Salesforce Einstein (Анализ клиентов)

Техническая инфраструктура Salesforce Einstein и обзор Agentforce

Версия Salesforce Einstein 2026 года функционирует как сложный слой оркестрации 📑, расположенный между Salesforce Data Cloud и интерфейсом приложения. Система перешла от разрозненных предиктивных инструментов к Унифицированной архитектуре обработки 🧠, где Einstein Discovery и агенты Agentforce используют общий центр рассуждений. Эта архитектура обеспечивает интеграцию без копирования данных 📑, позволяя выполнять аналитику на внешних озерах данных, таких как Snowflake или BigQuery, без дублирования данных, что снижает задержки и расходы на передачу данных.

Предиктивное моделирование и статистические движки

Основой аналитических возможностей остаётся Einstein Discovery, который использует автоматизированное машинное обучение (AutoML) для создания объяснимых моделей ИИ. Выполнение происходит в вычислительном слое Data Cloud 📑.

• Автоматический выбор моделей: Вход: Объекты гармонизированной модели данных (DMO) → Процесс: Проприетарный AutoML-отбор признаков и градиентный бустинг → Выход: Предиктивное скорингирование и предписывающие инсайты 📑.
• Einstein Prediction Builder: Позволяет создавать бинарные и числовые прогнозы с помощью интерфейса «укажи и щёлкни», ограниченного стандартными и пользовательскими объектами Salesforce 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Agentforce и агентное рассуждение

Agentforce представляет собой ключевую эволюцию 2026 года, обеспечивая автономные действия на основе сигналов данных в реальном времени 📑. Он использует движок рассуждений, поддерживающий состояние в контекстах продаж, обслуживания и маркетинга.

• Автономные рабочие процессы удержания: Вход: Сигналы настроения и использования в реальном времени → Процесс: Агентное рассуждение через Einstein Trust Layer → Выход: Автоматическое одобрение скидок или маршрутизация высокоприоритетных обращений в службу поддержки 📑.
• Медиация с учётом конфиденциальности: Использует Salesforce Trust Layer для маскировки ПДн при обработке LLM, обеспечивая нулевое хранение данных внешними поставщиками моделей 📑.

Инфраструктура и хранение данных

Данные управляются через слой персистентности объектов озера данных (DLO) 📑. Хотя высокоуровневые федеративные шаблоны интеграции с Snowflake документированы, конкретные внутренние алгоритмы индексации для векторного поиска остаются нераскрытыми 🌑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка без копирования: Провести бенчмаркинг времени отклика запросов для внешних объектов озера данных (Snowflake/BigQuery) по сравнению с нативной ингестией в Data Cloud для определения порога чувствительности триггеров реального времени 🌑.
• Защитные механизмы агентов: Проверить конфигурацию фильтров токсичности и маскировки ПДн в Einstein Trust Layer в Agentforce Studio перед развёртыванием 📑.
• Точность рассуждений: Провести «красную команду» для тестирования движка рассуждений Agentforce, чтобы убедиться, что многошаговая логика соответствует параметрам бизнес-управления 🌑.