Customer AI作为AI/ML服务的一部分，使您能够生成自定义倾向分数，而无需担心机器学习。
AI/ML服务将Customer AI作为易于使用的Adobe Sensei服务提供，可以针对不同用例进行配置。 以下部分提供了配置Customer AI实例的步骤。
在Experience Platform UI的左侧导航中选择 服务。 此时会出现 服务 浏览器，并显示您可以使用的全部可用服务。 在客户人工智能的容器中，选择 打开。
出现 Customer AI UI并显示您的所有服务实例。
通过使用UI右侧的控件，可以编辑、克隆和删除服务实例。 若要显示这些控件，请从现有 服务实例 中选择一个实例。 这些控件包含以下内容：
客户人工智能中的
要创建新实例，请选择 创建实例。
此时会出现实例创建工作流，从 设置 步骤开始。
以下是关于必须向实例提供的值的重要信息：
-名称： 将显示客户人工智能得分的所有位置都使用实例的名称。 因此，名称应该描述预测分数表示的内容。 例如，“取消杂志订阅的可能性”。
-描述： 指示您试图预测的内容的描述。
提供所需的值，然后选择 下一步 以继续。
通过设计，客户人工智能使用Adobe Analytics、Adobe Audience Manager、一般体验事件和消费者体验事件数据来计算倾向分数。 在选择数据集时，仅列出与客户人工智能兼容的数据集。 要选择一个数据集，请选择数据集名称旁边的(+)符号，或选中该复选框以一次添加多个数据集。 使用搜索选项快速查找您感兴趣的数据集。
选择您要使用的数据集后，选择 添加 按钮以将数据集添加到数据集预览窗格。
选择数据集旁边的信息图标将打开数据集预览弹出框。
选择 保存 以在工作流中移动时保存草稿。 您还可以保存草稿模型配置并转到工作流中的下一步。 在模型配置期间使用 保存并继续 创建和保存草稿。 利用功能，可创建和保存模型配置的草稿，当必须在配置工作流中定义多个字段时特别有用。
数据集预览中存在数据集完整性百分比值。 此值提供数据集中有多少列为空/空的快速快照。 如果数据集包含大量缺失值，并且这些值是在其他位置捕获的，则强烈建议您包含包含包含缺失值的数据集。 在此示例中，人员ID为空，但人员ID是在可包含的单独数据集中捕获的。
要选择标识，请选择位于标识列中的带下划线的值。 此时将显示“选择身份”弹出框。
此时将显示 定义目标 步骤，该步骤为您提供了一个交互式环境，以便直观地定义预测目标。 目标由一个或多个事件组成，其中每个事件的发生均基于其持有的条件。 客户人工智能实例的目标是确定在给定时间框架内实现其目标的可能性。
要创建目标，请选择 输入字段名称，然后从下拉列表中选择一个字段。 选择第二个输入（即事件条件的子句），然后根据需要提供目标值以完成事件。 通过选择 添加事件，可以配置其他事件。 最后，通过应用预测时间范围（天数）完成目标，然后选择 下一步。
定义目标时，您可以选择发生 或 不发生。 选择 将发生 意味着您定义的事件条件需要得到满足，才能将客户的事件数据包含在分析UI中。
在某些情况下，您可能想要预测事件的组合是否将发生，而在其他情况下，您可能想要从预定义集合中预测任何事件的发生。 为了预测客户是否具有事件组合，请从 定义目标 页面的第二级下拉列表中选择 所有 选项。
为了预测客户是否具有来自给定集的任何事件，您可以使用 任何 选项。
默认情况下，除非指定符合条件的群体，否则将为所有用户档案生成倾向分数。 您可以通过定义条件来指定符合条件的群体，以根据事件包含或排除用户档案。
接下来，从可用运算符下拉列表中选择要使用的运算符。 仅列出与事件兼容的运算符。
最后，如果选定的运算符需要一个字段值，请输入该字段值。 在本例中，我们只需要查看是否存在酒店或餐厅预订。 但是，如果我们希望获得更准确的值，则可以使用等于运算符，并在值提示符下输入准确的值。
完成后，选择右上角的 下一步 继续。
您还可以选择从每日配置文件快照导出中包括配置文件属性。 这些属性会同步到配置文件快照导出，并显示最新的可用值。 它们会自动显示，并且不需要在配置步骤中选择数据集。
在以下示例中，自定义事件和配置文件属性被添加到客户人工智能实例。 客户人工智能实例的目标是预测客户在未来60天内购买其他Luma产品的可能性。 通常，产品数据会链接到产品SKU。 在这种情况下，SKU为prd1013。 在培训/评分客户人工智能模型后，此SKU可以链接到事件，并显示为倾向存储段的影响因素。
客户人工智能自动对自定义事件（如 观看购买）应用“间隔天数”或“计数”等功能生成。 如果此事件被视为对客户具有高倾向性、中倾向性或低倾向性的原因具有影响力的因素，则客户人工智能会将其显示为Days since prd1013 purchase或Count of prd1013 purchase。 通过将此事件创建为自定义事件，您可以为事件提供一个新名称，使结果更易于阅读。 例如：Days since Watch purchase。此外，客户人工智能将使用此事件进行训练和评分，即使该事件不是标准事件。 这意味着，您可以添加多个您认为可能具有影响力的事件，并通过包括预留、访客日志和其他事件等数据来进一步自定义您的模型。 添加这些数据点会进一步提高Customer AI模型的准确性和精确性。
设置选项步骤允许您配置计划以自动运行预测，定义预测排除以过滤某些事件，以及打开/关闭 配置文件。
要设置评分计划，请首先配置 评分频率。 可以计划每周或每月运行自动预测运行。
如果您的数据集包含作为测试数据添加的任何列，您可以通过选择 添加排除项，然后输入要排除的字段，将该列或事件添加到排除项列表中。 这样可防止在生成分数时对符合特定条件的事件进行评估。 此功能可用于过滤掉不相关的数据输入或促销。
要排除事件，请选择 添加排除项 并定义该事件。 要删除排除项，请选择事件容器右上角的省略号(…)，然后选择 删除容器。
用户档案切换允许客户人工智能将评分结果导出到实时客户用户档案。 禁用此切换可防止将模型评分结果添加到用户档案。 禁用此功能后，客户人工智能评分结果仍可用。
设置评分计划、包含预测排除项和配置文件切换后，选择右上角的 完成 以创建您的客户人工智能实例。
如果实例创建成功，则会立即触发预测运行，并根据您定义的计划执行后续运行。
通过遵循此部分，您已配置一个客户人工智能实例并执行预测运行。 成功完成运行后，如果已启用用户档案切换，则得分分析会自动使用预测得分填充用户档案。 请最长等待24小时，然后再继续本教程的下一部分。
以下视频旨在支持您了解客户人工智能的配置工作流。 此外，还提供了最佳实践和用例示例。