تأمين تجربة العملاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي: دمج الذكاء الاصطناعي مع الأمن السيبراني

واليوم، تتبنى المؤسسات الذكاء الاصطناعي وتدمجه تدريجيًا على نطاق واسع، مما يؤدي إلى تغيير طريقة عملها يوميًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحول عمليات خدمة العملاء الخاصة بك على المدى الطويل بينما يقدم لشركتك فرصًا جديدة رائعة. يشير بحث جديد إلى أن الأفراد الذين يمكنهم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) كانوا أفضل بنسبة 14% من أولئك الذين لم يفعلوا ذلك، وأصبح الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التسويق الآن على المحك.

ومع ذلك، يبقى سؤال كبير: كيف تخططون للتعامل مع المخاوف المتعلقة بأمن المعلومات والثقة؟

تذكر أن الشركات حريصة على تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي أثناء اجتياز المشهد المعقد للاستخدام الآمن والأخلاقي للبيانات. وهذا يجعل الأمن السيبراني القائم على الذكاء الاصطناعي أحد الاعتبارات الرئيسية، حتى أثناء تعزيز تجارب العملاء.

تقاطع الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني عند إدارة بيانات العملاء

قال 73% من المتخصصين في مجالات المبيعات والخدمات والتسويق والتجارة الذين شملهم الاستطلاع مؤخرًا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يجلب مخاطر أمنية جديدة. يجب على أكثر من 60% ممن يعتزمون تطبيق الذكاء الاصطناعي معرفة كيفية القيام بذلك بأمان مع حماية البيانات الحساسة. وتتسم المخاطر المذكورة سابقًا بأهمية خاصة في القطاعات شديدة التنظيم، مثل الخدمات الصحية والمالية.

مع تفاعل العملاء مع الشركات عبر منصات مختلفة في عالم مترابط بشكل متزايد، لا يمكن إنكار أن المؤسسات تتراكم وفرة من معلومات العملاء.

ومع ذلك، فهم ملزمون قانونًا بحماية البيانات التي جمعوها، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII)، والمعلومات الصحية الشخصية (PHI)، والمعلومات المالية الشخصية (PIFI)، والتي يمكن استخدامها جميعًا لتحديد أو تحديد موقع فرد.

لا يعد الاختراق الأمني ​​مجرد حادثة عدم امتثال، ولكنه يؤدي أيضًا إلى تآكل ثقة العملاء وحسن النية في السوق بشكل لا يمحى. على سبيل المثال، استغرق الأمر من شركة الخدمات المالية Equifax ما يقرب من عام للتعافي في السوق بعد أن سمحت باختراق بيانات العملاء.

ويتفاقم هذا التحدي بشكل أكبر في سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي. ينتج الذكاء الاصطناعي العام بيانات جديدة مشابهة لبيانات التدريب؛ ولذلك، لا يجب تضمين أي معلومات حساسة في هذه المادة.

تظل إمكانية إنشاء محتوى ينتهك عن غير قصد معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) للفرد مرتفعة إذا لم تركز على الأمن السيبراني والخصوصية الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

مخاطر الأمن السيبراني الرئيسية في الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي يجب أن يعرفها قادة التسويق

على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي في تجارب المستهلك له فوائد عديدة، إلا أنه يشكل العديد من مخاطر الأمن السيبراني. هؤلاء هم :

1. خصوصية البيانات ومخاوف الحماية

قد تكون المعلومات الشخصية التي يتم جمعها وتحليلها وتخزينها ضرورية لأداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي لديك. ومع ذلك، فإن عمليات الكشف غير المشروعة ممكنة في غياب تدابير الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي. قد يؤدي مثيل التعليمات البرمجية غير المختبرة إلى قيام برنامج الدردشة الآلي بعرض سجل الشراء الخاص بمستخدم فردي لمستخدم آخر أثناء المشاركة في محادثة مباشرة. وهذا ينتهك لوائح الخصوصية بشكل كبير.

يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي غير الآمن أو الضعيف أن يوفر للقراصنة معلومات وافرة عن المستهلك. تخيل سيناريو يحتاج فيه تشفير بيانات المستهلك التي تخزنها إلى تحسين، أو لم يتم فرض عناصر التحكم في الوصول. ولهذا السبب تعتبر 42% من العلامات التجارية أن تحقيق التوازن بين الأمن السيبراني ورضا العملاء هو التحدي الأكبر الذي يواجهها في عام 2023.

2. التعرض لهجمات خاصة بالذكاء الاصطناعي

نظرًا لأن تجارب عملاء الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر شيوعًا، فقد تأخرت الجهات الفاعلة الضارة قليلاً. أحد الأمثلة النموذجية لتسميم البيانات هو التلاعب أو إتلاف البيانات المستخدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. يحاول هذا الهجوم - الذي يطلق عليه أحيانًا "التسميم النموذجي" - المساس بدقة مخرجات الذكاء الاصطناعي وعملية اتخاذ القرار.

وبالمثل، يمكن أن تهدد الهجمات العدائية عمليات بيانات العملاء. فهي تنشئ مجموعات بيانات تبدو في حالة جيدة للعين المجردة ولكنها تؤدي إلى تصنيفات غير دقيقة في سير عمل التعلم الآلي. يحقق المتسللون ذلك من خلال شن هجوم على شكل "ضوضاء" ملفقة، مما يؤدي إلى تصنيف خاطئ للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

هجمات التسلل تؤدي إلى تفاقم الوضع. ويمكن استخدامها لسرقة بيانات التدريب؛ على سبيل المثال، يتمكن فرد ضار من الوصول إلى مجموعة البيانات ويشرع في إساءة وضع البيانات أو نقلها أو سحبها. وأيضًا، مع زيادة القدرة على التنبؤ بنماذج الذكاء الاصطناعي العام، قد تؤدي مطالبات محددة إلى الكشف غير المقصود عن معلومات إضافية.

