学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 解释爱因斯坦平台如何允许任何管理员或开发人员构建自己的智能助手。
- 列出每个爱因斯坦平台产品。
建立自己的智能助手
就像你在上一个单元中学到的那样，我们推出了具有开箱即用功能的爱因斯坦，以便在我们的Salesforce云中启用。但我们都知道，Salesforce管理员和开发人员会根据其业务与客户交互的独特方式自定义Salesforce实例。幸运的是，有很多方法可以自定义Salesforce，但是如何自定义Salesforce Einstein呢？
爱因斯坦平台允许所有管理员和开发人员为各种用例构建自己的AI驱动助手。您可以使用点击和编程功能来构建预测通过Salesforce浮出水面的任何应用程序。
所有爱因斯坦平台产品都包含我们在单元1中告诉您的一个或多个智能助手组件。继续阅读以深入了解可以构建自己的智能助手的平台产品。
爱因斯坦机器人
爱因斯坦机器人允许您在“客户”最喜欢的渠道（如聊天，消息或语音）中构建智能助理。爱因斯坦机器人使用自然语言处理（NLP）为客户提供即时帮助，通过回答常见问题或收集正确的信息，将对话无缝地交给正确的代理，以解决更复杂的问题或案例。
假设您是一家电子商务企业，并且您的服务团队通过许多不同渠道获得大量查询。使用爱因斯坦机器人，您可以为您的企业创建聊天机器人，以便立即为客户回答特定的常规问题，例如更新密码或订购状态更新。这使得服务代理有更多时间处理复杂，细微的案例，客户可以快速获得答案，从而节省时间。如果爱因斯坦机器人目前没有答案，您可以立即通过聊天窗口中的品牌问候欢迎您的客户，将他们指引给合适的代理商，以便快速帮助他们。考虑到客户生活在即时，移动，网络驱动的世界中，他们希望立即实现一对一的服务。如果他们没有迅速得到回应，他们可以少考虑一个品牌。爱因斯坦机器人消除了这种摩擦。
爱因斯坦之声
注意
我们通过试点计划向选定的客户提供爱因斯坦语音，该计划要求就特定条款和条件达成一致。除非或直到Salesforce宣布其在文档或新闻稿或公开声明中的一般可用性，否则爱因斯坦语音可能会发生变化，并且通常不可用。我们无法保证在任何特定时间范围内或根本无法保证一般可用性。仅根据通常可用的产品和功能做出购买决定。
爱因斯坦语音使所有用户都可以从任何设备与Salesforce交谈。爱因斯坦语音分为两个部分：启用您的组织（爱因斯坦语音助理），并为您的客户（爱因斯坦语音机器人）提供他们可以与之交谈的智能助手。
爱因斯坦语音助理
使用爱因斯坦语音助手，您可以让组织中的任何人与Salesforce交谈。
假设您有一个杀手级销售组织。你的销售代表忙于炫耀产品，握手和完成交易，但他们仍然没有达到配额。你怎么能让他们更快地完成交易并达到这些配额？
让我们来看看Sandra的镜头 – 您在美国东南部地区的高级客户经理。每天早上醒来时，她都会打开电子邮件，优先考虑那天最需要她注意的帐户，机会和会议。如果她被告知要优先考虑什么呢？
爱因斯坦语音助理每天早上都可以告诉桑德拉（代替她躺在床上通过电子邮件阅读）优先考虑并集中注意力的事情，这样她就可以利用这段时间从床上下来早些时候，为这些会议做准备，为今天做好准备。
快进3个小时。她的爱因斯坦语音助理告诉她与潜在客户Sharper Fish，LLC的会面。会议进行得很顺利。看起来她即将完成交易，但她只需要向她的产品经理询问产品功能的说明。通常情况下，桑德拉必须编写或输入笔记和行动项目，这不仅需要时间，而且可能会丢失在她的桌面上。通过爱因斯坦语音助手，Sandra可以在她从会议开始并记录笔记时使用她的智能手机与Salesforce交谈。爱因斯坦会理解行动项目，提醒她做这些事情，并为她安排后续会议。
