- Data Cloud Vector Database จะรวมข้อมูลธุรกิจทั้งหมดเข้าด้วยกัน รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น PDF อีเมล และสำเนาบทสนทนาต่าง ๆ เข้ากับข้อมูล CRM เพื่อเปิดใช้งานการตรวจสอบความสมเหตุสมผลของ AI prompts และ Einstein Copilot จำกัดขั้นตอนปรับแต่งโมเดล LLM ที่มีราคาสูงและซับซ้อน
- Data Cloud Vector Database จะเป็นส่วนหนึ่งของ Einstein 1 Platform ช่วยให้แอปพลิเคชันทางธุรกิจทั้งหมดใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ผ่านเวิร์กโฟลว์ การวิเคราะห์ข้อมูล และระบบควบคุมอัตโนมัติได้สูงสุด
- Einstein Copilot Search จะมีความสามารถในการค้นหาข้อมูลระดับ AI เพื่อให้คำตอบที่แม่นยำจาก Data Cloud ในทันทีในประสบการณ์การใช้ AI เชิงสนทนา ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้ผู้ใช้ทางธุรกิจทุกคน
กรุงเทพฯ, ประเทศไทย – 29 มกราคม พ.ศ. 2567 – เซลส์ฟอร์ซ (NYSE: CRM) ประกาศเปิดตัว Data Cloud Vector Database ใหม่ และ Einstein Copilot Search ถือเป็นอีกหนึ่งการอัปเกรดประสบการณ์การใช้งาน Einstein 1 Platformของผู้ใช้ครั้งสำคัญของเซลส์ฟอร์ซ
Generative AI prompts ที่แม่นยำและตรงประเด็น ต้องอาศัยการตรวจสอบความสมเหตุสมผลของชุดข้อมูลองค์กรที่ครอบคลุมที่สุด ปัจจุบันขั้นตอนนี้ต้องมีการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด ซึ่งมีราคาสูง และใช้แรงงานมาก Data Cloud Vector Database จะจัดการกับปัญหานี้โดยทำให้การนำข้อมูลธุรกิจที่รวมกันเป็นหนึ่งมาไว้ใน AI prompt ไหนก็ตามเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็ว เพื่อให้ลูกค้าสามารถนำ generative AI ที่เชื่อถือได้ และตรงประเด็นไปปรับใช้กับแอปพลิเคชันทั้งหมดของเซลส์ฟอร์ซได้ โดยไม่ต้องนำ LLM ที่มีจำหน่ายอยู่ทั่วไปมาปรับแต่ง
Data Cloud Vector Database จะเป็นส่วนหนึ่งของ Einstein 1 Platform ช่วยขับเคลื่อน AI ระบบควบคุมอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ และข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าในแอปพลิเคชัน CRM ทั้งหมดของเซลส์ฟอร์ซ นอกจากนี้ Data Cloud ก็จะขับเคลื่อน Einstein Copilot Search ด้วย โดยยกระดับ Einstein Copilotผู้ช่วย generative AI ของเซลส์ฟอร์ซ ด้วยความสามารถในการค้นหาข้อมูลระดับ AI ที่ใช้ข้อมูลธุรกิจทั้งหมด เพื่อมอบข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้นในเวิร์กโฟลว์
ความสามารถใหม่:
Data Cloud Vector Database
Data Cloud Vector Database จะขจัดขั้นตอนปรับแต่ง LLM ด้วยการใช้ข้อมูลธุรกิจทั้งหมดเสริมประสิทธิภาพของ AI prompts อย่างลื่นไหล ช่วยให้ลูกค้าใช้ข้อมูลประเภทต่าง ๆ ในแอปพลิเคชันธุรกิจ และเวิร์กโฟลว์ต่าง ๆ ของตัวเองได้ สิ่งนี้จะเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจและ ROI ด้วยการรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น PDF อีเมล และสำเนาบทสนทนาต่าง ๆ เข้ากับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ประวัติการซื้อ เคสดูแลลูกค้า และข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าคงคลัง เพื่อขับเคลื่อน AI ระบบควบคุมอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูลในทุกแอปพลิเคชันของเซลส์ฟอร์ซ
Einstein Copilot Search
