[Mar 06, 2024] Passing Key To Getting Salesforce-AI-Associate Certified Exam Engine PDF [Q15-Q37]

März 6, 2024 admin 0 Kommentare

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[Mar 06, 2024] Passing Key To Getting Salesforce-AI-Associate Certified Exam Engine PDF

Salesforce-AI-Associate Exam Dumps bestehen mit aktualisierten Mar-2024 Tests Dumps

Salesforce Salesforce-AI-Associate Exam Syllabus Themen:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	KI-Fähigkeiten im CRM Ethische Erwägungen zu AI AI-Grundlagen
Thema 2	Identifizierung von CRM-KI-Funktionen Unterscheiden Sie zwischen den verschiedenen Arten von KI und ihren Fähigkeiten
Thema 3	Beschreiben Sie die ethischen Herausforderungen der KI Beschreiben Sie die Elemente Komponenten der Datenqualität
Thema 4	Beschreiben Sie die Bedeutung der Datenqualität Erklären Sie die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen von AI in Salesforce
Thema 5	Anwendung der vertrauenswürdigen KI-Prinzipien von Salesforce auf bestimmte Szenarien Beschreiben Sie die Vorteile von KI im Zusammenhang mit CRM

NR. 15 Wie wirkt sich eine Bewertung der Datenqualität auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen aus, die KI einsetzen?

Verbessert die Geschwindigkeit der KI-Empfehlungen

Beschleunigt die Bereitstellung neuer KI-Lösungen

Bietet eine Benchmark für KI-Vorhersagen

Erläuterung
"Eine Bewertung der Datenqualität wirkt sich auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen aus, die KI einsetzen, indem sie einen Maßstab für KI-Vorhersagen liefert. Eine Datenqualitätsbewertung ist ein Prozess, der die Qualität von Daten für einen bestimmten Zweck oder eine bestimmte Aufgabe misst und bewertet. Eine Datenqualitätsbewertung kann dabei helfen, Probleme oder Lücken in den Datenqualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Aktualität zu identifizieren und zu beheben. Eine Datenqualitätsbewertung kann sich auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen auswirken, die KI einsetzen, indem sie einen Maßstab für KI-Vorhersagen liefert, da sie dazu beitragen kann, dass die Vorhersagen auf hochwertigen Daten basieren, die den wahren Zustand der Zielpopulation oder des Zielbereichs widerspiegeln."

NR. 16 Cloud Kicks stützt sich auf Datenanalysen, um seine Produktempfehlungen zu optimieren. Allerdings stößt CK immer wieder auf das Problem unvollständiger Kundendatensätze mit fehlenden Kontaktinformationen und unvollständigen Kaufhistorien.
Wie wirkt sich diese unvollständige Datenqualität auf die Geschäftstätigkeit des Unternehmens aus?

Die Genauigkeit der Produktempfehlungen wird dadurch beeinträchtigt.

Die Vielfalt der Produktempfehlungen wird verbessert.

Die Reaktionszeit für Produktempfehlungen ist lang.

Erläuterung
"Die unvollständige Datenqualität wirkt sich auf den Betrieb des Unternehmens aus, da sie die Genauigkeit der Produktempfehlungen beeinträchtigt. Unvollständige Daten bedeuten, dass den Daten einige Werte oder Attribute fehlen, die für die KI-Aufgabe relevant sind. Unvollständige Daten können die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Modellen beeinträchtigen, da sie möglicherweise nicht genügend Informationen haben, um daraus zu lernen oder genaue Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise können unvollständige Kundendaten die Qualität von Produktempfehlungen beeinträchtigen, da das KI-Modell möglicherweise nicht in der Lage ist, die Vorlieben, das Verhalten oder die Bedürfnisse der Kunden zu erfassen."

NR. 17 Ein Systemadministrator erkennt die Notwendigkeit, eine Datenverwaltungsstrategie zu entwickeln.
Was ist eine Schlüsselkomponente der Datenverwaltungsstrategie?

