Salesforce的定位是基于云计算的客户关系管理（CRM）软件供应商，长期致力于提供更广发的平台应用，现在要将平台作为一个促进层（a facilitating layer），可以支持更广泛的商业软件的应用。

　　Salesforce提供不同类型的软件应用程序里，包括了如从事件管理到交易预测到员工时间跟踪等涉及商业利益的应用。其他类型的CRM相关应用程序还包括:

　　它的AI引擎被称为Einstein——Einstein服务允许软件开发人员将定制的AI构建到他们在Salesforce开发的应用程序中。

　　“人工智能的前景不再仅限于数据科学家。基于Einstein，我们给开发人员和管理员授权——[他们]是Salesforce部署的每个生命线——让可定制的AI成为他们的业务。”Salesforce Einstein的执行副总裁兼总经理John Ball说。“但我们的使命是让AI民主化，大家可以信任并使用它。”

　　Ball说，开发人员和管理人员(他指的是较少的技术文书管理员、敬业的Salesforce管理员以及系统管理员或“系统管理员”）仍然是至关重要的技术专业人士)，他还说，要使AI民主化......因此，这对于技术水平较低的干部来说是赋予了他们劳动力。为实现这一目标，Salesforce将一部分AI功能(还记得IT行业一直在谈论自动化吗?)打包，这样的话，只需要一行代码就可以实现人工智能。

　　某些情况下，AI的功能(将在下面讨论的例子)几乎可以被划分为迷你应用程序，它甚至不是一行代码...只需点击一下，即可满足创建软件的人想要的功能。

　　就AI本身如何表现而言，Einstein翻译开发者和管理员可以设置Salesforce任何字段的翻译。这意味着管理员可以用Einstein Translation来翻译进站用户查询，以便及时匹配服务机构的本地语言，提供（至少在理论上提供）更好的用户体验。

　　再举一个例子，Einstein光学字符识别(OCR，Optical Character Recognition)利用计算机视觉来分析文档并提取相关信息，使数据输入等重复性任务更加高效。开发人员可以将OCR构建到Salesforce应用程序的一个组件中，让销售人员上传潜在客户的名片，并从图像文件中自动分析非结构化数据，将数据转换成文本并提取信息，然后在相应的Salesforce CRM记录中进行更新。

　　Salesforce已在CRM功能中提出了另外两个特定的AI：

　　为保持竞争力，该公司认为组织必须继续加速和扩大AI的使用，但每个组织都有独特的流程、数据和使用案例，需要定制AI。由于全球数据科学家短缺，需要量身定制人工智能解决方案，Salesforce认为，这至少可以在一定程度上弥补“点击”功能和Einstein平台其他低代码服务的技术差距。

　　需要确保AI的注入是透明的、负责任的、可靠的……而Salesforce已解决这些敏感因素。Einstein的“预测因素”标签为最终用户提供了每个预测背后“为什么”因素的解释，使他们能够理解哪些预测因素正在影响预测。

　　Salesforce表示，“‘受保护字段’（[The]‘Protected Fields’）功能会弹出警报，以警告数据集中潜在的偏见。例如，管理员想在正在搭建的模型中避免种族或性别偏见，但若字段包括了邮政编码，他们却没有意识到它与种族有关，此时，他们将被警告这可能是潜在的种族偏见。(最后，为了问责)'模型度量'（‘Model Metrics’）功能有助于衡量人工智能模型的准确性和性能，使管理员能够更好地理解曾经没有预见到的可能有害的结果。”

　　因此，包括CRM，我们身边到处是AI，这些都正在发生。

　　庆幸的是，没人称它为CR-AI-M或者CRAIM——至少没人称之为Salesforce——但是将人工智能注入企业级业务应用软件的各个方面正变得无处不在。

　　也许我们能建议，人工智能不是一个大规模的基于代码的重组过程，而是可以简单地注入(到CRM或其他地方)，只需点击几下鼠标即可实现（包括所有负责任的警告和检查），那么它肯定会：a)对用户更有吸引力；b)更快被采用和扩展。

　　作者：Adrian Bridgwater

　　编译：燕子

　　原文来自：

　　https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2019/04/18/salesforce-injects-more-ai-into-crm/#40be5394b384