个案|Salesforce | 当Einstein遇上Service Cloud，这10个功能又惊艳又贴心( 二 )
通过Einstein Prediction Builder ， 无需任何代码即可构建自定义预测模型 。例如 ， 您可以创建一个模型 ， 根据客户的购买历史、特征（客户的年龄、所在地等） ， 以及迄今为止与客服中心的互动 ， 来预测客户续签合同的概率 。
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预测模型有助于客服提供更加个性化的客户体验 ， 以及协助客服中心做出更明智的决策 。
Einstein 机器人是虚拟的客户助理 ， 可以在无客服的状态下解决客户查询 ， 或者在个案移交给客服之前收集前期信息进行协助 。Einstein 机器人与部分社交渠道（SMS ， Facebook Messenger和WhatApps）集成在一起 ， 并使用自然语言处理（NLP）为客户提供更多的对话体验 。
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通过自动解决重复的客户问题 ， Einstein 机器人可以提高客服中心的效率并改善KPI ， 例如首次响应时间 ， 平均处理时间和客户满意度 。此外 ， Einstein 机器人可以全年无休 ， 24小时随时响应 。
使用Einstein Vision平台服务受益于预先构建的分类器 ， 或创建自定义模型来执行图像识别任务 ， 例如计算图像中的对象数量、识别图片中的产品或读取照片中的序列号 ， 为客户支持增加图像功能 。
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Einstein 语言包括Einstein 意图（Einstein Intent）和Einstein 情感（Einstein Sentiment） 。通过Einstein 意图创建自定义模型 ， 以理解非结构化文本的含义 。Einstein 情感允许您使用预先训练好的模型 ， 或创建自定义模型 ， 将非结构化文本主体分类为积极的、消极的或中性的情绪 。通过将Einstein意图和情感构建到自定义应用程序中 ， 您可以分析通过文本服务渠道或社交媒体帖子收到的客户询问 。
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Einstein语言可以帮助客服了解客户谈论的产品或服务 ， 以及分析客户在谈论时的情绪 。
Einstein个案分类通过历史案例来训练其AI模型 。通过分析客服以往如何设置个案的查找、复选框和选择列表字段值 ， 以便模型可以为新案例建议字段值 。例如 ， Einstein个案分类可以根据“主题”和“描述”字段的内容 ， 为“类型”（查询的类型）和“原因”（查询的原因）字段推荐值 。
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推荐和自动填充字段值不仅可以节省时间 ， 还可以提高准确性和一致性 。
在Einstein个案分类已自动使用建议值更新字段之后 ， Einstein个案路由会运行个案分配规则和基于技能的路由规则的属性设置 。
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