В последние несколько дней моя лента на LinkedIn полна дискуссий об Эйнштейне. Я бы хотел, чтобы linkedin мог использовать интеллектуального бота, который мог бы удалить дубликаты сообщений в моей ленте или дать оценку родительской теме на основе активности вокруг нее.
Поскольку мы говорим о ботах, давайте без промедления перейдем к Эйнштейну. Согласно Salesforce, это новый ИИ, который можно автоматически настраивать для каждого отдельного клиента, и он будет обучаться, самонастраиваться и становиться умнее с каждым взаимодействием и дополнительными данными.
Звучит как волшебный молоток, которым мы все хотим решить наши проблемы. На-на, не делай поспешных выводов. Начнем с извечного вопроса
Что такое ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) обычно определяется как наука о том, как заставить компьютеры делать то, что требует интеллекта, когда это делают люди. ИИ добился определенного успеха в ограниченных или упрощенных областях.
Используем ли мы ИИ?
ИИ рядом с нами, и каждый день он вносит огромные изменения в нашу жизнь. В нашей повседневной жизни у нас довольно много ситуаций, когда мы используем эти комбинации.
- Сири в твоем телефоне
- Полет на дроне
- Управление Go-pro с мобильного устройства
- Игровые приставки
- Рекомендации фильмов — Netflix
- Умные автомобили
- Опыт покупок на амазон
- Новостные приложения
- Музыкальные рекомендации — Pandora
- Рекомендации Facebook
- Linkedin — Люди, которых вы можете знать
- GPS-приложение
- Алекса Амазонки
Что стоит за этим?
ИИ построен на трех отдельных кирпичиках
- Обработка естественного языка (NLP) — это форма машинного обучения, которая распознает язык и его многочисленные правила использования и грамматики, находя закономерности в больших наборах данных для выполнения анализа настроений и поиска тенденций.
- Глубокое обучение — означает, что машины могут все больше и больше учиться выполнять сложные задачи, которые всего пару лет назад считались требующими уникального человеческого интеллекта.
- Теория управления — это междисциплинарная область инженерии и математики, изучающая поведение динамических систем с входными данными и то, как их поведение изменяется с помощью обратной связи.
Что Salesforce хочет с этим сделать?
Salesforce пытается внедрить этот прогнозный интеллект в CRM. Они знают, что правильное их сочетание станет катализатором успеха.
Вот возможные варианты использования
Продажи
- Автоматически фиксируйте действия по продажам
- Автоматически регистрировать данные клиентов
- Предлагайте следующие действия и рекомендуемые ответы по электронной почте
Сервис
- Автоматически классифицировать и направлять обращения
- Рекомендовать решения и статьи базы знаний
- Сообщества самообслуживания и автоматизированные помощники
Маркетинг
- Автоматически оценивать вероятность открытия электронного письма
- Предоставьте следующий лучший продукт, контент или предложение
- Отправляйте сообщения в нужное время, когда клиент с наибольшей вероятностью заинтересуется
Обеспокоенность
- Истинный успех таких инструментов заключается в прозрачности, которую они дают пользователю, что им не движет темная сила.
- В служебном канале знание дополнительной информации, выходящей за рамки контекста, может сильно запутать агентов.
- У большинства компаний данные рассредоточены по нескольким хранилищам. Использование или внедрение этого в саму Salesforce по-прежнему является серьезной проблемой, прежде чем думать об исследовании неизведанной территории ИИ.
Вывод
Поскольку мы подходим к совершенно новой теме, важно правильно сформулировать тему, прежде чем углубляться в мелочи. Использование этого инструмента на основе статей Salesforce может дать ложное представление о точности и анализе. Я обновлю свое мнение, как только возьму в руки этот инструмент. Но от всего сердца я желаю, чтобы Einstein стал одним из самых успешных продуктов в арсенале отдела продаж и поставил его в один ряд с Google и Facebook.
Далее — Дримфорс! Вы увидите Эйнштейна в действии. А пока начните изучать Модуль Einstein Trailhead, чтобы узнать больше. Пожалуйста, оставьте комментарий, если вы думаете, что я пропустил что-то важное.
