Einstein 分类预测置信度

确定自动化的级别

在模型处于活动状态时，Einstein 会预测在模型中选择的每个字段的值。您可以控制对预测自动化的满意程度。

对于模型中的每个字段，自定义 Einstein 选择或保存字段值的级别。对于 Einstein 个案分类，有三个级别的预测自动化可用。对于 Einstein 个案总结，有两个级别可用。

• 推荐位置靠前的值（自动化程度较低）：可用于个案分类和个案总结。默认情况下，Einstein 会推荐前三个字段值。服务代表选择并保存值，因此不需要置信度阈值。
• 选择最佳值（自动化程度较高）：可用于个案分类和个案总结。当某个预测符合置信度阈值时，Einstein 会显示选择了最佳值的字段。服务代表确认并保存值。
• 自动化值（完全自动化）：仅适用于个案分类。当某个预测满足置信度阈值时，Einstein 会将该字段的最佳值保存在传入个案中。无需服务代表审核。您可以让 Einstein 个案路由对自动更新的个案运行您的个案分配规则。

了解置信度阈值

预测置信度衡量 Einstein 对字段值的最佳预测正确的可能性。预测的置信度越高，它就越有可能正确。

Einstein 分类应用程序会使用百分比衡量预测的置信度。对于模型中的每个字段，您将为选择最佳值或自动化值选项设置 0% 至 100% 的预测置信度阈值。阈值代表 Einstein 选择或保存预测字段值所需的最小置信水平。因为 Einstein 个案分类可以自动保存预测，所以字段自动值的置信度阈值必须高于其“选择最佳值”阈值。

置信度阈值为 Einstein 预测字段值创造了一条清晰的阶梯路径。例如，对于 Einstein 个案分类，如果预测置信度级别是-

• 在字段的自动值阈值之上，Einstein 更新并保存字段。
• 在字段的自动值阈值之下，但在“选择最佳值”阈值之上，Einstein 选择最佳值。
• 在这两个阈值下，Einstein 会推荐前三个值，但没有选择或保存其中一个。

换句话说，操作越自动化，所需的预测置信度越高。如果某个预测没有达到一个选项的阈值，Einstein 就会退回到下一个自动化程度较低的选项。对于个案总结，如果预测的置信度高于选择最佳值阈值，Einstein 会选择最佳值。如果级别低于该阈值，相反，Einstein 会推荐前三个值。

选择置信度阈值

您的自动化最佳点取决于您的业务流程和对风险的承受能力。置信度阈值越低，意味着预测越多，但准确性可能越低。通常，为“选择最佳值”设置相对较低的阈值，因为服务代表可以在需要时检查并更正该值。因为在 Einstein 个案分类中，完全自动化的错误代价更高，所以从自动化值的高阈值开始。

要使用 Einstein 测试自动字段预测，请从默认的前三个推荐开始，服务代表必须在这三个推荐中选择并保存字段值。在您监控了影响之后，尝试为该字段启用“选择最佳值”、“自动值”或两者。您可以随时更新预测设置，而无需重建模型。