Namenskonvention

Datensicherung

Farbkodierung

Erläuterung
Die Datensicherung ist eine Schlüsselkomponente einer Datenverwaltungsstrategie. Bei einer Datensicherung werden Kopien von Daten an einem anderen Ort oder auf einem anderen Gerät erstellt und gespeichert, um Datenverluste oder -beschädigungen im Falle einer Katastrophe, eines Unfalls oder eines böswilligen Angriffs zu verhindern. Eine Datensicherung kann dazu beitragen, die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit von Daten zu gewährleisten, indem sie es ermöglicht, Daten im Falle einer Datenverletzung, Beschädigung oder Löschung wiederherzustellen oder wiederzugewinnen. Eine Datenverwaltungsstrategie sollte einen Datensicherungsplan enthalten, der die Häufigkeit, den Umfang, die Methode und den Ort von Datensicherungen sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten des Datensicherungsteams festlegt.

NR. 18 Ein Berater führt eine Reihe von Consequence Scanning-Workshops durch, um die Prüfung verschiedener Datensätze zu unterstützen.
Welche Salesforce Trusted AI-Prinzipien werden angewandt?

Transparenz

Inklusivität

Rechenschaftspflicht

Erläuterung
"Die Durchführung einer Reihe von Consequence Scanning-Workshops zur Unterstützung des Testens vielfältiger Datensätze ist eine Maßnahme, die das Salesforce-Prinzip der Inklusivität für vertrauenswürdige KI umsetzt. Inklusivität ist einer der Trusted AI Principles, der besagt, dass KI-Systeme unter Berücksichtigung von Vielfalt und Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven, Hintergründe und Erfahrungen konzipiert und entwickelt werden sollten. Die Durchführung von Consequence Scanning-Workshops bedeutet, dass man sich mit verschiedenen Stakeholdern zusammensetzt, um die potenziellen Auswirkungen und Implikationen von KI-Systemen auf verschiedene Gruppen oder Bereiche zu identifizieren und zu bewerten. Die Durchführung von Consequence Scanning-Workshops kann dazu beitragen, Inklusivität zu praktizieren, indem sichergestellt wird, dass vielfältige Datensätze zum Testen und Bewerten von KI-Systemen verwendet werden."

NR. 19 Cloud kicks möchte die Arbeitsbelastung seiner Kundenbetreuer verringern, indem es einen Chatbot auf seiner Website einrichtet, der eingehende Fälle teilweise ablenkt, indem er häufig gestellte Fragen beantwortet. Welcher Bereich der KI eignet sich am besten für dieses Szenario?

Verarbeitung natürlicher Sprache

Computer Vision

Prädiktive Analytik

Erläuterung
"Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist der Bereich der KI, der für dieses Szenario am besten geeignet ist. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Zweig der KI, der es Computern ermöglicht, natürliche Sprache, wie Sprache oder Text, zu verstehen und zu erzeugen. NLP kann verwendet werden, um Konversationsschnittstellen zu erstellen, die mit den Nutzern über natürliche Sprache interagieren können, wie z. B. Chatbots. Chatbots können dabei helfen, Kundendienstprozesse zu automatisieren und zu rationalisieren, indem sie Antworten, Vorschläge oder Aktionen auf der Grundlage der Absicht und des Kontexts des Benutzers bereitstellen."

NR. 20 Cloud Kicks möchte eine Lösung entwickeln, um die Produktinteressen der Kunden auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Das Unternehmen hat herausgefunden, dass Mitarbeiter aus einer Region ein Textfeld zur Erfassung der Produktkategorie verwenden, während Mitarbeiter aus allen anderen Standorten ein Plckllst verwenden.
Welche Dimension der Datenqualität ist in diesem Szenario betroffen?

Vollständigkeit

Genauigkeit

Konsistenz

Erläuterung
"Konsistenz ist die Dimension der Datenqualität, die in diesem Szenario betroffen ist. Konsistenz bedeutet, dass die Datenwerte einheitlich sind und einem gemeinsamen Standard oder Format über verschiedene Datensätze, Felder oder Quellen hinweg folgen.
Inkonsistente Daten können zu Verwirrung, Fehlern oder Doppelarbeit bei der Datenanalyse und -verarbeitung führen. So kann beispielsweise die Verwendung unterschiedlicher Feldtypen für dasselbe Attribut die Konsistenz der Daten beeinträchtigen.

NR. 21 Wie wird die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Zusammenhang mit KI-Funktionen eingesetzt?

