Agentforce Coworker + Data 360: работа с едиными данными клиентов | Salesforce AIforce

Что происходит, когда Agentforce Coworker может работать с вашими объединенными данными о клиентах из Data 360? В этой практической лекции по Salesforce AIforce мы подключаем Agentforce Coworker к Salesforce Data 360 и видим, как ИИ-коллега может работать с информацией о клиентах, которая была собрана и объединена из нескольких корпоративных систем. В этом практическом примере использования в страховании данные о клиентах разбросаны по следующим источникам: Salesforce → AWS S3 → Snowflake → Marketing Cloud → Real-Time Data Data 360 объединяет эту информацию, создает единый индивидуальный профиль и связывает соответствующие записи о клиентах. Затем мы используем Agentforce Coworker для работы с этими объединенными данными о клиентах. Что мы рассмотрим в этой лекции: Как Agentforce Coworker работает с Data 360 Как включить существующие данные Data 360 для Agentforce Coworker Как сделать объекты Data 360 доступными для поиска Работа с записью «Единый индивидуальный клиент» Поиск по единым профилям клиентов Получение клиентских полисов из нескольких источников данных Совместная работа с данными Salesforce и Data 360 Доступ к данным о маркетинговом взаимодействии через единый профиль клиента Понимание того, как Coworker перемещается по связанным записям Запросы к данным Data 360 через Agentforce Coworker Настройка доступных для поиска объектов модели данных Data 360 Практический пример Customer 360 Мы используем Рохана Мехту в качестве нашего клиента и запрашиваем у Agentforce Coworker информацию о его полисах. Благодаря объединению данных в Data 360, Coworker может идентифицировать несколько страховых полисов из разных источников: Медицинский полис → Salesforce Автомобильный полис → Data 360 Страховой полис на определенный срок → Data 360 Без объединенного профиля Data 360 Coworker имел бы доступ только к информации, доступной через напрямую связанные данные Salesforce. С Data 360 он может работать с более широким объединенным профилем клиента и связанными с ним записями. Затем мы продолжим пример и спросим о согласии на получение маркетинговых рассылок и взаимодействии с ними. Маркетинговые данные изначально были получены из Marketing Cloud и связаны с объединенным профилем клиента. Agentforce Coworker может использовать эту связанную информацию Data 360 для получения сведений о взаимодействии клиента с маркетинговыми рассылками. Архитектура Полный демонстрируемый нами процесс включает в себя: Несколько корпоративных источников данных ↓ Загрузка данных из Data 360 ↓ Гармонизация данных ↓ Разрешение идентификационных данных ↓ Единый индивидуальный профиль ↓ Agentforce Coworker ↓ Обслуживание клиентов на основе ИИ Именно здесь Data 360 и Agentforce Coworker становятся особенно эффективными в совместной работе. Data 360 предоставляет единый контекст клиента, а Agentforce Coworker — интерфейс на естественном языке для работы с этой информацией. Если вы изучаете Salesforce Data 360, Agentforce Coworker, Customer 360, разрешение идентификационных данных, Salesforce AIforce, Agentforce или Salesforce Headless Architecture, эта лекция предоставит вам практический пример того, как эти технологии работают вместе. Посмотрите полную практическую демонстрацию и убедитесь, как Agentforce Coworker работает с едиными данными о клиентах из Data 360. #salesforce #salesforceai #aiforce #agentforce #agentforcecoworker #data360 #salesforcedata360 #datacloud #customer360 #unifiedcustomerdata #unifiedcustomerprofile #identityresolution #salesforceagents #salesforceheadless #headless360 #salesforcearchitecture #salesforcedeveloper #salesforceconsultant #salesforceadmin #agenticai #enterpriseai #salesforcedata #salesforcecrm #salesforceautomation #salesforcelearning #salesforcetutorial #salesforcecommunity #salesforceaiagent #customerdata #salesforceinnovation