《欧盟人工智能条例》（EU AI Act）最近已获得欧洲议会相关议会委员会的批准——这是其成为欧盟法律前的倒数第二步。
《人工智能法案》是全球首个此类综合性法律框架。
虽然企业已经开始迅速采用基于人工智能的服务来提高生产力，但世界各国政府仍在努力确保以安全、可靠和公平的方式构建和使用人工智能。 《人工智能法案》由欧洲立法者于 2021 年提出，旨在提供一个框架来指导公共和私人实体发展和采用这项技术。
Salesforce 全球政府事务执行副
总裁 Eric Loeb解释了监管如何与 Salesforce 对可信 AI 的承诺保持一致。
Loeb表示：“Salesforce 认为，可靠地利用人工 阿曼 whatsapp 号码数据 智能的力量需要政府、企业和民间社会共同努力，推进负责任、安全、基于风险和全球互操作的人工智能政策。”
“欧盟《人工智能法案》的进展显著推动了全球人工智能政策讨论。 Salesforce 赞扬这项欧洲法律背后的政策制定者密切关注细节和细微差别，例如基于风险的方法和技术的道德使用，” Loeb继续说道。 “基于风险的框架的制定应该解决人工智能活动的整个价值链。人工智能并不是一刀切的办法，有效的方法应该保护公民，同时鼓励包容性创新和竞争。”
数据讲故事
数据讲故事是指使用数据、可视化和叙述来传达见解并向受众讲述引人入胜的故事。您可以创建故事，以实现数据讲述、提供内容、展示决策和结果之间的因果关系，或者只是构建一个引人入胜且令人信服的案例。
对客户的意义：企业正在利用数据讲述来更深入、更有意义地了解客户。
对团队的意义：团队正在使用数据讲述来简化复杂的信息，并在整个组织内以引人入胜的方式分享它。这使得理解关键数据概念和就相关项目活动达成共识变得更加容易。
数据可视化
数据可视化是创建详细图形、图表和地图以使信息更易于理解的过程。该技术可帮助组织更准确地识别数据中的趋势和模式，并使没有技术知识的人能够理解和解释数据。
对于客户而言这意味着当各
组织在数据洞察方面达成共识时，客户可以与品牌进行更加紧密的互动。
这对团队意味着：团队可以加深对数据的理解，并通过详细的可视化发现隐藏的见解。
数据仓库
数据仓库是一个大型的、有组织的数据存储空间，组织可以在其中以结构化的方式收集和存储来自各种来源的信息。
这对客户意味着：客户期望与品牌无缝互动。如果所有数据都集中在一个地方，组织就能更好地满足这一期望。
这对团队意味着：团队拥有一个集中的数据中心，他们可以在需要时快速访问该中心来创建报告、做出决策和执行其他任务。
预测分析
预测分析使用统计技术
（包括机器学习）根据历史数据预测未来事 维护企业运营中的呼叫中心合规性 件或结果。在 CRM 中，它可用于预测哪些客户最有可能流失，或者哪些客户最有可能对给定的促销活动做出积极响应。
这对客户意味着什么：通过预测分析，客户可以收到更多符合他们兴趣的相关信息和促销信息。
这对团队意味着什么：团队可以使用预测分析来预测需求、识别趋势、做出主动决策并定义业务策略。
安全数据提取
在生成式人工智能的背景下，安全数据提取意味着对于每个生成提示（例如，销售预测是什么？），数据和输出都以尊重权限级别和治理策略的方式交付，以便用户只能获得他们被授权查看的信息。
这对客户来说意味着：客户对确保流程各个阶段数据安全的人工智能系统更加有信心。
这对团队意味着：团队可以自信地防止未经授权的数据访问，因为每个阶段都维护权限。
结构化、非结构化和半结构化数据
结构化数据是使用明确定义的标准格式的数据，例如电子表格或客户数据库，以表格形式组织，每个客户有一行，列包含姓名、地址、电话号码和电子邮件地址。结构化数据易于传统分析工具理解、搜索和机器读取。
非结构化数据是没有预定义格
式或特定数据模型的信息，因此需要使用专门的工具来 百慕大领先 从中获取见解。非结构化数据的示例包括电子邮件、社交媒体帖子、音频和视频记录、图像和网页。由于非结构化数据的增长速度快于结构化数据，能够轻松分析非结构化数据的大数据技术对企业来说将变得越来越重要。
半结构化数据是部分组织起来的，但其格式不易分析；因此，必须先对它们进行组织或清理，然后才能将它们作为结构化数据导入关系数据库。
这对客户意味着什么：能够利用不同类型数据的品牌可以从更定量的结构化数据和更定性的非结构化数据中获取可操作的见解，从而更好地服务客户。
这对团队意味着什么：团队可以使用所有三种类型的数据，通过多种解决方案执行分析，例如使用 Hadoop 来提取非结构化数据，使用Tableau来分析和可视化结构化和半结构化数据。
利用数据迈出下一步
数据从未如此重要，不断扩大的数据量带来了管理和治理方面的巨大责任。但数据也具有巨大的潜力。组织内的人员接触数据和掌握数据的能力越强，他们获得商业洞察力的潜力就越大，从而推动决策并创造非凡的客户体验。通过将实时、可操作的数据与 AI 和 CRM 相结合，您可以采取智能行动并大规模提供个性化体验。
这就是为什么理解数据的基本概念很重要。如果数据素养得到广泛传播并成为公司文化的一部分，那么每个人都将能够从数据中获得有价值的见解并创造更大的价值。