然而，由于数据完整性、准确性、损害客户多种原因，营销团队可能不愿意将人工智能应用到日常运营中。
毫不奇怪，Salesforce 在开发其生成式 AI 解决方案的过程中解决了这些问题，而且，作为平台专家，我们可以自信地说，现在是时候接受它们了。
不相信我们的话吗？
不错。让我们回顾一下 Salesforce 营销状况报告（第九版）中营 韩国电报购物数据 销人员提到的每个主要问题，以及 Salesforce 如何应对这些问题。
营销人员对生成式人工智能的担忧
数据完整性差
毫无疑问，数据安全是营销人员最关心的生成式人工智能问题。
典型的担忧包括数据暴露或泄露的风险以及缺乏必要的数据。鉴于生成式人工智能系统依赖大量数据进行学习，这完全合情合理。敏感客户数据问题以及授予智能机器访问大量数据的道德问题不容小觑。
Salesforce 如何解决 AI 数据问题
Salesforce Einstein GPT 通过几个关键功能和实践解决了此类数据问题，旨在确保数据保持准确、安全和可靠。这些是：
数据安全和隐私：Salesforce Einstein GPT 建立在 Salesforce 强大的平台上，该平台包括强大的数据安全措施，例如加密、访问控制和遵守全球数据保护法规（如 GDPR 和 CCPA）。这可确保敏感数据免受未经授权的访问。
数据治理工具：Salesforce 提供数据治理工具，例如审计功能，使企业能够监控数据使用情况、跟踪变化并维护数据质量。这些工具有助于确保 Einstein GPT 使用的数据保持准确和最新。
持续学习和改进： Einstein GPT 旨在不断从新数据中学习，同时确保这些数据准确且相关。Salesforce 提供在将数据用于 AI 预测之前对其进行清理、规范化和验证的功能，从而保持数据完整性。
与 Salesforce Data Cloud 集成：Einstein GPT 与 Salesforce Data Cloud 无缝集成，将来自多个来源的数据统一到单一视图中。这种集成有助于确保 AI 使用一致且准确的数据，从而全面增强数据完整性。