Databricks
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推出适用于Databricks的Salesforce自定义模型功能
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Salesforce和Databricks宣布战略合作，允许数据科学家和机器学习工程师将Salesforce的客户数据和业务能力与Databricks的高级分析和人工智能能力集成。该合作使得在Databricks中构建、训练和部署定制的人工智能模型成为可能，这些模型可以无缝集成到Salesforce中，以提供个性化的客户体验。合作提供了数据收集和摄取、强大的人工智能工具和MLOps，以及将机器学习模型集成到业务流程中的能力。提供了多种使用案例，包括销售效率、交易预测、服务敏捷性、客户细分、客户旅程预测、产品推荐和需求预测。为了简化流程，Salesforce和Databricks提供了一个解决方案加速器，指导用户完成创建ML流水线并将其部署到Salesforce应用程序中的步骤。
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关键要点
- Salesforce与Databricks宣布战略合作，推出Salesforce自带模型（BYOM）集成。
- 该合作使数据科学家和机器学习工程师能够将Salesforce的客户数据与Databricks的高级分析和人工智能能力结合。
- 用户可以在Databricks中构建、训练和部署定制的人工智能模型，并将其无缝集成到Salesforce中。
- Salesforce数据云支持从多种来源收集数据，并将其映射到Salesforce CRM应用程序和工作流程中。
- 通过Python SDK连接器，用户可以访问Salesforce数据模型对象，并与Databricks Lakehouse中的其他数据结合进行分析。
- 集成提供了数据收集、强大的人工智能工具和MLOps，简化了机器学习模型的管理和集成。
- 用户可以通过Einstein 1 Studio的模型构建器将训练好的模型快速注册到Salesforce中。
- 集成使得解决各种业务问题变得更加高效，支持销售效率、交易预测、服务敏捷性等多种用例。
- 提供的解决方案加速器指导用户创建ML流水线并将其部署到Salesforce应用程序中。
- 示例用例包括客户细分、客户旅程预测、产品推荐和需求预测等，帮助企业提升客户体验和业务效率。
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