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SalesforceEinsteinGPT与DataCloud、SalesforceFlow集成:释放企业生产力的新篇章
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编译 | 周炎

编辑 | 云鹏

据智东西4月21日报道,Salesforce近日宣布了一项重大计划,即将其人工智能技术Einstein GPT与其数据云和Salesforce Flow进行整合。这一举措有望进一步推动企业AI技术的应用和发展。

Salesforce,自1999年成立以来,以其卓越的客户关系管理(CRM)SaaS服务成为美国最大的供应商。该公司的CRM服务分为五大类别:销售云、服务云、数据云、协作云和自定义云,让企业得以借助云技术更有效地连接客户、合作伙伴以及潜在客户。此外,Salesforce Flow则是该公司为企业提供的业务自动化工具。

在今年三月份,Salesforce公司发布了一款创新性的人工智能工具——Einstein GPT。技术层面上,Einstein GPT是一款基于自然语言处理技术的预训练语言模型。而这款工具的特别之处在于,它将GPT-3整合到了Salesforce的客户关系管理平台中,形成了一个全球独有的生成式AI客户关系管理(CRM)工具。Salesforce公司自豪地宣称,Einstein GPT的推出,将极大地提升他们客户系统的生产力。

Einstein GPT的出现似乎已经证明了其在改变客户服务领域的巨大潜力。其客户支持功能通过智能回答简短问题,有效缓解了客户服务团队的工作压力,并显著减少了客户的等待时间。这种创新的服务模式提高了客户满意度,因为客户能够更迅速地解决遇到的问题,无需再耐心等待人工接通服务。而对于营销部门来说,Einstein GPT的自动化电子邮件内容生成能力也是一个巨大的福音。这样,营销团队就能够更加专注于策划各类营销活动以及其它重要事务,而不再需要花费宝贵的时间去撰写每一封电子邮件。总的来说,Einstein GPT的出现无疑为客户服务领域带来了全新的变革。

VentureBeat报道指出,将Einstein GPT与Data Cloud等服务平台整合,将有助于为企业带来更为精准的解决方案。同时,Einstein GPT与Salesforce Flow等业务自动化工具的结合,将助力企业更高效地搭建自动化的工作流程,从而提升运营效率。

上个月,Salesforce推出了一款名为“Einstein GPT for Commerce”的新工具,它可能会帮助我们更好地理解Salesforce的集成计划。据Salesforce方面的介绍,这款新工具利用了人工智能模型和Data Cloud中的数据(如客户统计数据和购物历史记录),以创建个性化的产品列表。这意味着,我们不再需要预先加载产品描述或在后端输入信息。值得注意的是,AI生成的内容会根据客户信息和需求不断调整和优化。

在某些地区,如澳大利亚,当地的客户可能会发现与北美客户所看到的产品描述有所不同。这不仅简化了流程,也降低了操作难度,同时为定制化的促销产品提供了可能。此外,Einstein GPT for Commerce能够借助WhatsApp、SMS以及电子邮件等方式,主动向客户推送消息,从而实现更加高效的客户关系管理。另一方面,Einstein GPT与Data Cloud的深度整合,更能够为客户提供精准的商业决策分析,助力企业做出更有效的运营选择。

Gartner公司的副总裁Kyle Davis表示,结合Einstein GPT和Salesforce Flow这两个工具,有着巨大的研究和发展潜力。Einstein GPT能够根据客户提供的文本提示生成工作流程,而Salesforce Flow则可以实现业务自动化。尽管生成的内容仍需人工审查,但相比于完全由人工操作,这无疑大大节省了时间。

SalesforceEinsteinGPT与DataCloud、SalesforceFlow集成:释放企业生产力的新篇章

他还补充道,Data Cloud提供了摄取和协调Salesforce内部和外部数据的能力,根据这些数据采取行动对客户来说具有更大的价值。目前,Einstein GPT与Data Cloud和Salesforce Flow集成还都处于开发阶段,Salesforce预计它们将于今年6月进入早期测试阶段,然后在明年进行公开发布。

结语:生成式AI与云计算强强联合,或将为企业提供更好服务

在生成式AI热潮下,和Salesforce一样,还有许多厂商都将生成式AI与云计算进行结合,其中不乏微软、谷歌、亚马逊等巨头。将生成式AI与云计算进行融合,可以帮助企业更好地管理数据,发现新的信息模式,简化工作过程,更值得一提的是,二者结合还可以简化复杂流程,让产品和服务变得更加流畅、更灵活。

而从背后的原理来讲,将生成式AI集成到云计算中的一个主要原因就是其处理的工作自动户程度很高,而云架构中整合进生成式AI也可以帮助其改进数据管理,包括识别、分类和索引不同类型的数据。

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