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2024 Realistic Salesforce-AI-Associate 100% Pass Guaranteed Download Exam Q&A [Q43-Q59]

Veröffentlichungsdatum Januar 9, 2024

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2024 Realistic Salesforce-AI-Associate 100% Pass Guaranteed Download Exam Q&A

Genaue Salesforce-AI-Associate Antworten 365 Tage kostenlose Updates

Salesforce Salesforce-AI-Associate Exam Syllabus Themen:

Thema	Einzelheiten
Thema 1	Anwendung der vertrauenswürdigen KI-Prinzipien von Salesforce auf bestimmte Szenarien Beschreiben Sie die Vorteile von KI im Zusammenhang mit CRM
Thema 2	KI-Fähigkeiten im CRM Ethische Erwägungen zu AI AI-Grundlagen
Thema 3	Identifizierung von CRM-KI-Funktionen Unterscheiden Sie zwischen den verschiedenen Arten von KI und ihren Fähigkeiten
Thema 4	Beschreiben Sie die Bedeutung der Datenqualität Erklären Sie die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen von AI in Salesforce
Thema 5	Beschreiben Sie die ethischen Herausforderungen der KI Beschreiben Sie die Elemente Komponenten der Datenqualität

Q43. Was ist eine der größten Herausforderungen bei der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in der Entscheidungsfindung?

Führt zu einer fundierten und ausgewogenen Entscheidungsfindung

Schafft eine Abhängigkeit von KI, die möglicherweise zu weniger kritischem Denken und Aufsicht führt

Verringerung der Notwendigkeit der menschlichen Beteiligung an Entscheidungsprozessen

Erläuterung
"Eine der größten Herausforderungen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI bei der Entscheidungsfindung besteht darin, dass sie eine Abhängigkeit von der KI schafft, die möglicherweise zu weniger kritischem Denken und Kontrolle führt. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ist ein Prozess, bei dem Menschen und KI-Systeme zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel oder eine gemeinsame Aufgabe zu erreichen. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI kann viele Vorteile haben, z. B. die Nutzung der Stärken und die Ergänzung der Schwächen von Menschen und KI-Systemen.
Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI kann jedoch auch einige Herausforderungen mit sich bringen, wie z. B. die Schaffung von Vertrauen in die KI, was zu weniger kritischem Denken und Kontrolle führen kann. Beispielsweise kann die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu einer Abhängigkeit von der KI führen, wenn Menschen den KI-Empfehlungen blind vertrauen oder ihnen folgen, ohne deren Gültigkeit oder Begründung zu hinterfragen oder zu überprüfen."

Q44. Ein Salesforce-Administrator erstellt ein neues Feld, um das Zielland einer Bestellung zu erfassen.
Welchen Feldtyp sollten sie verwenden, um die Datenqualität zu gewährleisten?

Text

Auswahlliste

Nummer

Erläuterung
"Ein Auswahllistenfeld sollte verwendet werden, um die Datenqualität für die Erfassung des Bestimmungslandes einer Bestellung sicherzustellen. Ein Auswahllistenfeld ermöglicht es dem Benutzer, einen oder mehrere vordefinierte Werte aus einer Liste auszuwählen. Ein Auswahllistenfeldtyp kann die Datenqualität sicherstellen, indem er die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit der Datenwerte erzwingt."

Q45. Cloud Kicks will mit Hilfe eines KI-Modus die Nachfrage nach Schuhen anhand historischer Daten über Verkäufe und regionale Merkmale vorhersagen.
Was ist eine wesentliche Dimension der Datenqualität, um dieses Ziel zu erreichen?

Verlässlichkeit

Band

Alter

Erläuterung
"Zuverlässigkeit ist eine wesentliche Dimension der Datenqualität, um das Ziel der Vorhersage der Nachfrage nach Schuhen anhand historischer Daten über Verkäufe und regionale Merkmale zu erreichen. Verlässlichkeit bedeutet, dass die Datenwerte für die KI-Aufgabe vertrauenswürdig, glaubwürdig und maßgeblich sind. Zuverlässige Daten können die Genauigkeit und das Vertrauen in KI-Vorhersagen verbessern, da sie den wahren Zustand der Zielpopulation oder -domäne widerspiegeln. Zum Beispiel können zuverlässige Daten helfen, die Nachfrage nach Schuhen vorherzusagen, indem sie geprüfte und validierte Verkaufs- und Regionaldaten verwenden."

