Salesforce 推出 Einstein Studio：加速 AI 落地
背景介紹
Salesforce 最近宣布推出 Einstein Studio，這是一個新的「自行建立模型」體驗，允許企業將自有資料存取並訓練 AI 模型，以更快速、高效並且低成本地進行管理和部署。Einstein Studio 的訓練模型能夠驅動 Salesforce 的銷售、服務、市場銷售、商業和 IT 應用。重要特點
- ETL 整合：Einstein Studio 的預建、無需 ETL 整合的功能，可以直接從 Salesforce Data Cloud 中提取資料進行模型訓練。 - 使用第三方服務：Einstein Studio 允許使用者使用來自 Google Vertex AI 和 AWS SageMaker 等外部服務建立自定義的 AI 模型。 - 管理 AI 模型：Einstein Studio 提供一個控制面板，用於管理正在訓練的 AI 模型，賦予資料科學家和工程師對資料在 AI 平臺上的訓練方式進行管理的許可權。 - 內外部部署：可將模型整合到 Salesforce 的各種應用、Flow 和 Apex 中，也可以在外部應用中使用。對企業的幫助
在當今的企業環境中，每家企業都在競相建立和部署 AI 模型，以應對不同的業務需求，例如預測未來需求或提供更好的推薦系統。然而將 AI 部署在關鍵應用和工作流程中是一個非常繁重的任務。團隊們必須從不同的資料來源中提取、轉換和載入資料，進行模型訓練並實施，同時監控整個專案的生命周期。這需要大量的時間和資源，使得團隊難以按需部署專案。 根據 KPMG 的調查，近 60%的美國高管表示他們在實施 AI 解決方案方面還需要一年或兩年的時間。這就是 Einstein Studio 發揮作用的時候了。Einstein Studio 使部署 AI 的整個過程更加快速。該功能允許使用者將使用 Google Vertex AI 和 AWS SageMaker 等外部服務建立的自定義 AI 模型與 Salesforce Data Cloud 中的資料相連結和訓練，以解決特定的業務需求。Salesforce Data Cloud 將來自不同來源的資料點匯集在一起，用於實時適應每個客戶的活動，Einstein Studio 的預建、無需 ETL 整合的功能直接利用這些資料進行模型訓練。使用者只需在資料平臺中點選相關的資料資產即可。哲學問題和思考
Einstein Studio 的推出引發了有關 AI 在企業中應用和資料擁有權的一些哲學問題和思考。對於 AI 模型的訓練和應用來說資料的重要性不言而喻，而企業擁有豐富的資料資源。然而在將資料用於 AI 模型訓練時，如何平衡資料的擁有權和利益共享是一個需要深思熟慮的問題。企業需要確保其資料資產的價值和保密性，同時也要考慮如何透明地利用資料來創造更大的價值。 此外 AI 模型的開發和部署也帶來了倫理和法律的問題。每個 AI 模型都需要對訓練資料進行檢查和取證，以確保其不帶有任何偏見或歧視性。此外 AI 模型的使用也需要符合法律和隱私的規定，以保護個人和企業的權益。對企業的建議
對於企業來說 Einstein Studio 為他們實現 AI 模型在業務中的應用提供了更快捷和高效的途徑。以下是幾點建議： 1. 確保資料準確性和品質：資料是 AI 模型訓練的基礎，因此確保資料的準確性和品質至關重要。企業應該投資於資料管理和資料品質控制，以確保訓練的 AI 模型能夠獲得準確且可靠的結果。 2. 考慮資料擁有權和利益共享：在使用 Einstein Studio 進行模型訓練時，企業應該仔細考慮資料的擁有權和利益共享問題。確保合理的資料交易和共享協議，以平衡企業的利益和合作夥伴的合理需求。 3. 考慮倫理和法律因素：企業在使用 AI 模型時應該考慮倫理和法律的因素。確保 AI 模型訓練過程中沒有偏見或歧視，同時遵守相關的法律和隱私規定。 4. 持續學習和創新：AI 技術在不斷發展，企業應該保持對最新技術和趨勢的敏感度。不斷學習和創新，以提升企業的 AI 能力，並將其應用於不同的業務場景中。 總結來說 Einstein Studio 推出提供了一種更快速、高效且低成本的方式來部署 AI 模型。然而企業在使用 AI 模型時需要仔細考慮資料擁有權、倫理和法律等因素，才能充分發揮 AI 在業務中的潛力。AITraining-Salesforce,EinsteinStudio,DataCloud,AI 模型,訓練
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