Zia 模型配置

Zia 模型配置

用户生产力在商业效率中起着关键作用。通常，企业会通过加速用户表现来扩大其增长。虽然业务加速是一个重要因素，但为业务配备正确的生产力工具才是实际的区别所在。

让我们以销售代表的一天为例。通常，这一天会涉及一系列活动，如数据分析、线索捕捉和筛选、说服、谈判等。完成单笔成功销售需要一系列技能。虽然经验丰富的销售代表可能具备完成这些任务所需的才能，但仍然需要大量信息和处理才能准确和敏捷。

这就是人工智能发挥作用的地方。AI 模型作为熟练的助手，按需提供处理后的信息。为您的企业配备强大的 AI 模型不仅提高了生产力，还增强了用户体验，并提升了商业成果的质量。

Zoho CRM 的模型功能让您能够利用 LLM 和生成式 AI 的能力，加速生产力并简化任务。它提供上下文感知的建议和协助，如摘要，或在创建内容方面的帮助，最终有助于简化日常工作流程和决策。

您能用模型做什么？

日常 CRM 工作需要背景信息、清晰度和效率。但销售代表常常因为查找、处理或重写散落在记录和沟通中的信息而浪费时间。模型弥合了日常 CRM 工作与智能自动化之间的差距。它旨在帮助您更快地行动、保持信息畅通，并以清晰的方式沟通——所有这些都在您的 CRM 内部完成，无需切换上下文。

例如，销售代表经常花费时间回顾旧对话、滚动浏览笔记或重写跟进邮件。经理在审核商机或了解客户进展时也面临同样的挑战。
  1. 数据中隐藏的上下文：每条记录包含多个字段、相关列表和更新。用户在采取行动前需要浏览多个部分才能全面了解情况。
  2. 跨渠道信息分散：对话通过电话、邮件、会议和备注进行——这使得难以回忆上次讨论或决定的内容。
  3. 重复性写任务：起草跟进邮件、记录会议成果或创建备注通常需要重写相似内容，仅做微小变化。
  4. 沟通不一致：当多个团队成员协作处理一个客户记录时，语气和背景可能不同，从而影响客户体验。
  5. 准备时失去的时间：在回顾、通话或交接之前，经理和销售人员花费几分钟阅读详细记录，而不是专注于下一步行动。
模型简化了所有这些。

以下是它在不同任务中的帮助方式：
  1. 使用对话总结查看近期互动的简洁回顾，如电话、会议、备注和电子邮件。这消除了在通话前手动拼凑客户历史记录或在回顾前的需求。
  2. 访问记录总结和备注总结，从详细记录和长备注中提取最相关信息，非常适合快速决策。
  3. 使用适应您的语气和目的的 AI 协助起草或重写电子邮件和备注。
  4. 在设计营销或沟通模板时，通过模板助手获取主题行、语气和结构的建议。

它是如何工作的？

模型整合了 Zia 的力量和您选择的 LLM 源，以提供上下文相关、相关且可操作的建议。从理解您的业务数据到生成精确的响应，这些 AI 模型无缝协作，尽管它们具有不同的能力。

模型支持哪些语言模型？

使用模型，您可以选择最适合您业务的模型，并在产品中获得帮助。您可以从以下选项中选择模型：
  1. Zia（Zoho 的原生 AI 模型）
  2. ChatGPT
  3. Gemini
  4. Anthropic
  5. Cohere
  6. Deepseek
  7. SiliconFlow
可用性
  1. 使用 OpenAI、Google、Anthropic、Cohere 的模型：除中国以外的所有数据中心。
  2. 使用 Zia（Zoho 的原生 AI 模型）的模型：所有数据中心。
  3. 使用 Deepseek、SiliconFlow 的模型：中国数据中心。
  4. 版本支持：高级版、旗舰版和超级版
  5. 语言支持：所有语言
所需权限
  1. 只有管理员可以启用/禁用模型功能。
  2. 在角色中启用了总结权限的用户可以访问记录内的总结功能：记录总结、对话总结、备注总结。

数据处理

Zia：作为 Zoho 的原生 AI 模型，Zia 完全在 Zoho 的安全基础设施中运行。它处理您的 CRM 数据，从您的业务工作流程中学习，并提供针对您组织的个性化洞察。
ChatGPT：由 OpenAI 开发，ChatGPT 使用外部训练数据（截至 2021 年）生成类人回复。它最适合需要更广泛理解语言和概念的任务，这些语言和概念超出了您的 CRM 数据范围。
Google：由 Google 开发，Gemini 使用大量训练数据提供多模态 AI 能力。它可以访问和处理整合的客户数据，为 Google 服务中的个性化功能提供支持，但它依赖的是通用外部知识，而非您特定的 CRM 工作流程。
Anthropic：由 Anthropic 开发，Claude 使用公共和非公共的培训数据混合，专注于安全和伦理。除非选择退出，否则它可能会保留和使用用户交互以改进模型，使其适合于超出您组织 CRM 数据的帮助性通用语言任务。
Cohere：由 Cohere 开发的专注于企业应用的 AI，使用安全的数据处理和强大的隐私控制，避免存储最终用户的个人信息。它基于广泛的训练数据，没有固定的公共截止日期，非常适合需要整合外部知识（超出您的 CRM 特定见解）的业务应用。
DeepSeek：由 DeepSeek AI 开发的开源模型，使用训练数据，成本效益高的响应。它以标准隐私实践收集数据，强调清晰性，最适合一般查询和未直接个性化到您的 CRM 或业务工作流程的任务。
SiliconFlow：由 SiliconFlow 提供，该 AI 平台支持在多种多语言数据集上训练的多种模型。它专注于数据源的推理效率和隐私评估，适用于超越您 CRM 数据的移动或通用应用。