Q46. Was sind die wichtigsten Vorteile von KI bei der Verbesserung der Kundenerfahrung im CRM?

Verbessert CRM-Sicherheitsprotokolle und schützt sensible Kundendaten vor potenziellen Verstößen und Bedrohungen

Rationalisierung des Fallmanagements durch Kategorisierung und Nachverfolgung von Kundensupportfällen, Identifizierung von Themen und Zusammenfassung von Falllösungen

Vollständige Automatisierung des Kundendienstes, um nahtlose automatisierte Interaktionen mit Kunden zu gewährleisten

Erläuterung
"Rationalisierung des Fallmanagements durch Kategorisierung und Nachverfolgung von Kundensupportfällen, Identifizierung von Themen und Zusammenfassung von Falllösungen sind einige der Hauptvorteile von KI bei der Verbesserung der Kundenerfahrung im CRM. KI kann dabei helfen, verschiedene Aspekte des Kundenservices zu automatisieren und zu optimieren, z. B. die Weiterleitung von Fällen an die richtigen Mitarbeiter, die Bereitstellung relevanter Informationen oder Vorschläge und die Erstellung von Berichten oder Einblicken. KI kann auch dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit und -loyalität zu erhöhen, indem sie Wartezeiten verkürzt, die Antwortqualität verbessert und personalisierte Lösungen anbietet."

Q47. Was sind die drei am häufigsten verwendeten Beispiele für KI im CRM?

Prädiktives Scoring, Berichterstattung, Bildklassifizierung

Vorausschauendes Scoring, Prognosen, Empfehlungen

Einstein Bots, Gesichtserkennung, Empfehlungen

Erläuterung
Predictive Scoring", Prognosen und Empfehlungen sind drei häufig verwendete Beispiele für KI im CRM.
Predictive Scoring kann helfen, Leads, Opportunities und Kunden auf der Grundlage ihrer Konvertierungs-, Abwanderungs- oder Kaufwahrscheinlichkeit zu priorisieren. Prognosen können helfen, zukünftige Verkäufe, Umsätze oder die Nachfrage auf der Grundlage historischer Daten und Trends vorherzusagen. Empfehlungen können helfen, die besten Produkte, Dienstleistungen oder Aktionen für jeden Kunden auf der Grundlage seiner Vorlieben, seines Verhaltens und seiner Bedürfnisse vorzuschlagen.

Q48. Wie wirkt sich eine Bewertung der Datenqualität auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen aus, die KI einsetzen?

Verbessert die Geschwindigkeit der KI-Empfehlungen

Beschleunigt die Bereitstellung neuer KI-Lösungen

Bietet eine Benchmark für KI-Vorhersagen

Erläuterung
"Eine Bewertung der Datenqualität wirkt sich auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen aus, die KI einsetzen, indem sie einen Maßstab für KI-Vorhersagen liefert. Eine Datenqualitätsbewertung ist ein Prozess, der die Qualität von Daten für einen bestimmten Zweck oder eine bestimmte Aufgabe misst und bewertet. Eine Datenqualitätsbewertung kann dabei helfen, Probleme oder Lücken in den Datenqualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Aktualität zu identifizieren und zu beheben. Eine Datenqualitätsbewertung kann sich auf die Geschäftsergebnisse von Unternehmen auswirken, die KI einsetzen, indem sie einen Maßstab für KI-Vorhersagen liefert, da sie dazu beitragen kann, dass die Vorhersagen auf qualitativ hochwertigen Daten basieren, die den wahren Zustand der Zielpopulation oder des Zielbereichs widerspiegeln."

Q49. Welche Rolle spielt die Datenqualität bei der Erreichung von KI-Geschäftszielen?

