Salesforce承诺提供开箱即用人工智能应用程序
社区•2017-07-25•公司新闻•
Salesforce在Einstein人工智能上采用了一种应用程序优先的方法。这和公共云人工智能产品形成了鲜明的对比，采用这种做法的部分原因是该公司汲取了从Salesforce Wave学到的教训。
这个世界上没有足够多的数据科学家，所以Salesforce依靠自动化和以应用程序为中心的方法来将其Einstein人工智能功能带给大众。
在月初于旧金山举行的Salesforce分析师峰会上，公司高管们分享了该公司在两年多的时间里工作的详细情况，目标是建立高度自动化的数据管理和机器学习通道，以大规模提供预测和建议。这项工作从Exact Target预测客户旅程开始，许多（虽然不是全部）Salesforce的AI采集被插入同一自动化通道。该公司高管表示，此系统可以扩展，因为所有的数据收集、数据准备、功能选择、模型构建、超参数调整和评分都是自动处理的。
Salesforce表示，该公司花了两年多的时间开发自动化数据管理和机器学习通道，以大规模推动针对客户的预测。
根据Salesforce提供的数据显示，这种数据管理和机器学习通道已经每天对潜在客户提供多达3亿条预测/推荐/打分的建议。它是Sales Cloud Einstein、Service Cloud Einstein和Marketing Cloud Einstein应用程序的引擎，这些应用程序已经推出或者将在今年内推出。下一步将推出的将是Sales Cloud Einstein应用程序，它将在2月份的Salesforce Spring 2017版本中推出。
Einstein的高级副总裁兼总经理John Ball也是一位KXEN的“老兵“，Salesforce聘请他是因为看重他在自动化分析方面拥有的经验。John Ball表示，”我们的一个试用客户开始尝试（Einstein Predictive Lead Scoring），然后销售额增长了25％“。
Einstein应用程序的目标是帮助人们专注于真正重要的事。例如，Predictive Lead Scoring可帮助销售人员关注最有前途的潜在客户。Opportunity Insights——另一个销售类Cloud Einstein应用程序于2月份推出，能够帮助销售人员设定下一个优先事项。对于那些仍然没有完成销售任务的销售人员来说，这意味着下一个最有可能达成的交易；而对于那些已经完成销售任务的销售人员来说，就可以培养自己的潜在客户群。
爱因斯坦应用程序并不适合每个公司。首先，它需要大量的数据来推动自动化、基于机器学习的预测。如果你每个月处理的潜在客户少于100人，那么人类就可以处理这些工作，他们能很好地把握哪些潜在客户应该是高优先级的。Ball表示，只有当数据的体量巨大，使用Einstein应用程序才有意义。
这不是说Einstein只适合大公司。数据量才是应用程序的关键。例如，许多小型营销团队每月都会发送数百万封电子邮件。因此，Predictive Scoring&Audiences和Automated Send-Time Optimization——今年将出现在Marketing Cloud中的两款应用程序即使对于小公司来说也是很有意义的，只要他们在进行大规模的市场营销。
Ball表示，现在，Salesforce正在采集和选择简单明了的Einstein应用程序，只要“开箱即用“。但随着时间的推移，公司计划开发更复杂的应用程序，可能需要一些咨询和业务流程更改才能进行部署。还有计划支持自定义Einstein应用程序，但在Salesforce表示，在这里需要的也只是具备点击式处理能力的开发人员，而不需要数据科学人才。
在更复杂的应用程序或自定义应用程序功能露面之前，Salesforce提供了Analytics Cloud Einstein Smart Data Discovery的特别分析和推荐功能，该软件由9月收购的Beyond Core提供支持。这种独立的基于机器学习的引擎允许您从Salesforce、关系型数据库或Hadoop加载并浏览数据集，并回答四个问题：发生了什么？为什么会发生？将会发生什么？我该如何改进？
这四个问题的答案分别是描述性、诊断性、预测性和规范性分析，以基于文本的“故事“的形式提供，可以导出为Word文档或PowerPoint演示文稿。您还可以通过Salesforce Analytics Cloud Wave引擎生成支持数据可视化。
Smart Data Discovery旨在让业务分析师探索数据并调查成本、盈利能力和客户生命周期价值等指标。与其他Einstein应用程序一样，您需要足够多的数据。Beyondcore的“老兵“表示，引擎需要至少10，000行数据来发现相关性和模式，并产生可靠的预测和规范性建议。
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