Confianza de las predicciones de la clasificación de Einstein

Determinar su nivel de automatización

Cuando su modelo está activo, Einstein predice el valor de cada campo seleccionado en su modelo. Puede controlar cuánto tiempo necesita utilizar su automatización de predicciones con la que está cómodo.

Para cada campo en su modelo, personalice el nivel al que Einstein selecciona o guarda valores de campo. Para Clasificación de casos de Einstein, hay tres niveles de automatización de predicciones disponibles. Para Cierre de casos de Einstein, hay dos niveles disponibles.

• Recomendar valores principales (menos automatizados): Disponible para clasificación de casos y Cierre de casos. De forma predeterminada, Einstein recomienda los tres valores de campo principales. El representante de servicio selecciona y guarda un valor, de modo que no se necesita un umbral de confianza.
• Seleccionar mejor valor (más automatizado): Disponible para clasificación de casos y Cierre de casos. Cuando una predicción cumple su umbral de confianza, Einstein muestra el campo con el mejor valor seleccionado. El representante de servicio confirma y guarda el valor.
• Automatizar valor (automatización completa): Disponible solo para Clasificación de casos. Cuando una predicción cumple el umbral de confianza, Einstein guarda el mejor valor para el campo en el caso entrante. No se necesita revisión de representante de servicio. Puede hacer que Enrutamiento de casos de Einstein ejecute sus reglas de asignación de casos en casos actualizados automáticamente.

Obtener información acerca de umbrales de confianza

La confianza de las predicciones mide la posibilidad de que la mejor predicción de Einstein para el valor de campo sea correcta. Cuanto más alto sea el nivel de confianza de una predicción, más probabilidades tendrá de ser correcta.

Las aplicaciones de clasificación de Einstein miden la confianza de las predicciones como un porcentaje. Para cada campo en su modelo, usted establecerá un umbral de confianza de predicción de 0 a 100% para las opciones Seleccionar mejor valor y Automatizar valor. El umbral representa el nivel de confianza requerido mínimo para que Einstein seleccione o guarde un valor de campo predicho. Puesto que Clasificación de casos de Einstein puede guardar una predicción automáticamente, el umbral de confianza para Automatizar valor de un campo debe ser superior a su umbral de Seleccionar mejor valor.

Los umbrales de confianza crean una ruta por pasos clara para que Einstein siga cuando prediga el valor de un campo. Por ejemplo, para Clasificación de casos de Einstein, si el nivel de confianza de predicción es:

• Superior al umbral de Automatizar valor del campo, Einstein actualiza y guarda el campo.
• Inferior al umbral de Automatizar valor del campo pero por encima del umbral de Seleccionar mejor valor, Einstein selecciona el mejor valor.
• Inferior a ambos umbrales, Einstein solo recomienda los tres valores principales pero no selecciona ni guarda uno.

En otras palabras, cuanto más automatice la acción, mayor nivel de confianza de predicción será necesario. Si una predicción no cumple el umbral de una opción, Einstein vuelve a la siguiente opción menos automatizada. Para Cierre de casos de Einstein, si el nivel de confianza de la predicción está por encima del umbral de Seleccionar mejor valor, Einstein selecciona el mejor valor. Si el nivel está por debajo de ese umbral, Einstein en su lugar recomienda los tres valores principales.

Seleccionar su umbral de confianza

Su punto dulce de la automatización depende de sus procesos de negocio y su comodidad con el riesgo. Un umbral de confianza inferior significa más predicciones, pero potencialmente menos precisión. En general, establezca un umbral relativamente bajo para Seleccionar mejor valor porque el representante de servicio puede revisar y corregir el valor si es necesario. Dado que los errores pueden ser más costosos en la automatización completa en Clasificación de casos de Einstein, comience con un umbral alto para Automatizar valor.

Para probar la automatización de predicciones de campos con Einstein, comience con las tres recomendaciones principales predeterminadas donde el representante de servicio debe seleccionar y guardar el valor del campo. Después de monitorear la repercusión, pruebe a activar Seleccionar mejor valor, Automatizar valor o ambas para el campo. Puede actualizar los parámetros de las predicciones en cualquier momento sin volver a construir su modelo.