早教標志設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的早教標志設計建立起品牌和客戶之間的聯系：

早教標志設計思路：

您是否知道超過一半的組織報告使用800種或更多不同的應用程序？隨著員工使用如此多的工具，沒有一個集中的地方來展示見解或嵌入智能。如果你不得不打開一個新的窗口來獲得這些洞見，你就不會將這些洞見付諸實踐——這就是為什么我們如此興奮地將愛因斯坦的發現帶給你，無論你在哪里工作。

銷售力量的愛因斯坦團隊相信，從首席執行官到客戶服務代理和銷售經理，每個人都可以獲得人工智能的洞察力、預測和建議。今天，我們宣布了新的人工智能服務，通過讓管理員和開發人員只需點擊幾下鼠標或簡單的代碼即可構建定制的人工智能，來進一步實現這一使命。最讓我興奮的是愛因斯坦預測服務。開發人員和銷售力量管理員首次可以將來自愛因斯坦發現的人工智能洞察嵌入任何第三方非銷售力量應用程序，如人力資源(人力資源)或企業資源規劃(ERP)，從而將預測帶到決策點。

隨處可見的洞察力

愛因斯坦發現在幾分鐘內分析了數百萬行數據，以發現人類永遠無法發現的模式，并提出人工智能驅動的預測和建議。現在，即使你不經常使用銷售力量，你仍然可以從愛因斯坦的人工智能見解中受益。

方法如下：管理員或開發人員利用銷售力量數據和外部數據源，通過幾次點擊在愛因斯坦發現中構建預測。在評估模型指標后，他們現在可以在第三方應用程序中嵌入愛因斯坦組件，以在銷售力量以外的位置顯示洞察力。例如，愛因斯坦預測服務可以讓人力資源經理直接在人力資源系統（如工作日)中看到員工離職的可能性。這意味著人力資源經理不需要導航到一個新系統或打開一個新窗口—愛因斯坦的預測直接嵌入他們工作的地方，具有他們需要的洞察力，不會中斷他們的工作流程。

工作日內的愛因斯坦發現

另一個例子是醫療設備公司的供應鏈經理。管理員或開發人員將在愛因斯坦中構建一個模型，將來自銷售力量的帳戶信息與來自企業資源計劃（Enterprise Resource Planning）系統的訂單信息結合起來愛因斯坦發現。現在能夠預測設備需求的增長，并在供應鏈經理已經開始工作的企業資源計劃（Enterprise Resource Planning）系統中做出未來的制造決策。

愛因斯坦發現(愛因斯坦發現)是一種智能數據發現功能，旨在展現人工智能驅動的洞察力。隨著我們增強構建自定義預測并將其擴展到銷售力量之外的能力，確保以可信的方式完成預測變得前所未有的重要銷售隊伍。是一家基于價值觀的公司，信任和平等是我們的兩大核心支柱，因此我們讓用戶能夠在銘記這些價值觀的情況下構建人工智能。愛因斯坦發現不僅是構建定制人工智能的一站式商店，它還提供警報和護欄，以幫助確保您構建透明、負責任和可問責的可信人工智能：

透明的

愛因斯坦展示頂級預測因素

愛因斯坦發現向你展示了每個預測的首要預測因素。例如，如果您建立一個客戶流失預測，您的首要預測因素可能是客戶任期、購買的產品、打開的服務案例數量或終身價值。通過分享這些因素，使用預測的用戶可以更好地理解和信任建議以及推動這些建議的行動。

此外，為了實現更高級的透明度，貴公司的數據科學團隊可以訪問模型的底層稀有代碼，以根據貴組織自己的道德標準執行獨立驗證。這就像在引擎蓋下查看一切是如何為那些了解數據科學并可能想要根據需要對模型進行手動更改的分析師工作的。

可靠的

愛因斯坦標記了數據中的潛在偏差

與過去的技術相比，人工智能正以創紀錄的速度實施，我們需要意識到并謹慎對待可能來自扭曲數據集的潛在偏見。潛在偏差因具體情況而異，因此客戶可以創建受保護的字段，如性別或種族，這些字段不應影響預測。愛因斯坦發現將通過彈出警報警告用戶數據集中是否有偏差的可能性。例如，如果人種是您的模型的一個受保護的字段，那么您將得到警告，郵政編碼也可能是人種的一個代理，并且會收到一個從您的模型中刪除它的建議。

負有責任的

愛因斯坦提供反饋來改進模型

模型度量顯示您的模型在推出之前、期間和之后的表現，以評估模型的質量并了解預測的準確性。然后，一個反饋循環允許業務用戶將他們的專業知識編織到模型中，以持續

早教標志設計文章總結：