在爱因斯坦语音助手的帮助下，Sandra能够通过产品功能问题的快速转变完成与Sharper Fish，LLC的交易。接下来的一周，桑德拉与她的经理就过去一个月的交易进展以及管道中剩下的内容进行了会面。由于她白天忙于销售，她通常会在这些会议期间花时间查找记录和导航仪表板。这是Sandra和她的经理可以保存的另一个例子。幸运的是，通过爱因斯坦语音助手，Sandra可以通过她的语音创建和导航仪表板以及实时提取记录来推动Salesforce。
爱因斯坦语音机器人
使用爱因斯坦语音机器人，您的客户可以通过他们的声音与您的品牌互动。
假设您是一家销售钱包的电子商务企业，您会收到客户询问其订单最后状态的大量询问。现在有了爱因斯坦语音机器人，您的公司可以声明性地建立品牌体验，让客户能够与他们的智能扬声器对话并获得订单状态的更新，而无需拿起电话或登录门户网站。语音助手与Salesforce集成，因此客户可以提出问题（说明订单状态），爱因斯坦语音机器人将搜索Salesforce并找到答案，它会将答案反馈给客户。这使您的客户更容易获得他们正在寻找的响应，并且它允许您的服务代理更快地解决案例，留下更复杂，细致入微的案例供他们关注。
爱因斯坦预测生成器
Einstein Prediction Builder是一个简单的点击式向导，可让您快速对未加密的Salesforce数据进行自定义预测。您可以通过点击而非代码为销售，服务，营销，商业，IT，财务甚至人力资源部门创建业务的任何部分的预测。
在了解如何将Prediction Builder应用于您的业务时，请问自己要预测哪些对象和字段。
- 我是否想要预测是或否问题的答案？（二进制分类）
- 这个邮政编码对我的公司来说是个好机会吗？
- 请问这个客户 磨损？
- 新员工是否需要特定类型的培训？
- 会˚F 光 按时到达？
- 将一个客户 错过付款？
- 我想预测金额吗？（回归测试版）
假设您是一家向零售店销售的消费品公司，最近您遇到了一个大问题，一些商店终止了对您产品的购买。因此，您希望为您的服务代表提供有关零售店是否会减少的预测。使用Prediction Builder，您可以选择要预测的对象，在本例中为“零售商店”和您要进行预测的字段，在本例中为“损耗？”。然后，您引入包含零售商店所有订单项的数据集，以及它们是否已经磨损，以及客户周围的其他特征，并且AutoML将在后端发挥其魔力。
最后，预测构建器将为您提供客户是否会进行磨损的可能性百分比（对于所有具有“磨损”空白字段的客户），以及围绕预测的主要正面和负面特征。
既然您的服务代表拥有这些有价值的信息，他们就知道要与哪些客户互动，并且他们更好地了解如何与他们互动以防止人员流失。最终，这将减少您的业务损失机会和收入。
爱因斯坦下一个最佳行动
爱因斯坦下一个最佳行动（NBA）允许您使用基于规则和预测的模型为您的企业中的任何人提供智能的上下文推荐和优惠。行动是在Salesforce中直接提供最大影响力洞察力的时刻提供的。
让我们带回您的业务在客户流失中苦苦挣扎的同一场景，并且您已经为您的服务代表构建了一个预测模型，以查看哪些客户可能会与其他客户相比。现在，如果您可以为您的服务代表提供正确的建议，以便让客户避免磨损，该怎么办？
通过“下一步最佳操作”，您可以根据预测和结果创建规则或命题，以便为服务代表提供最佳建议，以便向客户推荐。假设您建议向具有80％或更高消耗可能性的客户推荐两年期合同延期10％的折扣。当您的服务代表遇到属于该类别的客户的预测时，他们会被推荐到Lightning控制台中跟进他们并发送10％的折扣，他们可以立即采取行动，所有这些都来自Salesforce。
问题是，为所有业务创建不同场景的后续策略有很多种不同的组合，因此在Salesforce中自动显示命题，直接发送给用户有助于消除他们当天的猜测。
