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최신 AI Associate Salesforce-AI-Associate 무료샘플문제 (Q74-Q79):

질문 # 74
Why is it critical to consider privacy concernswhen dealing with AI and CRM data?

A. Ensures compliance with laws and regulations
B. Confirms the data is accessible to all users
C. Increases the volume of data collected

정답：A

설명：
"It is critical to consider privacy concerns when dealing with AI and CRM data because it ensures compliance with laws and regulations. Data privacy is the right of individuals to control how their personal data is collected, used, shared, or stored by others. Data privacy laws and regulations are legal frameworks that defineand enforce the rights and obligations of data subjects, data controllers, and data processors regarding personal data. Data privacy laws and regulations vary by country, region, or industry, and may impose different requirements or restrictions on how AIand CRM data can be handled."

질문 # 75
What is an example of ethical debt?

A. Launching an AI feature after discovering a harmful bias
B. Delaying an AI product launch to retrain an AI data model
C. Violating a data privacy law and falling to pay fines

정답：A

설명：
"Launching an AI feature after discovering a harmful bias is an example of ethical debt. Ethical debt is a term that describes the potential harm or risk caused by unethical or irresponsible decisions or actions related to AIsystems. Ethical debt can accumulate over time and have negative consequences for users, customers, partners, or society. For example, launching an AI feature after discovering a harmful bias can create ethical debt by exposing users to unfair or inaccurate results that may affect their trust, satisfaction, or well-being."

질문 # 76
A business analyst (BA) wants to improve business by enhancing their sales processes and customer..
Which AI application should the BA use to meet their needs?

A. Machine learning models and chatbot predictions
B. Sales data cleansing and customer support data governance
C. Lead scoring, opportunity forecasting, and case classification

정답：C

설명：
"Lead scoring, opportunity forecasting, and case classification are AI applications that can help abusiness analyst improve their sales processes and customer support. Lead scoring can help prioritize leads based on their likelihood to convert, opportunity forecasting can help predict future sales or revenue based on historical data and trends, and caseclassification can help categorize and route cases based on their attributes."

질문 # 77
Cloud Kicks prepares a dataset for an AI model and identifies some inconsistencies in the data.
What is the most appropriate action the company should take?

A. Investigate the data inconsistencies and apply data quality techniques.
B. Increase the quantity of data being used for training the model
C. Adjust the Al model to account for the data inconsistencies.

정답：A

설명：
When inconsistencies in data are identified, the most appropriate action is to investigate these inconsistencies and apply data quality techniques. Adjusting the AI model to accommodate poor quality data or simply increasing the quantity of data without addressing the underlying issues does not solve the problem and can lead to less reliable AI outputs. Proper data cleaning, normalization, and validation are necessary steps to ensure that the data fed into an AI model is accurate and reliable, thus enhancing the model's performance.
Salesforce provides guidelines on how to manage and improve data quality, including practical steps for addressing data inconsistencies, detailed at Improving Data Quality in Salesforce.

질문 # 78
Cloud Kicks relies on data analysis to optimize its product recommendation; however, CK encounters a recurring Issue of Incomplete customer records, with missing contact Information and incomplete purchase histories.
How will this incomplete data quality impact the company's operations?

A. The accuracy of product recommendations is hindered.
B. The diversity of product recommendations Is Improved.
C. The response time for product recommendations is stalled.

정답：A

설명：
Explanation
"The incomplete data quality will impact the company's operations by hindering the accuracy of product recommendations. Incomplete data means that the data is missing some values or attributes that are relevant for the AI task. Incomplete data can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough information to learn from or make accurate predictions. For example, incomplete customer records can affect the quality of product recommendations, as the AI model may not be able to capture the customers' preferences, behavior, or needs."

질문 # 79
......

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