Bereinigung und Vorbereitung von Daten für KI-Implementierungen

Die Programmiersprache zu interpretieren und zu verstehen

Die menschliche Sprache verstehen und erzeugen

Erläuterung
"Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird im Zusammenhang mit den Fähigkeiten der KI verwendet, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. NLP kann KI-Systeme in die Lage versetzen, mit Menschen in natürlicher Sprache zu interagieren, z. B. in Form von Sprache oder Text. NLP kann KI-Systeme auch in die Lage versetzen, Informationen aus natürlichsprachlichen Daten zu analysieren und zu extrahieren, z. B. aus Dokumenten, E-Mails oder Beiträgen in sozialen Medien."

NR. 22 Ein Unternehmen des Gesundheitswesens implementiert einen Algorithmus zur Analyse von Patientendaten und zur Unterstützung bei der medizinischen Diagnose.
Welche Hauptrolle spielt die Datenqualität in dieser KI-Anwendung?

Bessere Genauigkeit und Zuverlässigkeit medizinischer Prognosen und Diagnosen

Sicherstellung der Kompatibilität der KI-Algorithmen mit der Infrastruktur des Systems

Geringerer Bedarf an Fachwissen im Gesundheitswesen bei der Interpretation von KI-Ergebnissen

Erläuterung
"Die Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit medizinischer Vorhersagen und Diagnosen. Eine schlechte Datenqualität kann zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen, was schwerwiegende Folgen für die Gesundheit und das Wohlbefinden der Patienten haben kann. Daher muss sichergestellt werden, dass die für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen verwendeten Daten genau, vollständig, konsistent und relevant sind."

NR. 23 Cloud Kicks implementiert eine neue Produktempfehlungsfunktion für seine Kunden, die ihnen Schuhe in einer bestimmten Farbe empfiehlt, basierend auf der Farbe der Produkte aus ihrer Kaufhistorie.
Welche Art von Voreingenommenheit ist in diesem Szenario am ehesten anzutreffen?

Konfirmation

Überlebensfähigkeit

Gesellschaftlich

Erläuterung
"In diesem Szenario ist es am wahrscheinlichsten, dass ein Confirmation Bias auftritt. Bestätigungsvoreingenommenheit ist eine Art von Voreingenommenheit, die auftritt, wenn Daten oder Informationen die bestehenden Überzeugungen oder Erwartungen einer Person bestätigen oder unterstützen. Ein Confirmation Bias kann beispielsweise auftreten, wenn eine Produktempfehlungsfunktion nur Schuhe einer bestimmten Farbe auf der Grundlage der Kaufhistorie des Kunden empfiehlt, ohne andere Faktoren oder Vorlieben zu berücksichtigen, die seine Wahl beeinflussen könnten."

NR. 24 Cloud Kicks möchte den Einstein Prediction Builder nutzen, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der ein Kunde bestimmte Produkte kauft; die Datenqualität ist jedoch ein...
Wie kann die Qualität der Daten bewertet werden?

Erstellen Sie eine Datenverwaltungsstrategie.

Erstellen Sie Berichte, um die Datenqualität zu überprüfen.

Nutzen Sie Datenqualitätsanwendungen von AppExchange

Erläuterung
"Durch die Nutzung von Datenqualitäts-Apps von AppExchange kann die Datenqualität bewertet werden. Datenqualität ist der Grad, in dem Daten für die KI-Aufgabe genau, vollständig, konsistent, relevant und zeitnah sind. Die Datenqualität kann sich auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen auswirken, da diese von der Qualität der Daten abhängen, aus denen sie lernen und Vorhersagen treffen. Die Nutzung von Datenqualitäts-Apps von AppExchange bedeutet die Verwendung von Anwendungen oder Lösungen von Drittanbietern, die helfen können, die Datenqualität in Salesforce zu messen, zu überwachen oder zu verbessern."

NR. 25 Welche Art von Voreingenommenheit resultiert daraus, dass Daten nach Stereotypen etikettiert werden?

