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Salesforce-AI-Associate Prüfungsfragen, Salesforce-AI-Associate Fragen und Antworten, Salesforce Certified AI Associate Exam

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Salesforce Certified AI Associate Exam Salesforce-AI-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen (Q41-Q46):

41. Frage
What are some key benefits of AI in improving customer experiences in CRM?

• A. Improves CRM security protocols, safeguarding sensitive customer data from potential breaches and threats
• B. Fully automates the customer service experience, ensuring seamless automated interactions with customers
• C. Streamlines case management by categorizing and tracking customer support cases, identifying topics, and summarizing case resolutions

Antwort: C

Begründung:
Explanation
"Streamlining case management by categorizing and tracking customer support cases, identifying topics, and summarizing case resolutions are some key benefits of AI in improving customer experiences in CRM. AI can help automate and optimize various aspects of customer service, such as routing cases to the right agents, providing relevant information or suggestions, and generating reports or insights. AI can also help enhance customer satisfaction and loyalty by reducing wait times, improving response quality, and providing personalized solutions."

 

42. Frage
What Is a benefit of data quality and transparency as it pertains to bias in generated AI?

• A. Chances of bias are aggravated
• B. Chances of bIas and mitigated
• C. Chances of bias are remove

Antwort: B

Begründung:
Explanation
"Data quality and transparency can help mitigate the chances of bias in generative AI. Data quality means that the data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. Data quality can help mitigate bias by ensuring that the generative AI model learns from a balanced and representative sample of the target population or domain. Data transparency means that the data sources, methods, and processes are clear and open to inspection and verification. Data transparency can help mitigate bias by allowing users to understand and evaluate the data used or generated by the generative AI model."

 

43. Frage
What are some key benefits of AI in improving customer experiences in CRM?

• A. Improves CRM security protocols, safeguarding sensitive customer data from potential breaches and threats
• B. Fully automates the customer service experience, ensuring seamless automated interactions with customers
• C. Streamlines case management by categorizing and tracking customer support cases, identifying topics, and summarizing case resolutions

Antwort: C

 

44. Frage
What are the key components of the data quality standard?

• A. Naming, formatting, Monitoring
• B. Accuracy, Completeness, Consistency
• C. Reviewing, Updating, Archiving

Antwort: B

Begründung:
Explanation
"Accuracy, Completeness, Consistency are the key components of the data quality standard. Data quality standard is a set of criteria or measures that define and evaluate the quality of data for a specific purpose or task. Data quality standard can vary by industry, domain, or application, but some common components are accuracy, completeness, and consistency. Accuracy means that the data values are correct and valid for the data attribute. Completeness means that the data values are not missing any relevant information for the data attribute. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format across different records, fields, or sources."

 

45. Frage
Cloud kicks wants to develop a solution to predict customers' interest based on historical data. The company found that employee region uses a text field to capture the product category while employee from all other locations use a picklist.
Which dimension of data quality is affected in this scenario?

• A. Accuracy
• B. Consistency
• C. Completeness

Antwort: B

Begründung:
Explanation
"Consistency is the dimension of data quality that is affected in this scenario. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format across different records, fields, or sources.
Inconsistent data can cause confusion, errors, or duplication in data analysis andprocessing. For example, using different field types for the same attribute can affect the consistency of the data."

 

46. Frage
......

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