Datenqualität ist nicht erforderlich, da KI mit allen Datentypen arbeiten kann.

Die Qualität der Daten ist Voraussetzung für präzise KI-Dateneinblicke.

Die Datenqualität ist wichtig, um die Grenzen der Ai-Datenspeicherung einzuhalten

Erläuterung
"Datenqualität ist erforderlich, um genaue KI-Dateneinblicke zu schaffen. Datenqualität ist der Grad, in dem Daten für die KI-Aufgabe genau, vollständig, konsistent, relevant und zeitnah sind. Die Datenqualität kann sich auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen auswirken, da sie von der Qualität der Daten abhängen, aus denen sie lernen und Vorhersagen treffen. Die Datenqualität kann sich auch auf die Genauigkeit und Gültigkeit von KI-Dateneinblicken auswirken, da sie die Qualität der von KI-Systemen verwendeten oder erzeugten Daten widerspiegeln."

Q50. Ein Serviceleiter möchte KI nutzen, um Kunden dabei zu helfen, ihre Probleme in einer geführten Selbstbedienungsanwendung schneller zu lösen.
Welche Einstein-Funktionalität bietet die beste Lösung?

Klassifizierung der Fälle

Bots

Empfehlung

Erläuterung
"Bots sind die beste Lösung für Serviceleiter, die KI einsetzen möchten, um Kunden bei der Lösung ihrer Probleme in einer geführten Self-Service-Anwendung schneller zu helfen. Bots sind eine Funktion, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und natürliches Sprachverständnis (NLU) nutzt, um Konversationsschnittstellen zu erstellen, die mit Kunden über Text oder Sprache interagieren können. Bots können dabei helfen, Kundendienstprozesse zu automatisieren und zu rationalisieren, indem sie Antworten, Vorschläge oder Aktionen basierend auf der Absicht und dem Kontext des Kunden bereitstellen.

Q51. Cloud Kicks testet ein neues KI-Modell.
Welcher Ansatz passt zu Salesforce's Trusted AI Principle of Incluslvity?

Testen Sie nur mit Daten aus einer bestimmten Region oder Bevölkerungsgruppe, um das Risiko von Datenlecks zu begrenzen.

Verlassen Sie sich auf ein Entwicklungsteam mit einheitlichem Hintergrund, um die möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen des Modells zu bewerten.

Testen Sie mit verschiedenen und repräsentativen Datensätzen, die für die Verwendung des Modells geeignet sind.

Erläuterung
"Das Testen mit vielfältigen und repräsentativen Datensätzen, die für die Verwendung des Modells geeignet sind, steht im Einklang mit dem Salesforce Trusted AI-Prinzip der Inklusivität. Inklusivität bedeutet, dass KI-Systeme unter Berücksichtigung der Vielfalt und Einbeziehung unterschiedlicher Perspektiven, Hintergründe und Erfahrungen konzipiert und entwickelt werden sollten.
Das Testen mit verschiedenen und repräsentativen Datensätzen kann dazu beitragen, dass die Modelle fair, unvoreingenommen und repräsentativ für die Zielpopulation oder den Bereich sind.

Q52. Was bedeutet die Zustimmung der Nutzer im Hinblick auf den Datenschutz bei KI?

KI gewährleistet den vollständigen Datenschutz, indem sie automatisch die Zustimmung der Nutzer einholt.

KI verstößt gegen die Privatsphäre, wenn die Zustimmung der Nutzer nicht eingeholt wird.

KI funktioniert unabhängig von der Privatsphäre und der Zustimmung der Nutzer.

Erläuterung
"KI verletzt die Privatsphäre, wenn die Zustimmung der Nutzer nicht eingeholt wird. Die Zustimmung des Nutzers ist die Erlaubnis oder das Einverständnis eines Nutzers, dass seine personenbezogenen Daten von anderen gesammelt, verwendet, weitergegeben oder gespeichert werden dürfen. Die Zustimmung des Nutzers ist ein wichtiger Aspekt des Datenschutzes, d. h. des Rechts des Einzelnen zu kontrollieren, wie seine persönlichen Daten von anderen gehandhabt werden. KI verletzt die Privatsphäre, wenn die Zustimmung des Nutzers nicht eingeholt wird, weil sie die Rechte und Präferenzen des Nutzers in Bezug auf seine personenbezogenen Daten verletzt."