Verein

Gesellschaftlich

Interaktion

Erläuterung
"Gesellschaftliche Voreingenommenheit resultiert daraus, dass Daten gemäß Stereotypen etikettiert werden. Gesellschaftliche Voreingenommenheit ist eine Art von Voreingenommenheit, die die Annahmen, Normen oder Werte einer bestimmten Gesellschaft oder Kultur widerspiegelt. Gesellschaftliche Voreingenommenheit kann zum Beispiel auftreten, wenn Daten auf der Grundlage von Stereotypen über Geschlecht, Ethnie oder Religion gekennzeichnet werden."

NR. 26 Was sind die wichtigsten Bestandteile des Datenqualitätsstandards?

Überprüfen, Aktualisieren, Archivieren

Benennung, Formatierung, Überwachung

Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz

Erläuterung
"Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz sind die Schlüsselkomponenten des Datenqualitätsstandards. Ein Datenqualitätsstandard ist eine Reihe von Kriterien oder Maßnahmen, die die Qualität von Daten für einen bestimmten Zweck oder eine bestimmte Aufgabe definieren und bewerten. Der Datenqualitätsstandard kann je nach Branche, Bereich oder Anwendung variieren, aber einige gemeinsame Komponenten sind Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Genauigkeit bedeutet, dass die Datenwerte für das jeweilige Datenattribut korrekt und gültig sind. Vollständigkeit bedeutet, dass in den Datenwerten keine relevanten Informationen für das Datenattribut fehlen. Konsistenz bedeutet, dass die Datenwerte einheitlich sind und einem gemeinsamen Standard oder Format über verschiedene Datensätze, Felder oder Quellen hinweg folgen.

NR. 27 Welches sind die drei am häufigsten verwendeten Beispiele für KI im CRM?

Prädiktives Scoring, Berichterstattung, Bildklassifizierung

Vorausschauendes Scoring, Prognosen, Empfehlungen

Einstein Bots, Gesichtserkennung, Empfehlungen

Erläuterung
Predictive Scoring", Prognosen und Empfehlungen sind drei häufig verwendete Beispiele für KI im CRM.
Predictive Scoring kann helfen, Leads, Opportunities und Kunden auf der Grundlage ihrer Konvertierungs-, Abwanderungs- oder Kaufwahrscheinlichkeit zu priorisieren. Prognosen können helfen, zukünftige Verkäufe, Umsätze oder die Nachfrage auf der Grundlage historischer Daten und Trends vorherzusagen. Empfehlungen können helfen, die besten Produkte, Dienstleistungen oder Aktionen für jeden Kunden auf der Grundlage seiner Vorlieben, seines Verhaltens und seiner Bedürfnisse vorzuschlagen.

NR. 28 Was ist ein Beispiel für das Salesforce Trusted AI-Prinzip der Inklusivität in der Praxis?

Testen von Modellen mit verschiedenen Datensätzen

Streben nach vorbildlicher Erklärungsfähigkeit

Zusammenarbeit mit Menschenrechtsexperten

Erläuterung
"Ein Beispiel für den Salesforce-Grundsatz der Inklusivität ist das Testen von Modellen mit unterschiedlichen Datensätzen. Inklusivität bedeutet, dass KI-Systeme unter Berücksichtigung der Vielfalt und Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven, Hintergründe und Erfahrungen konzipiert und entwickelt werden sollten. Das Testen von Modellen mit unterschiedlichen Datensätzen kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Modelle fair, unvoreingenommen und repräsentativ für die Zielpopulation oder den Bereich sind."

NR. 29 Cloud Kicks möchte sicherstellen, dass mehrere Datensätze für denselben Kunden in Salesforce entfernt werden.
Welche Funktion sollte dafür verwendet werden?

Verwaltung von Duplikaten

Löschung alter Datensätze auslösen

Standardisierte Feldnamen

Erläuterung
"Das Duplikatmanagement sollte verwendet werden, um mehrere Datensätze für denselben Kunden in Salesforce zu entfernen.
Das Duplikatmanagement ist eine Funktion, die hilft, doppelte Datensätze in Salesforce zu verhindern und zu verwalten. Das Duplikatmanagement kann helfen, Abgleichsregeln, Regeln für Duplikate und Warnmeldungen zu definieren, um doppelte Datensätze zu erkennen und zusammenzuführen."

