Couche de Trust Einstein

Faire confiance à l’IA générative avec vos secrets d’entreprise et vos données clients tout en équilibrant les avantages de l’IA générative est encore un défi aujourd’hui. Einstein Trust Layer est une architecture IA sécurisée, intégrée à la plate-forme Salesforce. Il s'agit d'un ensemble d'accords, de technologies de sécurité et de contrôles des données et de la confidentialité utilisés pour protéger votre entreprise pendant que vous explorez des solutions d'IA générative.

Regardez la vidéo pour un rapide aperçu du fonctionnement de la Einstein Trust Layer. Vous pouvez également cliquer sur ce lien pour lancer la vidéo en mode plein écran sous un autre onglet.

Pour une visite guidée détaillée de la couche de confiance Einstein et de ses capacités, voir Einstein Trust Layer: Conçu pour Trust.

	Stratégie de rétention des données Vos données ne sont pas conservées par des grands modèles de langage tiers. Nous travaillons en partenariat avec tous nos fournisseurs de modèles externes, tels que OpenAI, pour appliquer la politique de rétention des données zéro. Aucune donnée n'est utilisée pour l'entraînement du modèle de grand livre ou l'amélioration des produits par des grands livres tiers. Aucune donnée n'est conservée par les grands modèles de langage tiers. Aucun être humain du fournisseur tiers ne consulte les données envoyées à son grand livre.
	Ancrage dynamique avec récupération de données sécurisée Les informations pertinentes d'un enregistrement Salesforce sont fusionnées avec l'invite pour fournir le contexte. Récupération sécurisée des données Salesforce pour ancrer l'invite en fonction des autorisations de l'utilisateur qui exécute l'invite. La récupération sécurisée des données préserve tous les contrôles Salesforce standard basés sur le rôle pour les autorisations utilisateur et la sécurité au niveau du champ lors de la fusion des données d'ancrage de votre instance CRM ou Data 360.
	Défense des invites Les stratégies système aident à limiter les hallucinations et à réduire la probabilité de rejets involontaires ou nocifs par le grand livre. Les stratégies système peuvent varier selon les fonctionnalités d’IA générative et les cas d’utilisation.
	Data Masking Les données confidentielles sont détectées et masquées avant d'envoyer l'invite au grand livre. Le masquage des données prend en charge plusieurs régions et langues. Vous pouvez sélectionner ce qui doit être masqué ou non.
	Toxicity Score Einstein Trust Layer évalue le contenu sur la toxicité. Les scores de toxicité sont consignés et stockés dans Data 360 dans le cadre du journal d'audit.
	Audi t Les invites, les réponses et les signaux Trust sont consignés et stockés dans Data 360. Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer les modèles d'invite. Fournit des rapports et des tableaux de bord prédéfinis pour l'analyse.