Q53. Cloud Kicks möchte KI-Funktionen auf seiner 5aiesforce-Plattform implementieren, hat aber Bedenken wegen möglicher ethischer und datenschutzrechtlicher Probleme.
Was sollten sie tun, um mögliche KI-Verzerrungen zu minimieren?

Integrieren Sie KI-Modelle, die verzerrte Daten automatisch korrigieren.

Implementieren Sie die vertrauenswürdigen KI-Prinzipien von Salesforce.

Nutzen Sie demografische Daten, um Minderheitengruppen zu identifizieren.

Erläuterung
"Die Umsetzung der Trusted AI Principles von Salesforce ist das, was Cloud Kicks in Betracht ziehen sollte, um potenzielle KI-Voreingenommenheit zu minimieren. Die "Trusted AI Principles" von Salesforce sind eine Reihe von Richtlinien und Best Practices für die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen in einer verantwortungsvollen und ethischen Weise. Zu den Grundsätzen gehören Rechenschaftspflicht, Fairness & Gleichheit, Transparenz & Erklärbarkeit, Datenschutz & Sicherheit, Zuverlässigkeit & Sicherheit, Inklusivität & Diversität, Empowerment & Bildung."

Q54. Cloud Kicks entdeckte mehrere Variationen von Bundesland- und Länderwerten in Kontaktdatensätzen.
Welche Dimension der Datenqualität ist von diesem Problem betroffen?

Verwendung

Genauigkeit

Konsistenz

Erläuterung
"Konsistenz ist die Datenqualitätsdimension, die durch mehrfache Variationen von Staats- und Länderwerten in Kontaktdatensätzen beeinflusst wird. Konsistenz bedeutet, dass die Datenwerte einheitlich sind und einem gemeinsamen Standard oder Format über verschiedene Datensätze, Felder oder Quellen hinweg folgen. Inkonsistente Daten können zu Verwirrung, Fehlern oder Doppelarbeit bei der Datenanalyse und -verarbeitung führen."

Q55. Cloud Kicks möchte den Einstein Prediction Builder nutzen, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der ein Kunde bestimmte Produkte kauft; die Datenqualität ist jedoch ein...
Wie kann die Qualität der Daten bewertet werden?

Erstellen Sie eine Datenverwaltungsstrategie.

Erstellen Sie Berichte, um die Datenqualität zu überprüfen.

Nutzen Sie Datenqualitätsanwendungen von AppExchange

Erläuterung
"Durch die Nutzung von Datenqualitäts-Apps von AppExchange kann die Datenqualität bewertet werden. Datenqualität ist der Grad, in dem Daten für die KI-Aufgabe genau, vollständig, konsistent, relevant und zeitnah sind. Die Datenqualität kann sich auf die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen auswirken, da diese von der Qualität der Daten abhängen, aus denen sie lernen und Vorhersagen treffen. Die Nutzung von Datenqualitäts-Apps von AppExchange bedeutet die Verwendung von Anwendungen oder Lösungen von Drittanbietern, die helfen können, die Datenqualität in Salesforce zu messen, zu überwachen oder zu verbessern."

Q56. Welche Art von Voreingenommenheit zwingt anderen die Werte eines Systems auf?