NR. 30 Was ist ein Hauptmerkmal des maschinellen Lernens im Zusammenhang mit den KI-Fähigkeiten?

Nutzt Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen

Verlässt sich bei seinen Entscheidungen auf vorprogrammierte Regeln

Kann die menschliche Intelligenz und Entscheidungsfindung perfekt nachahmen

Erläuterung
"Maschinelles Lernen ist ein Hauptmerkmal der KI-Fähigkeiten, bei denen Algorithmen eingesetzt werden, um aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen des maschinellen Lernens können Daten analysieren, Muster erkennen und auf der Grundlage der Daten Vorhersagen oder Empfehlungen machen."

NR. 31 Was ist eine mögliche Quelle für Verzerrungen in den Trainingsdaten für KI-Modelle?

Die Daten werden in Echtzeit von den Quellsystemen erfasst.

Die Daten sind auf eine bestimmte Bevölkerungsgruppe oder Quelle ausgerichtet.

Die Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen und demografischen Daten erhoben.

Erläuterung
"Eine mögliche Quelle für Verzerrungen bei Trainingsdaten für KI-Modelle ist, dass die Daten in Richtung einer bestimmten Bevölkerungsgruppe oder Quelle verzerrt sind. Verzerrte Daten bedeuten, dass die Daten nicht ausgewogen oder repräsentativ für die Zielpopulation oder den Zielbereich sind. Schiefe Daten können zu Verzerrungen in KI-Modellen führen oder diese verstärken, da sie das Modell auf eine bestimmte Untergruppe von Daten über- oder unteranpassen können. Verzerrte Daten können beispielsweise zu Verzerrungen führen, wenn die Daten von einer begrenzten oder verzerrten demografischen Gruppe oder Quelle stammen, wie einer bestimmten Altersgruppe, einem bestimmten Geschlecht, einer bestimmten Ethnie, einem bestimmten Standort oder einer bestimmten Plattform."

NR. 32 Ein Vertriebsleiter möchte seine Prozesse mithilfe von KI in Salesforce verbessern?
Welche Anwendung von KI wäre am vorteilhaftesten?

Lead-Sourcing und Vorhersage von Verkaufschancen

Vertriebs-Dashboards und Berichte

Datenmodellierung und -verwaltung

Erläuterung
"Lead Scoring und Opportunity Forecasting sind Anwendungen von KI, die für einen Vertriebsleiter, der seine Prozesse mithilfe von KI in Salesforce verbessern möchte, am vorteilhaftesten sind. Die Lead-Bewertung kann helfen, Leads auf der Grundlage ihrer Konvertierungswahrscheinlichkeit zu priorisieren, während die Opportunity-Prognose helfen kann, zukünftige Verkäufe oder Einnahmen auf der Grundlage historischer Daten und Trends vorherzusagen. Diese Anwendungen von KI können zur Optimierung von Vertriebsprozessen beitragen, indem sie Einblicke und Empfehlungen liefern, die die Effizienz und Effektivität des Vertriebs steigern können.

NR. 33 Cloud Kicks erfährt von Beschwerden von Kunden, die zu viele Verkaufsanrufe und E-Mails erhalten.
Welche Dimension der Datenqualität sollte bewertet werden, um diese Kommunikationsineffizienzen zu verringern?

Vervielfältigung

Verwendung

Zustimmung

Erläuterung
"Duplizierung ist die Dimension der Datenqualität, die bewertet werden sollte, um Kommunikationsineffizienzen zu verringern.
Duplikation bedeutet, dass die Daten mehrere Kopien oder Instanzen desselben Datensatzes oder Wertes enthalten. Duplikate können zu Verwirrung, Fehlern oder Verschwendung bei der Datenanalyse und -verarbeitung führen. Beispielsweise kann Duplizierung zu Ineffizienzen in der Kommunikation führen, wenn Kunden mehrere Anrufe oder E-Mails aus verschiedenen Quellen für denselben Zweck erhalten."

NR. 34 Ein Entwickler wird mit der Auswahl eines geeigneten Datensatzes für das Training eines KI-Modells in Salesforce beauftragt, um das aktuelle Kundenverhalten genau vorherzusagen.
Was ist ein entscheidender Faktor, den der Entwickler bei der Auswahl berücksichtigen sollte?

