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AI Accelerator용 사용 사례 만들기(파일럿)

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AI Accelerator용 사용 사례 만들기(파일럿)

점수 매기기 프레임워크를 구성하고 복사 필드 보강을 만든 후 AI Accelerator에서 기계 학습 사용 사례를 만들고 구성합니다. AI Accelerator 사용 사례는 교육된 인보이스 위험 점수 모델을 Salesforce 조직에 연결하므로 인보이스 레코드에서 위험 예측에 액세스할 수 있습니다.

필수 Edition

지원 제품: Lightning Experience
사용 가능한 제품: Enterprise, Unlimited 및 Developer Edition, Revenue Cloud Advanced 라이센스 또는 Revenue Cloud Billing 라이센스
필요한 사용자 권한
설정에서 보강 보기: 설정 보기
보강 만들기 또는 업데이트: 애플리케이션 사용자 정의 AND Data Cloud 사용자 정의 AND 데이터 작업에 대한 읽기 액세스 AND 데이터 공간 정의에 대한 읽기 액세스
노트
노트 인보이스 위험 점수 매기기는 Salesforce.com의 베타 서비스 약관 또는 고객이 실행한 경우 서면 통합 파일럿 계약 및 제품 약관 디렉터리의 해당 약관이 적용되는 파일럿 또는 베타 서비스입니다. 이 파일럿 또는 베타 서비스의 사용은 고객의 단독 재량에 따릅니다.
  1. 설정에서 빠른 찾기 상자에서 AI Accelerator를 찾아서 선택합니다.
  2. 사용 사례를 만들려면 새로 만들기를 클릭합니다.
  3. 추가 옵션을 사용하여 사용 사례를 편집하여 구성합니다.
  4. 예측 플랫폼으로 Einstein on Data Cloud를 선택합니다.
    인보이스 위험 점수 모델은 Data 360에서 구축 및 교육되므로 AI Accelerator에서 예측을 찾습니다.
  5. 예측에 대해 이미 생성됨을 선택합니다.
  6. 점수 매기기 필드 섹션에서 다음 필드를 구성합니다.
    예측 지연 예측 날짜 인보이스 지연
    위험 수준 인보이스 위험 점수
    이러한 필드는 예측된 지연 일자 및 높은, 중간 또는 낮은 위험 분류와 같이 인보이스 레코드에 표시되는 모델 출력입니다.
  7. 참조 레코드 필드로 InvoiceRiskScoringObject를 선택하고 필드를 인보이스 ID로 설정합니다.
    이 작업은 각 Data 360 예측 행을 올바른 인보이스 레코드에 연결합니다.
  8. 예측 레이블 템플릿을 입력합니다.
    예측 레이블 템플릿은 AI Accelerator에 인보이스 레코드에서 사용자에게 예측 결과를 표시하는 방법을 알려주는 표시 문자열입니다. 일반적으로 정적 텍스트와 동적 필드 값을 결합합니다.
  9. 사용 사례 모델 섹션에서 점수 매기기 프레임워크 설정 동안 생성된 인보이스 위험 점수 모델을 선택합니다.
  10. 변경 사항을 저장합니다.
 
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