您的业务创建聊天机器人，立即回答客户的具体、常规的问题，比如更新密码或订单状态更新。这样服务客服人员可以有更多时间处理更复杂、更微妙的个案，客户也可以更快得到答案，节省时间。而且如果 Einstein Bot 不能马上回答，您的客户可以在聊天窗口中立即收到品牌的问候，把他们转接给合适的客服人员，更快速地帮助他们。考虑到客户生活在一个即时、移动、网络驱动的世界中，他们期望一对一服务，而且是即刻的。如果他们得不到迅速响应，他们对品牌的印象将打折。Einstein Bot 可以消除这种摩擦。
Einstein 预测生成器
Einstein 预测生成器是一个简单的点击式向导，允许您根据非加密 Salesforce 数据快速生成自定义预测。您只需点击，无需写代码就可以为业务的任意部分创建预测，包括销售、服务、营销、商业、IT、财务甚至是人事。
说起了解如何把预测生成器应用到您的业务，问自己您希望预测哪些对象和字段。
- 我想预测对是非问题的回答吗？（二进制分类）
- 这个邮政编码对我的业务来说是否是一个好的业务机会？
- 这个客户是否会流失？
- 新员工是否需要某一类培训？
- 某个航班能否准时抵达？
- 某个客户是否漏了付款？
- 我是否想预测金额？(回归——Beta 版)
- 以什么价格我们可以卖掉这个房子？
假设您是一家面向零售店销售的消费品公司，您最近遇到了一个大问题，有些店终止了采购您的产品。由于这个原因，您想为服务代表提供预测，某家零售店是否会流失。通过预测生成器，您可以选择您希望预测的对象，在这个例子中是“零售店”，以及您想预测的字段，这里是“流失？”。然后，您加入包含零售店以及是否已经流失的所有明细项目的数据集，加上围绕客户的其他特征，AutoML 会在后台做神奇的事情。
最后，预测生成器将向您提供客户是否会流失的几率百分比（对于“流失？”字段为空的所有客户），以及围绕预测的最高正面和负面特征。
现在您的服务代表掌握了这一宝贵信息，他们知道与哪些客户交流，而且关于如何与他们交流以防流失，他们有了更好的主意。最终，这将减少失去的业务机会，增加业务收入。
Einstein Next Best Action
Einstein Next Best Action (NBA) 允许您使用基于规则的预测模型向您业务中的任何人提供智能、基于语境的建议和产品。在影响力最大的时刻实施行动，在 Salesforce 里面直接呈现洞察。
我们回到同样的场景，您的业务遭遇了客户流失问题，您已经构建了一个预测模型，让服务代表查看哪些客户相对于其他人可能会流失。如果现在您可以为服务代表提供正确的客户相关建议，会怎么样？
有了 Next Best Action，您可以根据预测和结果创建规则或提议，向服务代表呈现最好的建议，推荐给客户。假设您提议向有 80% 或更高几率流失的客户推荐续约两年打九折。您的服务代表遇到属于那一类的客户的预测时，Lightning 控制台会建议他们跟进并且发出九折邀请，他们可以立即采取行动，全部都在 Salesforce 中完成。
问题是可以为所有业务的不同情形创建非常多的跟进战术的不同组合，因此在 Salesforce 里面自动把提议直接摆在用户面前可以免得他们去猜。
Einstein Discovery
跟 Einstein 预测生成器一样，Einstein Discovery 也预测结果，无需您自己的数据科学家。
我们回到预测生成器例子中的客户流失问题。假设您的消费品业务有一些与不同团队合作优化经营的分析师。而且您的业务在 Salesforce 储存了很多数据，有严格的数据要求。您的 Salesforce 实例中有一些重要字段可以帮助预测客户流失。您的服务代表通过 Lightning 服务控制台从预测生成器收到预测，开始意识到有几个客户有流失的风险。预测生成器告诉他们一些顶层原因，但是服务代表想追根究底。
有了 Einstein Discovery，任何人都可以完全理解您公司中所有数据的相关模式，不论是否加密，从而对客户流失做出预测。您可以完全掌控他们放入预测模型的数据，并且能够更深地挖掘预测和洞察。
比如，Einstein 预测生成器将向服务代表显示可能会流失的客户，因为他们上一次购物是在 3 个月前。而且，他们的店不在您的产品需求旺盛的地区。有了这一洞察，服务代表会如何响应？哪个洞察比其他更重要？Einstein Discovery 可以回答您。如果它告诉您某个零售点的消费者需求更重要，会怎样？有了那个洞察，您的服务团队可以与销售、营销以及产品团队合作，设计满足那个地点的需求的产品，或者在那些地区加强营销力度，从而提高产品知名度。
Einstein 和生成式 AI
Salesforce Einstein 的最新创新是使用 Einstein 的生成式 AI。自互联网引入以来，生成式人工智能的兴起引发了商业中最重要的技术变革之一。生成式人工智能，如 ChatGPT，将改变组织及其客户的互动方式，从而实现更加个性化、协作和对话式的连接。
Einstein 允许企业通过将大型语言模型 (LLM) 安全可靠地引入其 CRM 数据中来生成个性化和相关的内容。
它是基于我们值得信赖的基础架构平台 Hyperforce 构建的，通过我们一流的安全护栏解决数据隐私和合规性问题。Einstein GPT 还具有高度的客户意识，通过预先构建与 Data Cloud 的连接，提供对每天发生的数十亿客户事件的实时洞察。这意味着生成的每条内容，无论是电子邮件、报告、知识文章还是一段代码，都与您的客户高度相关。
要入门 Einstein 和生成式 GPT，您可以从开放且可扩展的模型生态系统中进行选择，其中包括专有的 Salesforce 模型或来自 OpenAI 或 Anthropic 等合作伙伴的公共模型，或者自带模型。为了确保公共模型不会保留敏感数据，Salesforce 零保留架构要求客户数据永远不会存储在 Salesforce 之外。这让您内心平静，因为这会在 Salesforce 的信任范围内安全、负责任地使用您的客户数据。
使用“使用 Einstein 的生成式 AI”通过使用对话智能帮助您更快地完成交易、在最短时间内解决服务查询、改善客户关系并最终增加收入，从而在整个 Customer 360 范围内创造更多定制化体验。例如，如果您是销售代表，希望为您的某个客户制定电子邮件，Einstein 可以帮助您提取相关上下文，例如客户的主要联系人、示例电子邮件、最新消息以及与该客户的最后一次互动。使用 CRM 数据，Einstein 还可以自动嵌入相关的优惠和促销活动，以帮助您完成交易。结果是一封可靠的、基于客户数据的电子邮件，并通过定制的产品进行个性化。电子邮件生成后，模型不会保留任何私人客户数据，并且销售代表始终能够在发送电子邮件之前查看电子邮件。
准备好使用 Einstein 了吗？
现在您了解了 Einstein 的一些功能。请看下面的“资源”部分，继续探索您感兴趣的主题。
资源
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