Anzahl der Variablen des Datensatzes

Größe des Datensatzes

Alter des Datensatzes

Erläuterung
"Die Größe des Datensatzes ist ein entscheidender Faktor, den der Entwickler bei der Auswahl berücksichtigen sollte. Die Größe des Datensatzes bezieht sich auf die Menge oder das Volumen der Daten, die für das Training eines KI-Modells zur Verfügung stehen. Die Größe des Datensatzes kann sich auf die Durchführbarkeit und Qualität des KI-Modells sowie auf die Wahl der KI-Techniken und -Tools auswirken. Der Datensatz sollte groß genug sein, um dem KI-Modell genügend Informationen zu liefern, damit es daraus lernen und gut auf neue Daten verallgemeinern kann.

NR. 35 Welche Rolle spielt die Datenqualität für die ethische Nutzung von KI-Anwendungen?

Qualitativ hochwertige Daten sind unerlässlich für die Sicherstellung unbasierter und fairer KI-Entscheidungen, die Förderung der ethischen Nutzung und die Verhinderung von Diskriminierung...

Qualitativ hochwertige Daten gewährleisten die Verarbeitung der für personalisierte Kampagnen erforderlichen demografischen Merkmale.

Daten von geringer Qualität verringern das Risiko unbeabsichtigter Verzerrungen, da die Daten nicht übermäßig an demografische Gruppen angepasst sind.

Erläuterung
"Qualitativ hochwertige Daten sind unerlässlich, um unvoreingenommene und faire KI-Entscheidungen zu treffen, die ethische Nutzung zu fördern und Diskriminierung zu verhindern. Hochwertige Daten bedeuten, dass die Daten genau, vollständig, konsistent, relevant und zeitnah für die KI-Aufgabe sind. Qualitativ hochwertige Daten können dazu beitragen, unvoreingenommene und faire KI-Entscheidungen zu treffen, indem sie eine ausgewogene und repräsentative Stichprobe der Zielpopulation oder des Zielbereichs liefern. Hochwertige Daten können auch dazu beitragen, eine ethische Nutzung zu fördern und Diskriminierung zu verhindern, indem die Rechte und Präferenzen der Nutzer in Bezug auf ihre persönlichen Daten respektiert werden."

NR. 36 Was sollten Unternehmen tun, um die Datenqualität für ihre KI-Initiativen sicherzustellen?

Sammeln und bereiten Sie hochwertige Daten aus zuverlässigen Quellen auf.

Verlassen Sie sich auf KI-Algorithmen zur automatischen Behandlung von Datenqualitätsproblemen.

Geben Sie der Modellfeinabstimmung Vorrang vor Verbesserungen der Datenqualität.

Erläuterung
"Unternehmen sollten hochwertige Daten aus zuverlässigen Quellen sammeln und kuratieren, um die Datenqualität für ihre KI-Initiativen sicherzustellen. Hochwertige Daten bedeuten, dass die Daten genau, vollständig, konsistent, relevant und zeitnah für die KI-Aufgabe sind. Zuverlässige Quellen bedeuten, dass die Daten vertrauenswürdig, glaubwürdig und verbindlich sind. Das Sammeln und Kuratieren hochwertiger Daten aus zuverlässigen Quellen kann die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen verbessern."

NR. 37 Ein Marketingleiter möchte KI nutzen, um seine Kunden besser anzusprechen.
Welche Funktionalität bietet die beste Lösung?

Optimierung der Fahrten

Bringen Sie Ihr eigenes Modell mit

Einstein-Engagement

Erläuterung
"Einstein Engagement ist die beste Lösung für Marketing-Manager, die KI nutzen möchten, um ihre Kunden besser anzusprechen. Einstein Engagement ist eine Funktion, die KI nutzt, um E-Mail-Marketing-Kampagnen zu optimieren, indem sie Einblicke und Empfehlungen für den besten Zeitpunkt, die Häufigkeit, den Inhalt und die Betreffzeilen für den Versand von E-Mails an jeden Kunden liefert. Einstein Engagement kann dazu beitragen, das Engagement, die Bindung und die Loyalität der Kunden zu erhöhen, indem personalisierte und relevante Nachrichten geliefert werden."

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