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Wie steigert Salesforce Einstein Language die Produktivität?

Salesforce Einstein Language lernt ähnlich wie das menschliche Gehirn und erfüllt eine Vielzahl von Funktionen wie semantisches Parsen und Schlussfolgerungen.

Im Customer Relationship Management (CRM) erhöht die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) den Wert von Kundendaten, indem es Analysen zu Sprache und anderen Eingaben hinzufügt.

Das NLP-Modell von Salesforce, Einstein Language, ist relativ ausgefeilt und basiert auf Deep Learning beziehungsweise Deep Neural Networking- einem System, das die Lernfähigkeiten des menschlichen Gehirns imitiert.

Das Modell versteht natürliche Sprache, indem es sie in mehreren Stufen verarbeitet – ähnlich wie Menschen, die lernen zu sprechen und zu schreiben. NLP unterteilt die Kommunikation in Aufgaben, beginnend mit einfachen Aufgaben (zum Beispiel der Auswahl von Sprachteilen, wie wir es in der Schule gelernt haben), bis hin zu komplexen Aufgaben, wie zum Beispiel Syntax (Identifizierung von Abhängigkeiten zwischen Wörtern). Sobald ein Satz zerlegt und analysiert wurde, wird sein Verhältnis zu anderen Sätzen analysiert.

Im Kontext von CRM ermöglicht Einstein Language, dass Bedeutung von Grund auf neu definiert wird. Salesforce bewirbt es als Schweizer Taschenmesser für NLP. Einstein Language umfasst verschiedene Services, darunter Stimmungsanalysen (Sentiment Analysis).

Marketing-, Vertriebs- und Service-Teamleiter sind damit in der Lage, ihre Kundenkommunikation über Sprachkanäle besser zu steuern und das Verständnis für individuelle Kundenbedürfnisse zu automatisieren.

Wie wird die Salesforce Einstein Language verwendet und was kann es erreichen? Einfach ausgedrückt, kann man mit einem einzigen Modell eine Vielzahl von NLP-Aufgaben in Salesforce-Anwendungen ausführen: unter anderem semantisches Parsing, aber auch ausgefeilte Funktionen wie Zusammenfassungen, zielorientierte Dialoge und Schlussfolgerungen.

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Artikel wurde zuletzt im November 2018 aktualisiert

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