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Your mortgage likely cost $11,500 to originate—and reams of paperwork. How Salesforce Agentforce is helping improve the process
Fortune· 2025-12-22 13:05
宏观背景与市场机遇 - 美联储连续第三次降息,也是两个月内第二次降息,此举预示着金融环境趋于宽松,可能在全国范围内引发抵押贷款需求激增,尤其是在已出现住房市场复苏迹象的地区 [1] 行业现状与挑战 - 抵押贷款业务量增长将对金融机构构成挑战,如果它们受限于过时的技术 [2] - 许多银行和贷款机构仍在使用的抵押贷款技术无法应对增长的需求,也无法改善贷款机构的利润率 [2] - 房地美近期研究显示,截至今年夏季,贷款机构发放一笔抵押贷款的平均成本仍经常超过11,500美元 [2] 解决方案:AI代理的引入与价值 - Salesforce等公司通过帮助银行和贷款机构整合客户数据(包括借款人资料、贷款详情和互动记录)并提供内置AI来支持它们,以提高团队效率和更好地服务借款人 [3] - 行业对AI代理(可对任务采取行动的自主系统)的兴趣日益增长 [4] - AI代理方法将使贷款机构能够重新构思整个抵押贷款流程,将贷款生命周期从缓慢、纸质文件繁重的流程转变为精简的数字旅程 [4] - 采用AI代理还能重新定义整个价值链,从房产估值、挂牌到贷款发放和长期资产管理 [4] - 作者认为,如果2008年金融危机后行业在质量控制和风险及欺诈管理等功能领域能使用AI代理,抵押贷款危机的某些方面或可得到缓解 [5] - 如今,AI代理提供了当时根本不存在的透明度水平,提供实时洞察,使贷款机构能更好地支持借款人并确保他们从一开始就处于最佳的财务状况 [6] AI代理的具体应用与效益 - **自动化**:贷款业务中涉及大量重复性任务,AI代理可以自动化这些工作,大幅减少贷款处理和承保时间,从而降低贷款发放成本 [8] - **主动风险管理**:AI代理通过提供自动化承保和复杂的风险建模,在贷款流程早期发现潜在问题,通过实时分析大量借款人数据和房产价值,比传统人工方法更快地识别模式、标记异常并做出明智的贷款决策 [9] - **房产估值与交易**:AI驱动的自动估值模型正在革新传统缓慢且常带主观性的房产评估流程,它们利用机器学习在数秒内分析来自MLS记录、税单、契约以及房产照片和挂牌描述等非结构化数据的数千个数据点 [10] - **房地产营销**:对于房地产专业人士,AI系统可以生成高质量、吸引人的房源描述,优化其搜索可见度,并通过分析买家偏好和行为提供个性化的房产推荐 [11] - **客户服务**:通过AI代理管理和重新路由通过贷款机构网站收到的许多客户咨询,可以确保没有潜在客户被忽略 [12] 长期业务机会:客户终身价值 - AI代理在贷款行业的真正商业机会在于智能索引,或称“情境化交叉销售/向上销售” [13] - 这始于抵押贷款申请,并将其他数据整合到客户体验的黄金记录中 [13] - 一个聚合所有信息并使AI代理可访问的基于云的AI平台,可以消化数据并主动推荐产品或机会,以扩展客户与贷款机构的关系 [14] - 例如,可能向客户推荐另一抵押贷款产品(如房屋净值信贷额度),或根据情况建议完全不同的金融产品(如为年轻家庭储蓄子女大学学费的529账户,或保障家庭的人寿保险产品) [15] - 这种主动服务将贷款官员从文书处理者转变为金融服务顾问,专注于战略关系构建,将抵押贷款申请人转化为终身客户 [16] 实施挑战与监管考量 - 在住房等受监管行业应用AI代理存在潜在陷阱,首要挑战是克服偏见幽灵 [17] - 在贷款决策、自动估值模型和租户筛选中使用AI必须受到严格约束,以防止歧视和历史偏见在训练数据中的延续 [17] - 贷款机构必须能够解释AI模型如何做出决策,这是一个被称为“可解释性”的关键监管要求 [18] - 这一概念要求AI主要发挥辅助作用,确保人类在关键决策(如最终承保)中保持参与,因为判断力和同理心是不可替代的 [18] 行业展望 - 如果抵押贷款公司在整个组织内实施AI代理以成为真正的AI代理企业,该行业可能成为当今市场上最有效的AI应用案例之一 [19] - 住房及其相关金融活动有望成为一个AI代理行业——一个高效、集成和预测性的生态系统,其中对数据的智能使用为借款人创造了确定性,为企业带来了竞争优势 [19] - AI代理技术与熟练人类的结合提供了变革性机会,有远见的贷款机构将勇于抓住它 [20]
