数字颠覆存在先有鸡还是先有蛋的问题。在许多情况下，基于数字而不是直觉来做决定被认为是一种更好的方法，但是在你开始做决定之前，人们必须能够使用人工智能和机器学习。

说到数字，人类不是天生的；回想高中代数是说服我们大多数人所需要的一切。

人类真的很擅长处理人际关系和阅读面孔。因此，向面向客户的员工提供经过加工的数据和他们的使用之间应该有一种自然的联系。然而，在你能指望员工比以往任何时候都更多地思考数字之前，你必须非常容易理解数字并传达它们的意义。

迄今为止，在人工智能领域的大部分时间里，这种运算和传递都集中在涉及次优算法的事情上。销售方面的次优产品，或者客户服务方面的次优服务解决方案。我们能做的还有很多。

salesforce为更广泛的受众提供爱因斯坦分析

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所有介绍都支持点击或代码，因此管理员和开发人员可以根据他们的技能水平访问功能。简而言之，介绍包括以下内容:

爱因斯坦翻译，使管理员和开发人员能够设置自动语言翻译。如果用户用不同的语言输入数据，系统会立即转换到该语言。该公司没有说明最初支持多少种语言。该产品正在试用中，请稍后查看更多信息。

爱因斯坦光学字符识别。ocr已经存在很长时间了，因为它很有效，是从文档中提取有用数据的一个重要部分。最初，salesforce认为这是简化数据输入的一种方式。它也在试播中。

einstein prediction builder使管理员和开发人员能够使用声明性安装工具为salesforce平台上运行的应用程序构建ai模型。一般都有。

爱因斯坦预测服务使管理员能够将爱因斯坦人工智能分析嵌入第三方系统，如企业资源规划或人力资源。它也是普遍可用的。

强调信任

sales force重申了对其核心价值观的承诺，尤其是在这种情况下对信任的承诺，这似乎是对社交媒体公司所面临的困境的一种评论。该公司特意声明其人工智能产品是透明的、负责任的和负责任的。

例如，系统根据影响预测的因素为用户提供预测的理由。此外，受保护的字段通过弹出警报警告数据集的潜在偏差。模型度量评估人工智能模型的准确性和性能。如果像这样的瘦gs能在社交媒体上出现就好了。

我的两位[h/]

几年前，当销售分析是镇上唯一的分析游戏时，我记得一些新兴供应商告诉我，很难让客户使用他们的工具来开发他们自己独特的分析。不过，他们很高兴使用该工具开箱即用的所有报告，这导致了大量的交付。

根据我的经验，这听起来是真的，因为销售老手(我就是其中之一)似乎对他们独特的方法非常着迷。当时，我认为让他们发展自己的分析就像让鱼发明火一样。

从那以后，我发现销售人员并不是唯一的。因此，尽可能轻松地使用分析是应对公司数字颠覆的先决条件。

salesforce在此次发布中强调的两种方法——点击和编码——对于公司支持的大多数事情来说并不奇怪。salesforce希望其解决方案能够接触到尽可能广泛的受众，这很好。然而，在数字颠覆和分析的交汇点，它具有额外的重要性。

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