Salesforce为开发人员扩展了爱因斯坦机器学习功能

Salesforce.com将于6月28日举行其Trailhead开发者大会，其发布的EinsteinPlatformServices是一套旨在帮助用户更好地理解和预测客户需求的新工具。

该公司还发布了爱因斯坦物体检测的Beta版本，这是另一个开发人员工具，可帮助创建可以识别图像以及图像中物体类型和数量的应用程序。

零售商可以使用爱因斯坦物体检测来分析哪些产品已售出或在货架上缺失。它也可以通过识别组件或零件并从相关数据库中获取对它的引用来帮助现场服务技术人员进行维修。

Salesforce在去年10月的Dreamforce会议上发布了爱因斯坦，这是一套集成的AI技术，备受赞誉，并且已经迅速采取行动，将其确立为CRM平台的核心组件。

Salesforce爱因斯坦产品营销副总裁JimSinai表示，这是利用诸如机器学习之类的AI技术来提高企业应用程序有效性的更广泛趋势的一部分，并指出IDC预测，所有应用程序中有80%将包含AI组件到2020年。

使用机器学习的应用程序无需编程即可基于新数据获取知识。Sinai告诉eWEEK：“如果您是硅谷的一家开发商，试图筹集资金，而机器学习不属于您的一部分，那么您就不可能从投资者那里获得今天的时机。”他说，机器学习“确实是造就出色应用程序的原因”。

Salesforce向开发人员提供Beta版本的其他两个关键组件是EinsteinSentiment和EinsteinIntent。

EinsteinSentiment允许开发人员将任何文本的“音调”分类为肯定，否定或中性，包括来自潜在客户的电子邮件，社交媒体帖子，客户评论和留言板。

在演示中，Salesforce显示了开发人员如何使用Sentiment来识别客户已使用或可能使用的某些术语和短语。例如，有人可能会在网上评论中说“我喜欢这个演示”，并且会被归为肯定。

但是它也理解更细微的评论，例如，即使“孤立地”“可能”被正面评价，“该演示不太可能”评论也被否定。深度学习使您可以训练系统如何理解非结构化短语。我们没有训练它去理解'不太可能'，而是了解了它的意思。”西奈说。

借助EinsteinIntent，开发人员可以对客户查询的基础内容进行分类，并使系统自动路由潜在客户，升级服务案例并个性化营销活动。

例如，一家零售公司可以使用EinsteinIntent创建一个自定义应用程序，该应用程序可以自动对入站客户支持查询进行分类，识别遇到运输问题的客户，然后主动提供支持消息和跟踪详细信息。

爱因斯坦Intent应用程序可能会帮助移动产品供应商从诸如“我的手机何时到达?”之类的评论中看到运送问题。

西奈说：“意图理解某件事不一定非要逐字逐句地进行。”“我们没有训练它了解'电话'，但它了解运输。”

Salesforce在旧金山举行的第二届年度TrailheaDX开发人员大会将于6月28日至29日举行。Salesforce表示，已有40万多人通过其免费的自我指导的Trailhead培训系统接受了有关如何使用Salesforce的培训。该公司声称拥有400万强大的开发者生态系统。

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