Why CIOs and CFOs are becoming ‘attached at the hip’ as businesses make big AI investments
Yahoo Finance· 2025-10-22 17:05
公司AI投资治理框架 - 公司为重大AI投资建立了包含审查流程的治理框架以确保审慎预算 [3] - 该框架源于IT与财务部门之间的紧密合作旨在从快速发展的工具中获取营收和利润增长 [2] AI投资评估与决策流程 - 每月举行IT与财务会议讨论市场AI工具评估用例可行性及业务影响 [4] - 每月对投产超6个月的生成式AI用例进行评估以检验其是否达成包括生产力或创收在内的关键绩效指标 [4] - 每两个月高管团队开会讨论AI战略路线图更新及预期投资效益确保投资决策的透明度与问责 [5] AI部署策略与行业观察 - 公司对所有拟部署的AI功能进行试点通常采用短期合同以应对多数AI试点失败行业现状 [6] - 公司预计未来将出现企业级整合并在评估后更换供应商例如使用Salesforce Agentforce替代未具名供应商的第三方代理以降低部署成本 [7] - 财务与IT的合作被认为在驱动价值的同时至关重要因不变革的成本显著高昂 [8]
Varonis Introduces Identity Protection for Salesforce Agentforce
Globenewswire· 2025-10-14 13:00
产品发布核心 - 公司于2025年10月14日在Dreamforce 2025大会上宣布推出面向Salesforce Agentforce的AI身份保护新功能 [1] - 新功能为IT和安全团队提供对AI代理可访问数据及可执行操作的可见性和控制力 [1] 产品功能细节 - 自动发现和编目基于Agentforce构建的AI代理 包括其主题、操作和部署状态 [9] - 提供关于哪些数据敏感、哪些代理可访问该数据以及已对该数据执行了哪些操作的统一视图 [9] - 分析提示和响应以发现敏感数据暴露和策略违规 并自动调整访问权限使代理在其预期范围内行动 [9] 产品定位与价值主张 - AI代理被视为能够以极快速度处理和数据分析的身份 [2] - 公司连接AI代理身份与数据敏感性、权限和活动之间的关系 [2] - 公司提供AI代理及其与数据交互方式的统一视图 同时让客户能够自动调整权限大小 [2] 公司业务与市场地位 - 公司是数据安全领域的领导者 其云原生数据安全平台通过AI驱动的自动化持续发现和分类关键数据、消除暴露并检测高级威胁 [6] - 全球数千家组织依赖公司保护其在SaaS、IaaS和混合云环境中的数据 [7] - 客户使用公司平台自动化实现广泛的安全成果 包括数据安全状况管理、数据分类、数据访问治理、数据检测与响应、数据防丢失、数据库活动监控、身份保护、电子邮件安全和AI安全 [7]
Haleon Selects Salesforce Agentforce Life Sciences Cloud for Customer Engagement to Improve Engagement with Pharmacies and Healthcare Professionals with AI
Businesswire· 2025-10-08 12:07
