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            사례에 대한 예측 위험 점수 매기기 설정

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            3. Agentforce 서비스

            사례에 대한 예측 위험 점수 매기기 설정

            기계 학습을 사용하여 SLA를 위반할 가능성이 높은 사례를 예측하여 SLA 위반을 최소화합니다. 위반이 발생하기 전에 조치를 취하기 위해 사례 레코드에서 직접 실시간 위험 점수 및 주요 기여 요소를 확인합니다. SLA 위반 예측 기능은 기계 학습을 사용하여 우선 순위, 상태, 내역과 같은 사례 데이터를 분석하여 SLA 마감일이 누락될 가능성을 예측합니다. 실시간 위험 점수를 제공하고 해당 점수에 영향을 미치는 상위 3가지 요소를 식별하여 팀이 사례를 사전에 관리할 수 있도록 합니다.

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            AI Accelerator를 활성화하려면 사례 설정 및 권리를 사용합니다. 애플리케이션 사용자 정의
            1. 설정에서 빠른 찾기 상자에 템플릿을 입력한 다음, 앱 아래에서 템플릿을 선택합니다.
            2. 사례 SLA 위반 예측 템플릿의 경우 드롭다운에서 앱 만들기를 선택합니다.
            3. 앱을 사용할 데이터 공간을 선택한 다음, 다음을 클릭합니다.
            4. 모델을 교육하는 데 사용할 데이터 일수를 지정한 다음, 다음을 클릭합니다.
            5. 기능 선택 페이지에서 모델 교육에 포함할 기능을 검토하고 선택합니다.
            6. 다음을 클릭합니다.
            7. 앱 세부 사항 입력 페이지에서 앱 이름, 설명 및 로그 수준을 입력한 다음, 만들기를 클릭합니다.
            8. Apps Hub 페이지에서 모니터 탭으로 이동하여 사례 SLA 위반 예측을 클릭하여 앱 설치 진행 상황을 추적합니다. 설치가 완료되면 앱에서 교육 및 점수 매기기 데이터 모델 개체를 만듭니다.
            9. 모든 작업이 완료되면 빠른 찾기 상자에 AI Accelerator를 입력한 다음, AI Accelerator를 선택합니다.
            10. AI 가속기 페이지에서 새 사용 사례를 클릭합니다.
            11. 사용 사례 이름을 입력한 다음, 저장을 클릭합니다.
            12. 사용 사례에 대해 편집을 선택하여 구성합니다.
            13. 사용 사례 모델 아래에서 모델 추가를 클릭합니다.
            14. 새 사용 사례 모델 창:
              1. 예측 플랫폼을 선택합니다.
              2. 사용 사례 모델 이름을 입력합니다.
              3. 예측 아래에서 이미 생성됨을 선택합니다.
              4. 데이터 공간을 기본값으로 설정합니다.
              5. 점수 필드를 점수 매기기 데이터 모델 개체로 설정합니다. 필드 이름을 예측 대상으로 설정합니다.
              6. 참조 레코드 필드를 사례로 설정합니다. 참조 대상을 사례 ID로 설정합니다.
              7. 소스 조인 필드를 사례 ID로 설정합니다.
              8. 참조 레코드 조인 필드를 사례 ID로 설정합니다.
              9. 인터페이스에 표시할 텍스트를 기반으로 예측 레이블 템플릿을 구성합니다. 예를 들어 "예측 점수는 %%SCORE%% 입니다.
              10. AI Accelerator 사용 사례를 저장합니다.
            15. 앱 시작 관리자에서 사례를 선택합니다.
            16. 위험 점수를 보려는 사례를 엽니다.
            17. 설정에서 페이지 편집을 클릭합니다.
            18. Lightning 앱 빌더의 구성 요소 목록에서 AI Accelerator 카드를 페이지로 끌어옵니다.
            19. 구성 요소의 제목 및 사용 사례 정의를 추가합니다.
            20. 구성 요소를 저장하고 활성화합니다.
             
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