爱因斯坦发现
与爱因斯坦预测构建器一样，爱因斯坦发现也可以在不需要您自己的数据科学家的情况下预测结果。
让我们回到Prediction Builder示例中的客户流失问题。假设您的消费品业务有一些分析师与不同团队合作以优化运营。而且您的企业在Salesforce中拥有大量数据，并且具有严格的数据要求。Salesforce实例中有一些重要字段可以帮助预测客户流失。您的服务代表通过来自Prediction Builder的Lightning服务控制台接收预测，开始意识到少数客户面临着人员流失的风险。Prediction Builder告诉他们一些高级别的原因，但服务代表想要找到问题的根源。
通过爱因斯坦发现，任何人都可以充分了解公司中所有数据的相关模式，无论是否加密，都可以预测客户流失。您可以完全控制他们放入预测模型的数据，并能够深入挖掘预测和见解。
例如，爱因斯坦预测生成器将显示客户可能会因为最近一次购买而在3个月前购买的服务代表。此外，他们的商店不在您的产品需求量大的地区。有了这种洞察力，服务代表如何回应？哪种见解比另一种更重要？爱因斯坦发现可以为你解答。如果它告诉您某个零售点的消费者需求更重要怎么办？凭借这种洞察力，您的服务团队可以与销售，营销和产品团队合作，设计满足该地点需求的产品，或促进这些领域的营销，以提高产品的认知度。
爱因斯坦视觉与语言
构建支持AI的应用程序可能很难，因为您必须利用非结构化数据并理解它们。就像我们在第一个单元中提到的那样，在图像，文本，视频，word文档和音频文件等文件中有非常多类型的非结构化数据。但是所有企业都可以从这些非结构化数据的预测中受益，这就是爱因斯坦愿景和语言的用武之地。爱因斯坦愿景和语言是一组API和服务，供Salesforce开发人员用来为任何应用程序添加深度学习功能，最终允许最终用户对图像进行分类并从文本中提取含义。
爱因斯坦视觉由爱因斯坦物体探测和爱因斯坦图像分类组成。这些API共同利用图像中的非结构化数据，从而帮助员工大规模对其进行分类。假设您拥有一家拥有各种产品的相机公司。设备损坏的频率超出预期。您公司的代表可以拍摄设备的照片，在爱因斯坦图像分类的帮助下，他们能够了解设备是否损坏，损坏的位置，以及估计设备的损耗程度。维修费用。这将消除检查所有设备的猜测，并将为您的代表节省大量时间。
爱因斯坦物体检测提取并对图像中的物体进行背景化。例如，假设您是一家在仓库中拥有装载库存的公司。您的团队可以拍摄库存照片，爱因斯坦物体检测可以识别出有多少特定物品，因此您的团队可以准确地计划何时订购更多，节省不必要的开支。
爱因斯坦语包括爱因斯坦情感和爱因斯坦意图。这些API共同利用文本中的非结构化数据来理解和理解，以帮助您更好地了解客户。假设您为一家服装公司工作，并推出了一系列新的运动衫。您希望帮助您的营销人员了解客户对您的新系列运动衫的感受。使用爱因斯坦语言，您可以构建一个应用程序，其中包含有关运动衫系列的信息，例如：运动衫系列的名称，包含的颜色，包含的尺寸，材料，销售地点等然后，爱因斯坦可以通过社交媒体来了解人们是否发布了关于产品的内容以及关于产品的内容。使用爱因斯坦情绪的积极和消极情绪过滤器，你的营销人员了解谁喜欢或不喜欢运动衫，以及为什么他们这样做，以便他们可以相应地调整他们的营销策略。使用爱因斯坦意图对不同的文本进行分类，您的营销人员可以对客户对产品的评价进行分类，无论他们是在谈论颜色，质地，耐用性等等。这种知识本身就是您的团队成为更好的营销人员和更好的卖家。
准备好让您的Salesforce爱因斯坦开启？
现在您已经看到了Salesforce Einstein所提供的一些内容。请查看下面的参考资料部分，继续探索您感兴趣的主题。