学习和模式识别

Zia 的先进机器学习功能确保模型建议具有上下文感知能力。通过分析 CRM 数据、识别模式并预测用户需求，Zia 确保建议的精准性和及时性。随后，所选的 AI 引擎——Zia LLM 或 ChatGPT——处理这些建议以生成相关且可操作的回复。

这种合作使模型能够简化您的工作流程，提高决策能力，并提升整体生产力。

业务场景

提示会出现在您 CRM 的绝大多数地方，并且根据它们的位置不同，提示也会有所变化。这将使您能够从您的记录中获得广泛的洞察。
以下是一些模型将使您的业务受益的场景：
  1. 客户沟通：您依赖电子邮件进行大部分沟通。这是您交换需求和提案的地方，也是您用来向客户发送已签署协议的地方。在所有这些沟通中，您需要确保用词准确，信息简洁。这就是您可以使用模型的地方。在撰写电子邮件时，您可以选择重新措辞句子、探索邮件线程中提到的产品/功能、增强词汇，或寻求更多对话辅助。
  2. 效率管理：将重要、有用和优选信息作为备注进行存储是一种有效的效率提升技巧。它作为进一步讨论需求和处理业务提案的参考点——这也是确保这些备注格外清晰的重要原因。模型可以帮助您从随时记录的备注中提取数据点，以便您可以查看分解后的要点。您也可以重新措辞或要求模型进行总结。
  3. 市场活动辅助：为了吸引和培养优质潜在客户，您需要强大而有效的营销信息，这些信息要智能且与活动相关。使用模型，您可以根据所需的写作风格和文本长度起草电子邮件模板。您可以确定您的信息是否需要听起来专业、休闲、幽默、描述性、叙事性或讽刺，以及您希望您的文本长度是短、长还是中等。

使用模型

模型通过在不同记录页面和编辑器中出现的不同助手集成到 Zoho CRM 的界面中。您与它的主要交互方式是通过记录助手，该助手可在记录页面、备注和电子邮件撰写器中找到。

您可以在 Zoho CRM 账户中的以下位置访问模型功能，作为不同的 AI 助手。

记录助手

记录助手充当您在记录中的 AI 伙伴。它的可用位置取决于您启用的模型。
注意：
  1. 记录页面顶部的"记录助手"按钮——位于发送邮件或自定义按钮旁边——仅在启用 Zia 模型时才会出现。对于其他模型如 OpenAI、Google、Anthropic 等，模型可在备注编辑器和邮件编辑器中访问。

打开记录后，记录助手会为您提供几个选项。这些选项包括不同类型的总结和草拟工具，旨在节省时间并提高准确性。

记录总结

销售团队经常处理包含多层信息的记录——活动、相关列表、备注、时间轴等。要浏览每个部分以获得清晰的了解可能很繁琐，尤其是在需要及时做出决策时。

这就是记录总结发挥作用的地方。它旨在将记录的所有关键信息集中在一个视图内，让用户能够快速全面地了解情况，而无需在多个部分之间切换。通过减少额外点击和持续页面导航的需求，它使处理记录更加快速高效。在清晰有序的布局中呈现关键数据点，它还支持更明智的决策，帮助用户自信且准确地行动。

对话总结

对话总结为您提供与记录相关的所有交互的快速回顾——无论是线索、联系人还是商机——让您可以在一个地方查看每场对话的要点。
Zia 处理多种交互类型以生成总结：
  1. 电子邮件：捕捉与记录的近期交流的要点。
  2. 通话：使用可用的电话信息，如备注、时长或结果。如果您的组织启用了通话转录功能，Zia 还会分析转录内容以及电话的字段数据，以提供更丰富和准确的总结。
  3. 会议：从会议议程、备注和结果中提取详细信息。
  4. 备注：仅包含与对话相关的备注，以便总结专注于客户互动，而不是记录上的每一条备注。

注意：
  1. Zia 目前考虑从电子邮件、电话、会议和备注中最后 10 条记录来生成总结。这确保了总结保持简洁且与上下文相关。

备注总结

备注是用户随时捕捉信息的地方——客户输入、内部讨论或后续提醒。但查看它们，尤其是当记录关联了数十条备注时，可能需要花费时间。备注总结将这零散的信息浓缩成易于阅读的概览。
它突出了您备注中记录的核心思想、决策和更新，帮助您即时回忆过去的讨论，无需滚动浏览冗长的文本条目。
Zia 处理您的记录备注并呈现两种视图：
  1. 整体总结：所有与记录相关备注的全面回顾，当您想了解互动的完整历史或关键要点时非常理想。