Einstein Copilot ที่จะพร้อมใช้งานในเดือนกุมภาพันธ์ปีนี้ จะมีความสามารถในการค้นหาข้อมูลระดับ AI ที่ผ่านการปรับปรุงแล้วรวมเข้าไปด้วย โดยจะใช้ข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อตีความแล้วตอบสนองต่อคำถามที่ซับซ้อนของผู้ใช้ Einstein Copilot Search จะยกระดับ Einstein Copilot ด้วยผู้ช่วย AI ที่สามารถแก้ไขปัญหา และสร้างเนื้อหาโดยใช้ข้อมูลธุรกิจที่ไม่มีโครงสร้าง และมีโครงสร้างแบบเรียลไทม์ สำหรับทีมเซลล์ ทีมบริการลูกค้า ทีมการตลาด ทีมคอมเมิร์ซ และทีมไอที ลูกค้าจะได้รับประโยชน์จากผู้ช่วย AI ที่เข้าใจ และสามารถจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนได้โดยใช้ข้อมูลเชิงลึก และข้อมูลอื่น ๆ ที่ไม่เคยได้จาก LLM พื้นฐานมาก่อน เนื่องจากมีข้อจำกัดในข้อมูลฝึก นอกจากนี้ Einstein Copilot Search ยังมีข้อมูลอ้างอิงถึงข้อมูลที่นำมาใช้ และ Einstein Trust Layerของเซลส์ฟอร์ซยังสร้างความมั่นใจในเนื้อหาที่สร้างโดย AI ไปพร้อม ๆ กับกำกับข้อมูล และรักษาความปลอดภัยของข้อมูลอีกด้วย
คุณรบส สุวรรณมาศ, Solutions Lead, ประเทศไทย, เซลส์ฟอร์ซ กล่าวว่า “Data Cloud Vector Database ช่วยให้การนำข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ซึ่งเป็นกระบวนการที่มีราคาสูงและซับซ้อน กลายเป็นเรื่องที่ง่ายและสะดวกมากขึ้น ปัจจุบันลูกค้าของเราสามารถนำข้อมูลองค์กรทั้งหมดมาใช้ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันทางธุรกิจของตัวเองได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการรวมข้อมูลที่มีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างเข้าด้วยกัน Data Cloud Vector Database ใหม่ของเซลส์ฟอร์ซจะแปลงข้อมูลธุรกิจทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นอีเมล เอกสาร สำเนาบทสนทนา หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า การอัปเกรด Data Cloud ครั้งนี้ ประกอบกับพลังของ LLMs ถือเป็นนวัตกรรมใหม่ที่จะส่งเสริมระบบนิเวศทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นหลัก ที่ซึ่ง AI CRM ระบบควบคุมอัตโนมัติ Einstein Copilot และการวิเคราะห์ข้อมูล เปลี่ยนข้อมูลที่มีอยู่ให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะที่สามารถนำไปใช้ได้จริง รวมถึงส่งเสริมความก้าวหน้าของนวัตกรรมไปพร้อมกัน”
ตัวอย่างการใช้งานจริง:
- ลูกค้าจะได้รับบริการที่มีความเป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น เช่น ลูกค้าที่ดูหน้าบริการตนเองอยู่จะสามารถสอบถามเรื่องสิทธิ์การอัปเกรด กับแชทบอทที่ขับเคลื่อนโดย Einstein Copilot ได้ โดยแชทบอตจะตอบโดยดึงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องจากหลายแห่ง พร้อมให้ข้อมูลอ้างอิงถึงบทความที่นำมาใช้
- ผู้นำด้านบริการสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และประสบการณ์ของลูกค้าได้โดยการทำความเข้าใจเทรนด์การบริการ ในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า พนักงานระดับผู้จัดการในศูนย์บริการทางโทรศัพท์สามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และ AI เพื่อเปรียบเทียบเคสโดยอัตโนมัติ รวมถึงระบุเคสอื่นที่มีจุดประสงค์คล้ายกัน ซึ่งจะเป็นการเปิดใช้โฟลว์อัตโนมัติที่แจ้งเตือนเจ้าของเคส หากเคสใหม่มีแนวโน้มว่าจะเป็นเคสที่ซ้ำกัน นอกจากนี้พนักงานระดับผู้จัดการยังสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Tableau เพื่อรวบรวมบทความที่ให้ความรู้ พร้อมระบุแนวโน้มของเคส และบทความที่สร้างขึ้นใหม่ได้ ช่วยนำเสนอวิธีการใหม่ในการส่งมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นกว่าเดิมให้กับลูกค้า
