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提示生成器使用情况和反馈度量控制
通过跟踪生成计数和用户提交的反馈，监控特定 Einstein 提示模板的采用和质量。
控件名称
Einstein 提示生成器使用情况和反馈度量
控制概览
通过跟踪生成计数和用户提交的反馈，监控特定 Einstein 提示模板的采用和质量。
描述
允许捕获特定于模板的性能数据。这包括触发模板的频率和相关的反馈原因。
推荐配置
从“设置”中，在快速查找框中输入Einstein 审计，然后选择“Einstein 审计、Analytics 和监控设置”。打开“提示生成器使用情况和反馈度量”。将“提示模板管理器”权限分配给管理员，以查看这些度量。
安全影响
确定 AI 性能的变化，提示模板可能会因为基础 CRM 数据的变化而开始产生质量较低或风险较高的响应。
业务影响
通过显示哪些部门实际使用这些工具，以及哪些模板需要工程改进才能发挥作用，支持对生成式 AI 进行数据驱动的 ROI 分析。
安全风险（如果未配置）
公司仍然不知道其提示的有效性。低质量或误导性的 AI 回复可能被员工使用，而没有正式的反馈循环进行纠正。
威胁场景
未注意到的幻觉：模板始终生成不正确的数据，但由于度量关闭，管理员不知道用户正在手动更正（或忽略）AI。
估计的 CVSS 得分范围
关键 (9.0–10.0)。
风险影响注意事项
对大型团队中扩展 AI 的公司影响很大，因为手动抽查 AI 交互不再可行。随着使用率的提高，对这些日志实施定期监控成为获得此功能全部好处的关键步骤。
高风险
未配置提示的自定义审查/反馈步骤，使管理员只能获得有限的数据，但无法了解响应失败的原因。
低风险
已经实施了一个流程来定期审查提示模板的使用度量，表现不佳的模板会在 Sandbox 中迭代改进。
业务和集成注意事项
存储成本：此数据消耗 Data Cloud 信用。延迟：审计数据最多需要 24 小时才能出现在报表中。
安全健康审查指导
安全健康审查会验证提示生成器使用情况和反馈度量的“已启用”状态，并标记未记录提示模板使用情况度量的实例，从而阻止公司提高其 AI 安全性。
谁受到影响
数据治理管理人员、AI 管理员、客户服务经理和法律/合规审计员。
