人工智能正在成为主流技术。例如，你可以在苹果的Siri、亚马逊的产品推荐和脸书在订阅源中识别照片的能力中找到它的元素。
但是人工智能在商界并不常见——几年前，当Salesforce开始开发Salesforce Einstein时，这种情况发生了变化。
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爱因斯坦公司总经理约翰鲍尔在向记者介绍情况时说：“对大多数商人来说，人工智能太复杂，触手可及。”“您必须收集和集成大量数据，将其转换为特定的机器格式，聘请稀有数据科学家进行处理，并拥有安全且可扩展的基础架构。
即使有了这些，当许多人工智能项目陷入困境时，最后一英里是你必须能够在你的商业应用环境中浮出水面的洞察力——这对大多数公司来说太难了，”鲍尔说。
为了实现“人工智能民主化”的目标，Salesforce表示，它已经能够将AI的优势整合到基于云的CRM应用中，所以它只是另一个内置功能，可以使用客户数据进行洞察和预测分析，而不需要客户自己聘请数据科学家来开发类似的功能。
人工智能功能嵌入了销售云爱因斯坦、营销云爱因斯坦、商业云爱因斯坦、服务云爱因斯坦和社区云爱因斯坦Salesforce应用程序的更新将在下个月的公司年度Dreamforce会议上预览。
鲍尔表示，这些功能将是公司每年发布三次的Salesforce平台定期更新的一部分。一些功能将免费提供，而其他功能将额外收费。爱因斯坦的首批新功能计划于2016年10月作为Winter" 17版本的一部分推出。
在简报中，Salesforce强调了这样一个事实，即爱因斯坦人工智能功能将跨越Salesforce的每个云应用程序，并利用所有可用的数据，从客户联系信息到Chatter新闻提要、电子邮件、日历、电子商务、社交数据流中的活动，甚至是连接到物联网(IoT)的设备。
本文演示了Salesforce Einstein如何简单地输入一个足球图像作为过滤器(没有任何文本)，从而只销售那些满足以下条件的客户来销售足球服装和设备，以及SalesForce Einstein如何帮助销售体育用品的客户识别足球设备的潜在客户在其Twitter feed中有足球图像。
Salesforce专业人员已经可以使用Sales Cloud来识别潜在客户和潜在客户，但爱因斯坦的目标是大大减少所需的时间和精力。
例如，名为“预测潜在客户分数”的功能将自动分析与潜在客户相关的所有数据(包括标准和自定义字段、销售代表的活动数据和潜在客户的行为活动)，从而为每个潜在客户生成预测分数，以便销售代表能够更好地处理哪些潜在客户更有可能购买。
展望未来，爱因斯坦背后的机器学习使其创建的模型能够从潜在客户、行业、职称、网络点击和电子邮件的来源中学习，从而提高每个潜在客户的预测得分。
名为“Opportunity Insight”的功能将分析CRM数据，并将其与客户交互(例如，来自潜在客户的入站电子邮件)相结合，以在销售过程的早期识别购买信号，在交易趋势上升或下降时发出警报，并建议下一步措施以提高销售代表完成交易的能力。
自动事件捕获分析每封电子邮件和日历约会以提供预测，自动将新的电子邮件和约会与相关的Salesforce记录关联并记录，并消除销售代表花费在手动数据输入上的时间。
该公司表示：“爱因斯坦的模型将为每个客户自动定制，并通过每次交互和其他数据学习进行自我调整和变得更聪明。”
这一消息发布之际，人们越来越重视使用人工智能来增强业务应用。例如，有许多应用程序使用人工智能来更容易安排和参加会议。
今年8月，苹果斥资2亿美元收购了开发深度学习技术的公司Turi，而谷歌和微软则长期在深度或机器学习领域做研究，旨在从大量数据中提供可行的见解。
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