Configurar o writeback de previsão automatizado para uma definição de previsão

O writeback de previsão automatizado salva as pontuações de previsão numéricas em um campo de um objeto do Salesforce. Usar esse recurso exige que você implemente um modelo que gere uma previsão numérica (regressão) ou uma pontuação (classificação binária) e para o qual possa mapear todos os campos de modelo de volta para os campos do Salesforce. Você pode usar um campo de Previsão de IA existente ou criar um campo personalizado especificando um rótulo.

1. No Gerenciador de modelo, abra uma definição de previsão.
2. No painel de configurações, clique em Habilitar ao lado de Writeback de previsão automatizado.
   
3. Escolha uma das seguintes opções.

   Opção	Descrição
   Criar um campo de previsão	Faça o Einstein criar o campo de previsão usando o rótulo do campo de previsão especificado. O Einstein armazena os resultados da previsão nesse campo de previsão personalizado. Você deve escolher um objeto do Salesforce. Todos os campos devem ser mapeados do modelo para os campos correspondentes no objeto do Salesforce. Há suporte para mapeamento de campo para qualquer campo no objeto em que a definição de previsão foi implantada ou para qualquer objeto pai.
   Usar um campo de previsão existente	Faça o Einstein armazenar os resultados da previsão em um campo de previsão.
   Não armazenar previsões	Não armazene o valor da previsão em um campo de previsão ou armazene resultados em um campo personalizado que você configura mais tarde. Selecione essa opção se você não usar campos de previsão automatizados. Esse tipo de previsão é executado de modo programático por meio da opção Obter previsões e melhorias com o Serviço de previsões do Einstein usando chamadas à API REST ou implementações.

   

   Nota Para obter instruções adicionais, consulte Exibir previsões do Einstein usando write-back de previsão automatizado.
4. Clique em Salvar. Para configurar alertas de Notificações clique em Salvar e avançar e, em seguida, vá para Configurar notificações de qualidade do modelo.