新加坡航空正在部署 Salesforce 的 Agentforce 人工智能代理平台、Service Cloud 中的 Einstein 以及 Data Cloud,用于其客户服务管理系统,以提升客户体验。
通过使用自主代理,这家新加坡国家航空公司希望简化其客户服务运营,使客服代表能够在每次客户互动中专注于提供更加个性化和增强的服务。
为 AI 代理提供支持的是 Salesforce 的 Data Cloud,它能够整合组织内的结构化和非结构化数据,帮助企业建立统一的客户视图。这些代理还使用了一个名为 Atlas 的复杂推理和学习引擎,以持续适应和改进其功能。
Atlas 功能的关键在于其架构,包括使用专门的嵌入模型,使 Agentforce 代理能够理解不同业务流程、数据格式和行业特定需求的细微差别。这使得代理能够在客户现有的工作流程和系统中无缝运作。
新加坡航空还将利用 Service Cloud 中的 Einstein 生成式 AI 功能来总结客户与航空公司的历史互动记录。它还可以提供服务指导,使客服代表能够更好地理解和预测客户需求。这将减少平均响应时间,实现更高效和主动的客户服务。
新加坡航空首席执行官吴俊鹏表示:"作为全球领先的数字航空公司,新加坡航空致力于投资和利用相关技术来提升客户体验、改善运营效率、推动收入增长和提高员工生产力。"
他指出,该航空公司是生成式 AI 的早期采用者,在过去 18 个月内开发了超过 250 个使用场景,并在其运营中实施了约 50 项计划。这包括在其 Pelago 旅行体验平台上使用生成式 AI 驱动的机器人来理解和处理客户查询,并执行预订和取消等任务。
吴俊鹏说:"Salesforce 是主动式 AI 的先驱。将 Agentforce、Service Cloud 中的 Einstein 和 Data Cloud 整合到新加坡航空的客户服务管理系统中,增强了我们高效服务客户的能力,这标志着我们合作的第一步。我们将共同创造能够带来有意义和实质性改变的 AI 解决方案,为航空业树立服务卓越的新标准。"
Salesforce 董事长兼首席执行官 Marc Benioff 指出,由自主 AI 代理驱动的数字劳动力的兴起,不仅重新构想了客户体验,还在推动业务转型。他说:"通过我们深度统一的数字劳动力平台,我们将人类与可信赖的自主 AI 代理结合起来,释放新的生产力、创新和增长水平。"
Gartner 指出,虽然 AI 代理是一项突破性技术,能够在多个行业中自主执行复杂操作,但它们也带来了重大的安全隐患。这些问题可以通过对所有代理活动的可视性监控,以及实时检测和修复异常代理行为和操作来解决。
通过 Agentforce,代理继承了 Salesforce 客户已经为各种用户角色和配置文件定义的现有共享模型和权限。这确保代理只能访问与其指定职责相适应的数据和业务流程,防止未经授权访问敏感信息。
为了帮助客户更好地管理 AI 代理的生命周期并大规模部署 Agentforce,Salesforce 在 2024 年 11 月推出了 AI 代理生命周期管理工具,用于测试客户可能提出问题或与代理互动的不同方式,并监控和观察 AI 代理的行为以改进其性能和准确性等功能。
好文章,需要你的鼓励
阿里巴巴通义千问团队发布开源编程模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,专门用于软件开发辅助。该模型采用混合专家架构,拥有4800亿参数,支持25.6万token上下文长度,可在数秒内创建完整功能应用。在SWE-bench基准测试中得分67.0%,表现优于GPT-4和Gemini。模型基于Apache 2.0开源许可,企业可免费使用。AI研究者称其可能是目前最佳编程模型,特别适合企业级代码库理解、自动化代码审查和CI/CD系统集成。
T-Tech公司研究团队开发了SAE Boost助推器系统,通过训练专门的"错误补偿器"来增强AI理解工具对专业领域的理解能力。该系统在化学、俄语和外交等领域测试中显示出显著改进效果,同时完全保持原有通用能力。这种模块化设计为AI系统的持续优化提供了安全可靠的路径,对AI可解释性研究具有重要意义。
SecurityPal成立于2020年,专门处理企业间技术采购中的安全合规问卷。该公司结合AI引擎与位于尼泊尔加德满都的240人分析师团队,帮助供应商和买方快速完成安全评估。平台维护着250万个安全问题的专有语料库,采用"人机协作"模式确保准确性。客户包括OpenAI、Figma等知名企业,服务承诺24小时内完成问卷处理,相比传统手动流程速度提升高达87倍。
斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统,能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法,在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率,为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程,更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手,预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。