Gesellschaftlich

Automatisierung

Verein

Erläuterung
"Gesellschaftliche Voreingenommenheit ist die Art von Voreingenommenheit, die anderen die Werte eines Systems aufzwingt. Gesellschaftliche Voreingenommenheit ist eine Art von Voreingenommenheit, die die Annahmen, Normen oder Werte einer bestimmten Gesellschaft oder Kultur widerspiegelt. Gesellschaftliche Vorurteile können sich auf die Fairness und die Ethik von KI-Systemen auswirken, da sie beeinflussen können, wie verschiedene Gruppen oder Bereiche von KI-Systemen wahrgenommen, behandelt oder dargestellt werden. Gesellschaftliche Voreingenommenheit kann zum Beispiel auftreten, wenn KI-Systeme die Werte eines Systems anderen aufzwingen, z. B. indem sie westliche Standards für Schönheit oder Erfolg verwenden, um Menschen aus anderen Kulturen zu beurteilen oder einzustufen."

Q57. Was ist eine mögliche Quelle für Verzerrungen in den Trainingsdaten für KI-Modelle?

Die Daten werden in Echtzeit von den Quellsystemen erfasst.

Die Daten sind auf eine bestimmte Bevölkerungsgruppe oder Quelle ausgerichtet.

Die Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen und demografischen Daten erhoben.

Erläuterung
"Eine mögliche Quelle für Verzerrungen bei Trainingsdaten für KI-Modelle ist, dass die Daten in Richtung einer bestimmten Bevölkerungsgruppe oder Quelle verzerrt sind. Verzerrte Daten bedeuten, dass die Daten nicht ausgewogen oder repräsentativ für die Zielpopulation oder den Zielbereich sind. Schiefe Daten können zu Verzerrungen in KI-Modellen führen oder diese verstärken, da sie das Modell auf eine bestimmte Untergruppe von Daten über- oder unteranpassen können. Verzerrte Daten können beispielsweise zu Verzerrungen führen, wenn die Daten von einer begrenzten oder verzerrten demografischen Gruppe oder Quelle stammen, wie einer bestimmten Altersgruppe, einem bestimmten Geschlecht, einer bestimmten Ethnie, einem bestimmten Standort oder einer bestimmten Plattform."

Q58. Das technische Cloud-Team bewertet die Wirksamkeit seiner KI-Entwicklungsprozesse?
Welches etablierte ethische Reifegradmodell von Salesforce sollte das Team bei der Entwicklung einer vertrauenswürdigen KI-Lösung verwenden?

Reifegradmodell für ethische KI-Prognosen

Reifegradmodell für den ethischen AI-Prozess

Reifegradmodell für die ethische KI-Praxis

Erläuterung
"Das Ethical AI Process Maturity Model ist das etablierte ethische Reifegradmodell von Salesforce, das das technische Cloud-Team als Leitfaden für die Entwicklung von vertrauenswürdigen KI-Lösungen verwenden sollte. Das Ethical AI Process Maturity Model ist ein Rahmenwerk, das dabei hilft, die ethischen und verantwortungsvollen Praktiken und Prozesse bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen zu bewerten und zu verbessern. Das Ethical AI Process Maturity Model besteht aus fünf Reifegraden: Ad Hoc, Aware, Defined, Managed und Optimized. Das Ethical AI Process Maturity Model kann bei der Entwicklung von vertrauenswürdigen KI-Lösungen helfen, indem es eine Roadmap und Best Practices für das Erreichen höherer ethischer Reifegrade bereitstellt."

Q59. Welche Art von Daten sollte ausgelassen werden, um unbeabsichtigte Verzerrungen in einem KI-Modell zu vermeiden?

Transaktionelle

Verlobung

Demografische Daten

Erläuterung
"Demografische Daten sollten weggelassen werden, um unbeabsichtigte Verzerrungen in einem KI-Modell zu vermeiden. Demografische Daten sind Daten, die die Merkmale einer Bevölkerung oder einer Gruppe von Menschen beschreiben, wie Alter, Geschlecht, Ethnie, Einkommen, Bildung oder Beruf. Demografische Daten können zu Verzerrungen führen, wenn sie verwendet werden, um Menschen aufgrund ihrer Identität oder ihrer Eigenschaften zu diskriminieren oder unterschiedlich zu behandeln. Demografische Daten können auch bestehende Vorurteile oder Stereotypen in der Gesellschaft oder Kultur widerspiegeln, was die Fairness und Ethik von KI-Systemen beeinträchtigen kann."

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