合作核心内容 - 公司Haleon plc与Salesforce宣布建立合作关系,旨在推动与全球药房和医疗保健专业人士的更有效互动 [1] - Haleon选择采用Salesforce Life Sciences Cloud for Customer Engagement, Data Cloud和Agentforce来支持其全球4500人的销售团队 [1] - 此次合作将利用人工智能技术赋能销售团队 [1]
美银:全球研究-中场报告与人工智能全景解析
美银· 2025-06-30 01:02
报告行业投资评级 股票评级 - 买入评级公司:Alphabet、Apple Inc.、FedEx Corp.、Abbott Laboratories [73][79][85][98] - 中性评级公司:Tempus AI [51] - 跑输大盘评级公司:Amgen Inc. [92] 报告的核心观点 宏观经济 - 2025年全球经济增长预测上调20bp,预计2025 - 2026年增长3%,2027年加速至3.3%,全球通胀将徘徊在2.5%左右,但贸易政策不确定性仍高,中东地缘政治升级或影响能源价格和进口国[1][9] - 美国经济有望维持,2025 - 2026年增长预测上调至1.6%,2027年达1.9%,预计今年美联储不降息[12] - 中国2025年GDP增长预测上调至4.7%,2026年上调至4.3%,但预计财政和货币刺激减少[13][17] - 欧元区2025 - 2026年预计增长0.9%,2027年升至1.4%;日本2025年增长上调20bp至0.4%;除中国外的新兴市场2025 - 2027年预计分别增长3.9%、4.1%、4.4%[14] 人工智能 - 到2030年,全球数据中心市场规模有望达1万亿美元,其中超8000亿美元将用于生成式AI计算、网络和存储基础设施[2][66] - 到2030年,代理AI支出有望达1550亿美元,客户服务、营销、销售和软件开发可能是首批采用代理技术的主要职能[3][60] - AI将加速精准医学发展,但个性化医疗因可扩展性和成本限制,可能至少需要5 - 10年才能实现[4][46] 各行业 - 美国银行监管环境转变,资本/流动性要求等方面的变化将增加每股收益和股票估值,关注年度压力测试结果[38][39] - 跨境旅行调查显示,超40%受访者打算改变跨境旅行计划,可能对Visa和Mastercard的跨境业务构成潜在风险[52][53] - 软件行业认为代理AI功能将成为AI货币化的关键催化剂,到2030年代理AI支出有望达1550亿美元[59][60] - 美国半导体行业到2030年AI数据中心系统市场规模将达8200亿美元,AI服务器投资最大,电力消耗可能是AI部署的关键瓶颈[66][67] 各公司 - Alphabet股票多空观点不一,空头关注用户参与度下降、货币化潜力等问题,多头强调其一阶数据优势和非搜索业务的增长潜力[73][74][75] - Apple若与Perplexity AI达成交易,有获取优质AI公司、人才等好处,但也面临技术整合、法律监管等挑战[79][80][81] - FedEx 1Q26调整后每股收益目标低于预期,未提供2026年每股收益展望,但目标是实现10亿美元的永久成本削减,重申买入评级但下调目标价[85] - Amgen的MariTide在3期试验中剂量选择存疑问,维持跑输大盘评级[92][93] - Abbott参加美国糖尿病协会酮体监测研讨会,认为酮体传感器的采用率将很高,维持买入评级[98] 根据相关目录分别进行总结 宏观报告 全球经济观点 - 全球经济增长预测上调,通胀将稳定,但贸易政策和中东地缘政治是风险因素[1][9] - 美国经济有望维持,预计美联储今年不降息[12] - 中国经济增长预测上调,但刺激措施可能减少[13] - 欧元区、日本和除中国外的新兴市场经济有不同程度变化[14] 中国观察 - 中国2025 - 2026年GDP增长预测上调,受贸易休战、数据表现和信心改善等因素影响[17] - 出口增长可能在夏季后减速,国内需求增长仍脆弱[18][22] 流动性洞察 - 自4月以来,利率差异对美元的驱动作用减弱,前端加载的美联储降息可能使美元走弱[29][32] 全球能源周报 - 