- นักการตลาดสามารถปรับแต่งแคมเปญตามความตั้งใจ และพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ เวลาสร้างแคมเปญ นักการตลาดสามารถใช้ Marketing Cloud Intelligence เพื่อทำความเข้าใจจุดประสงค์ของผู้บริโภคโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจที่ไม่มีโครงสร้าง และสำเนาบทสนทนาต่าง ๆ ใน Data Cloud ได้ จากนั้นก็นำข้อมูลไปไว้ในเทมเพลตอีเมล และคัดลอกทั้งหมดจากใน Einstein Copilot ผ่านคำแนะนำที่เป็นภาษาธรรมชาติ
- ทีมคอมเมิร์ซสามารถสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วขึ้นกว่าที่เคย เมื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการแบรนด์สามารถให้ Einstein Copilot เปรียบเทียบรายละเอียดของผลิตภัณฑ์ใหม่กับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ซึ่งคล้ายคลึงกันได้ ทำให้สามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์จากผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง/ใกล้เคียงกัน เพื่อสร้างคำอธิบายที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว
- ทีมเซลล์สามารถเพิ่มรายได้โดยใช้ AI เพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกจากการสนทนากับลูกค้าก่อนหน้านี้ได้ เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการประชุมกับลูกค้า ตัวแทนเซลล์สามารถให้ Einstein Copilot อ้างอิงถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเฉพาะ เช่น การโต้ตอบทางอีเมลกับลูกค้ากว่าหมื่นครั้งที่ผ่านมา แล้วถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลนั้นได้ โดยคำตอบจะรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น โครงการริเริ่มสามอันดับแรกสำหรับบริษัทของลูกค้าในปีงบประมาณหน้า และผู้บริหารชุดใหม่มีใครอยู่บ้าง ทำให้ตัวแทนเซลล์มีข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับการประชุมพร้อมอยู่ในมือ
- ทีมไอทีสามารถระบุปัญหา และความผิดปกติในการวัด และส่งข้อมูลผลิตภัณฑ์ทางไกลได้ เนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างที่เกิดจากการทำงานของเครื่องจักร รวมไปถึงบันทึกของเครื่อง การอ่านเซ็นเซอร์ รูปภาพ หรือคลิปเสียง สามารถนำเข้าไปบน Data Cloud ได้ Tableau จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลนี้ได้ และ Einstein ก็จะสามารถระบุ และแสดงจุดข้อมูลที่ผิดปกติ ผ่านความคล้ายคลึงกันทางความหมายที่จะชี้ให้เห็นปัญหาเกี่ยวกับอุปกรณ์ได้
Einstein Copilot Search ช่วยให้รูปแบบต่าง ๆ เช่น Augmented Generation Retrieval ทำให้ AI ให้คำตอบที่น่าเชื่อถือ และมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น
วันเริ่มให้บริการ:
- Data Cloud Vector Database จะเริ่มนำร่องในเดือนกุมภาพันธ์ 2024
- Einstein Copilot Search จะเริ่มนำร่องในเดือนกุมภาพันธ์ 2024
- Einstein Copilot จะพร้อมให้บริการทั่วไปในเดือนกุมภาพันธ์ 2024
เรียนรู้เพิ่มเติม:
- เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Einstein 1 Platform
- เรียนรู้เกี่ยวกับ Salesforce Data Cloudซึ่งปัจจุบันประมวลผลบันทึกลูกค้ามากกว่า 1 แสนล้าน รายการต่อวัน
- เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ retrieval augmented generation หรือ RAG
- ดูบันทึกการถ่ายทอดสด World Tour NYCเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับนวัตกรรมล่าสุดของ Salesforce
*Forrester, การคาดการณ์ปี 2024: ข้อมูลและวิเคราะห์โดย Zeid Khater, 26 ตุลาคม 2023
บริการหรือฟีเจอร์ใด ๆ ที่ยังไม่เผยแพร่ หรือที่อ้างอิงถึงในที่นี้ ยังไม่มีให้บริการในปัจจุบัน และอาจไม่สามารถส่งมอบได้ตรงเวลา หรืออาจไม่สามารถส่งมอบได้เลย ลูกค้าควรพิจารณาตัดสินใจซื้อตามข้อมูล รายละเอียดที่มีเผยแพร่อย่างเป็นทางการอยู่ในปัจจุบัน