  2. 最新备注总结：仅关注最新的备注，让您在即将到来的通话或会议前快速了解情况。

整体邮件总结

邮件总结提供了 CRM 中每个记录所有过去邮件交流的简要概述，帮助您快速掌握记录的历史并做出明智的决策。

如何使用邮件总结
  1. 启动 Zia 记录助手。
  2. 您将看到电子邮件总结、对话总结和记录总结。您也可以从菜单中选择它。
您将收到记录中的电子邮件对话总结。


电子邮件总结包含什么？
邮件总结不仅包括邮件中的内容，还包括跨互动的客户情绪和潜在意图、响应延迟、错过的后续跟进或承诺。
Notes注意：邮件总结 总结了记录中最后 50 封邮件，包括所有相关线程。

草稿备注和草稿邮件

在 CRM 中，撰写备注和邮件是最频繁的任务之一，但往往比应有的时间要长。无论是总结会议、捕捉快速更新，还是起草客户回复，用户都会花费宝贵的时间思考措辞和语气。模型有助于简化这一过程。

当您添加新备注或撰写邮件时，模型可以根据您提供的上下文生成、改写或总结您的内容。这使您能够在保持沟通一致性的同时，减少从头开始所需的努力。

这是它的使用方法：
  1. Zia 理解您的记录数据——如联系人姓名、商机阶段或相关活动——并利用这些信息生成相关且准确的文本建议。
  2. 外部模型如 OpenAI、Google、Anthropic 或 Cohere 专注于根据您在编辑器中提供的输入，改善您消息的语气、清晰度或结构。
  3. 您可以根据具体情况调整文本的语气（正式、休闲、简洁、有说服力等）或长度。

模板助手

在创建或编辑邮件模板时，模板助手可以帮助您构建适合您的受众和目的的主题行和消息内容。您可以指定语气、风格或长度，模型将生成匹配的建议。模板助手适用于所有支持的语言模型。

模型功能适用于记录详情页的标准视图和画布视图。

模型与数据安全隐私——如何处理

在 Zoho，数据安全和隐私至关重要。我们致力于负责任地管理客户数据，并确保符合全球隐私标准。以下要点概述了模型如何保障数据安全和隐私。

符合 GDPR 和 HIPAA

Zoho CRM 遵循 GDPR 和 HIPAA 指南，确保强大的数据保护措施：
  1. GDPR 合规：Zoho CRM 未经用户同意不会记录或处理用户信息。管理员可以通过 GDPR 设置全面管理偏好设置、停止数据处理、提出数据删除请求以及限制 API 数据访问权限。了解更多关于 Zoho CRM 的 GDPR 信息。
  2. HIPAA 合规性：
  1. 模型不适用于包含与健康相关信息字段。
  2. 没有任何大型语言模型会处理 PHI 加密字段。
    了解更多关于 Zoho CRM 的 HIPAA 合规信息。

处理商务邮件

模型为撰写和优化邮件内容提供多种建议。然而，已采取严格措施保护用户数据：
  1. 内容隐私：模型仅处理邮件编辑器窗口中的内容。它不会考虑整个邮件线程，确保敏感信息被屏蔽。
  2. 收件人和附件安全：收件人信息（收件人/抄送/密送）或附件不会被 Zia LLM 或 ChatGPT 处理。
  3. 生成内容隐私：模型生成的建议，一旦复制或替换到作曲窗口中，不会被存储。
  4. 数据访问：Zia LLM 不会自动将记录信息抓取到邮件编辑器中。

处理记录信息

为确保上下文隐私：
  1. 模型会单独处理字段，而不是分析或总结整个记录或备注。
  2. 不适用于包含个人信息或敏感信息的字段，包括加密的 PHI 字段。
  3. 仅处理"公司"、"行业"等一般字段类型，排除敏感或受保护的数据类型。
关于我们的隐私承诺，点击此处了解更多信息。

启用 Zia 的模型

启用模型是一个一站式流程。只需在您选择的 LLM 中切换启用选项。然而，要与 ChatGPT 通过 Zia 连接，您必须提供字母数字 API 密钥。

启用 Zia 的模型
  1. 前往设置（⚙）> Zia > 模型。
  2. 在模型 页面，切换启用首选模型的按钮。

    1. 对于 Zia 模型，在部署确认弹窗中，点击是的，部署。

    2. 对于其他模型，首先点击配置，然后通过点击继续来确认条款。

    3. 添加 API 密钥并点击保存。
有了这些，您就可以在您的 CRM 中使用模型了。您可以使用管理按钮更改 API 密钥。

当您使用记录助手时，您可以直接在记录助手机器人内部使用下拉菜单在所有活跃的 LLM 之间切换，以比较响应或选择其偏好的模型。

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