美国对伊朗的袭击使中东局势紧张,能源价格波动,后续发展取决于伊朗的反应和OPEC + 的决策[33][35] 行业报告 美国银行 - 监管环境转变,资本/流动性要求等变化将增加每股收益和股票估值,关注压力测试结果[38][39] 美国生物制药 - AI将加速精准医学发展,但个性化医疗因可扩展性和成本限制,可能至少需要5 - 10年才能实现[46] - 目前AI在精准医学中的应用多为孤立案例,预计短期内此类案例将增加,长期将融入标准医疗流程[47] 支付、处理器与IT服务 - 跨境旅行调查显示,超40%受访者打算改变跨境旅行计划,可能对Visa和Mastercard的跨境业务构成潜在风险[52][53] 软件 - 代理AI功能将成为AI货币化的关键催化剂,到2030年代理AI支出有望达1550亿美元[59][60] - 64%的组织预计在2025年开展代理AI计划,但目前仍处于早期阶段[61] 美国半导体 - 到2030年,AI数据中心系统市场规模将达8200亿美元,AI服务器投资最大,电力消耗可能是AI部署的关键瓶颈[66][67] - AI服务器扩展有两种方式,英伟达在扩展技术方面领先[68][69] 股票报告 Alphabet - 股票多空观点不一,空头关注用户参与度下降、货币化潜力等问题,多头强调其一阶数据优势和非搜索业务的增长潜力[73][74][75] Apple Inc. - 若与Perplexity AI达成交易,有获取优质AI公司、人才等好处,但也面临技术整合、法律监管等挑战[79][80][81] FedEx Corp. - 1Q26调整后每股收益目标低于预期,未提供2026年每股收益展望,但目标是实现10亿美元的永久成本削减,重申买入评级但下调目标价[85] Amgen Inc. - MariTide在3期试验中剂量选择存疑问,维持跑输大盘评级[92][93] Abbott Laboratories - 参加美国糖尿病协会酮体监测研讨会,认为酮体传感器的采用率将很高,维持买入评级[98]
AI专题:当前Agent的发展进行到了什么阶段?
搜狐财经· 2025-05-20 21:40
Agent发展阶段与定义 - Agent尚无统一定义,学界强调需具备规划能力(如李飞飞团队提出的五模块范式:环境感知、学习、记忆、认知、执行)[1][10] - 业界定义分化:OpenAI认为Agent是能独立完成任务的系统,Anthropic区分Workflow(预定义流程)与Agent(自主规划)[1][12][16] - 技术路径遵循"模仿学习→解耦→泛化→涌现"递进范式,基于LLM/VLM构建多模态、通用、具象行动等类型[1][20] 中美厂商布局差异 - 北美云厂商(Google/Microsoft)聚焦Agent部署平台(如Vertex AI、Azure AI Foundry),B端企业(Salesforce)商业化成熟(部分项目收入占比达35%)[2][6] - 国内互联网大厂(字节/百度/阿里)延续流量逻辑,推出通用Agent产品(扣子空间、心响等);B端企业(金蝶/用友)主攻垂域Agent(财务、人力场景)[2][6][9] Agent技术特性与挑战 - Token消耗量极大(单次任务超10万,远超chatbot),主因长上下文窗口、多Agent通信、验证模块及多模态需求[7] - 存在意图混淆、多Agent协作低效、幻觉等问题,学界通过贝叶斯实验设计优化,业界引入RAG、数据增强方案[2][35] 应用场景落地 - **医疗领域**:诊断Agent可辅助分诊(需搭配知识检索减少幻觉),远程监控Agent优化资源分配[35][36] - **游戏领域**:NPC行为动态优化、玩家行为分析、AI场景合成提升沉浸感[39][40] - **机器人领域**:视觉运动控制、语言条件操作、技能优化及动态导航[32][33] 产业链影响与投资方向 - 算力需求持续增长(服务器/一体机/超融合标的受益),模型私有化推动B端外包服务(金融/政府/能源领域)[8] - 垂域软件企业ARPU提升(推荐ERP/政府信息化标的),教育/医疗场景商业化潜力大(如视源股份、创业慧康)[8]