近年来，**Salesforce**基于不同的人工智能语言开发了多种工具。他们意识到这一新趋势和新技术将标志着其行业的前因后果。这就是他们为客户开发以下工具的原因：
爱因斯坦副驾驶，Salesforce（PNL）
人工智能领域正在取得重大进展，使营销 电话号码数据 人员能够在整个生命周期内为客户提供更好的服务和体验。帮助营销人员生成书面和视觉内容的一项关键技术是自然语言处理 (NLP)。
将通过协助用户工作流程来提高工作效率，允许他们以自然语言提出问题，并根据来自 Salesforce 数据云的安全数据获得相关、可信的答案。”
借助 Einstein Copilot Studio，营销人员及 2017 年国际理论物理中心会议 其 IT 团队可以开发新的 AI 应用程序、个性化消息、技能和 AI 模型，从而简化客户服务并减少整个客户生命周期中的摩擦。这些进步将使营销人员能够通过动态内容个性化客户体验，提高流程效率，并专注于推动业务增长的战略举措。
**细分创建和快速身份识别，Salesforce**
2023 年秋季，Salesforce 在其营销 GPT 产品 提高页面加载速度 中推出了名为“细分创建”和“快速身份解析”的新工具。
通过细分创建，营销人员可以根据存储在数据云中的数据，创建具有 AI 驱动推荐的细分。任何对细分和客户身份的变化都会通过快速身份解析自动实时更新，从而调整数据云中的细分数据以确保持续的准确性。这样，您就可以确保使用最准确、最新的客户信息进行运营。
爱因斯坦 GPT、Salesforce
基于 NLP 的平台（例如 Chat GPT）使用数据和用户问题来改进其模型的结果。这带来了安全风险，因为它可能导致员工分享敏感和个人信息。
这种恐惧导致许多组织禁止生成式人工智能服务，阻止许多团队充分利用人工智能的潜力。就 Salesforce 而言，他们正在使用 Einstein GPT Trust Layer 解决这个问题。
Einstein GPT 的信任层结合了大型语言模型和数据的见解，以保护您组织最敏感的资产，同时仍提供生成式 AI 的所有好处。为此，它将敏感数据与提取的数据分离，从私有数据字段中屏蔽捕获的敏感信息，并使用零保留消除对请求数据的访问。这阻止了 Salesforce 生态系统之外的任何可能的学习。
有了这个 GPT，您可以放心，您的数据受到保护，同时利用生成 AI 的强大功能，例如从头开始创建电子邮件和其他书面内容。
这些成功案例证明了人工智能在营销领域的变革潜力，为企业（在本例中为 Salesforce）提供了与客户联系、个性化体验和优化策略以实现有意义的成果的新方式。
未来将会怎样？
不可或缺的工具。公司被大量的客户信息淹没，但从这些数据海洋中提取有价值的见解是一个巨大的挑战。
人工智能具有快速处理和分析大量信息的能力，正在成为理想的解决方案。这意味着，未来的营销策略将更加以数据为导向，并基于对消费者行为的深入了解开展高度个性化的活动。