在预告 Einstein GPT 之后，Salesforce 对采用生成式 AI 并将其引入 CRM 的意义进行了深入研究。
其中一种 CRM 是其服务云平台，其中包含多个联络中心工具。
Einstein AI 已经为其中的许多工具提供支持，包括自助服务、路由和代理辅助工具。然而，Einstein GPT 将利用该平台进一步推动创新，首先是增强代理协助。
要了解具体方法，请考虑 Service Cloud 工作中的当前代理辅助工具。他们倾听客户对话，预测哪些知识文章或 CRM 数据可能有用，并将其呈现给座席。然后，代表可以使用该知识来告知他们的回应。
借助 Einstein GPT，Service Cloud 将为代理自动生成完整的响应，他们可以审查、批准和发布这些响应。
然而，这并不是唯一的用例。Einstein GPT 还过滤成功的客户对话记录并自动生成知识文章以供评估。
此外，它会自动为团队生成出站电子邮件，他们可以查看、调整和发送这些邮件。
期待更多的 Service Cloud 创新，它们利用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) 的力量并保持人在循环中。
Salesforce 联络中心高级副总裁兼总经理 Ryan Nichols在与 CX Today 的对话中表示：“通过保持人员在环中，联络中心可以向客户发送可信的响应并训练模型变得越来越好。”
这种信任似乎是 Salesforce 的 Einstein GPT 使命的关键部分，Nichols 强调这是基于 LLM 的联络中心创新的三个关键任务原则之一。
基于 LLM 的联络中心创新的三个原则
大多数联络中心不会考虑如何将 GPT 应用程序构建到他们的工作流程中。相反，许多人正在与供应商接洽，以揭示他们计划如何利用生成式人工智能进行创新。
在他们参与时，Nichols 认为他们应该希望他们的供应商：
- 以维护客户信任的方式部署 LLM。
- 在正确的数据中建立他们的生成 AI。
- 考虑整个生成式 AI 生态系统。
优先考虑人在循环中的创新是维护信任的一种方式。毕竟，尽管 LLM 有所有优点，但它们并不以任何权威的事实来源为基础。因此，他们经常是错误的。
供应商面临的挑战是将这些模型的生成能力结合起来，并将它们植根于客户数据中。“当你这样做时，你可以以强大的方式使用这些模型，”Nichols 补充道。
然而，尽管 CX 供应商为这个未来做好准备至关重要，但此类用例还没有为企业部署做好准备。正如尼科尔斯所说：
我喜欢 ChatGPT，但它还没有准备好在没有中间任何东西的情况下向您的客户释放。
接下来，Nichols 建议供应商不要考虑 ChatGPT。毕竟，那里有很多法学硕士，而且还会有更多。有些是特定于行业的，有些是特定于功能的。
Salesforce 正在为这一现实做准备，并没有将所有筹码都放在 Chat-GPT 篮子里。正如尼科尔斯透露的那样：
Einstein GPT 架构的核心部分是大型语言模型网关。这将帮助您将正确的模型带到平台上。
Salesforce 已经宣布了一项 2.5 亿美元的基金，用于投资该领域的初创企业和创新。这将有助于创建一个丰富的生态系统，推动生成人工智能向前发展。
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