3. الامتثال والتحديات التنظيمية

الذكاء الاصطناعي الذي يتلقى مدخلات من أفراد لديهم تحيزات كامنة يمكن أن ينتج برمجة منحرفة، مما يؤدي إلى مخاطر عدم الامتثال وربما الإضرار بأدائك المالي. على سبيل المثال، عندما نفذت أمازون إطار الذكاء الاصطناعي الخاص بها لفحص المرشحين، أظهرت الخوارزمية تحيزًا تجاه السير الذاتية المقدمة من المرشحين الذكور.

في حالة تجارب عملاء الذكاء الاصطناعي، فكر في برنامج الدردشة الآلي الذي تم تدريبه بشكل أساسي باستخدام البيانات المقدمة من المستهلكين الذين أجروا عمليات شراء باهظة الثمن - حتى يتمكن من الرد على استفسارات المنتج. قد يقدم برنامج الدردشة الآلية أوصافًا مختصرة وغير مفيدة للإجابة على استفسار العميل بخصوص منتج غير مكلف وبأسعار معقولة.

يمكن أن تسبب التكنولوجيا التمييزية والمتحيزة (سواء كانت مقصودة أم لا) ضررًا كبيرًا لحالة امتثال الشركة وأدائها المالي. علاوة على ذلك، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات هائلة للاستخدام غير الأخلاقي، مما يعني أن المؤسسات قد تتخذ قرارات تعرضها لالتزامات مكافحة الاحتكار.

على سبيل المثال، إذا اختارت إحدى المؤسسات بشكل خاطئ الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للعمل على قرارات التسعير، فقد يؤدي ذلك إلى تعطيل المنافسة الصحية في السوق، مما يؤدي إلى تدقيق تنظيمي وعقوبات محتملة.

أفضل الممارسات لحماية أنظمة تجربة العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي

ولحسن الحظ، فإن التغلب على التحديات المحيطة بالأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي ليس مستحيلاً، ومن خلال الاستثمار في التدابير المناسبة، يمكن للعلامات التجارية الاستمرار في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي في عمليات عملائها.

1. تنفيذ ضوابط وصول أكثر قوة

يجب على الشركات إعداد عمليات التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار والتحقق من المستخدم لمنع الوصول غير المصرح به إلى سجلات العملاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك تنفيذ خطوات لتقييد الوصول، مثل كلمات المرور المحددة بوقت، والمصادقة متعددة العوامل، ومعظم سياسات الامتيازات البسيطة.

2. تشفير بيانات العملاء أثناء الحركة والسكون

يحمي التشفير البيانات في كل مرحلة من مراحل دورة حياتها – عبر نقلها من وإلى تطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يتم استخدام TLS وSSL على نطاق واسع في بروتوكولات النقل. لمزيد من حماية البيانات في حالة الراحة، يمكن للشركات تنفيذ تشفير الملفات أو استراتيجيات تشفير قاعدة البيانات، بما في ذلك مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

3. اعتماد الحوسبة السحابية السرية

يمكن للحوسبة السحابية السرية حماية البيانات حتى أثناء معالجتها؛ وهذا ما يجعله مهمًا للغاية لتجارب عملاء الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه الضمانات استراتيجيات خوارزمية مثل بيئات التنفيذ الموثوقة والتشفير المتماثل لضمان سلامة البيانات وخصوصيتها، بغض النظر عن مرحلة المعالجة.

3. قم بإجراء اختبارات الكشف عن السمية والتأريض في أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية لديك

اكتشاف السمية هو وسيلة يمكن من خلالها اكتشاف المحتوى الضار، بما في ذلك خطاب الكراهية والقوالب النمطية السلبية. إن استخدام نموذج التعلم الآلي (ML) لتحليل وتصنيف الاستجابات المقدمة من LLM يضمن أن أي مخرجات - بغض النظر عن الجيل - تكون منتجة من منظور الأعمال.

علاوة على ذلك، من خلال "تأريض" النموذج بالبيانات الفعلية والسياق ذي الصلة، يوجه التأريض الديناميكي استجابات LLM بأحدث البيانات وأكثرها دقة. وهذا يمنع الاستجابات غير الصحيحة التي لا تستند إلى الواقع أو الحقيقة أو "هلوسة الذكاء الاصطناعي".

4. فرض سياسة صارمة للاحتفاظ بالبيانات

يجب على المؤسسات الاحتفاظ ببيانات العملاء، على الأكثر، اللازمة لعمليات عملاء BAU. إن استخدام سياسة الاحتفاظ ببيانات المستهلك يعوض خطر الوصول غير المصرح به وانتهاكات الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي. ويضمن ذلك الامتثال لقوانين حماية البيانات المهمة مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA وCCPA وغيرها مع تعزيز الخصوصية.

5. تدرب على الإخفاء عند صياغة مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

يتم استخدام البيانات مجهولة المصدر بدلاً من المعلومات الحساسة والسرية أثناء إخفاء البيانات لحماية البيانات الخاصة والتوافق مع اللوائح القانونية. عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يساعد إخفاء البيانات في تحديد إزالة جميع معلومات التعريف الشخصية، مثل الأسماء وأرقام الهواتف والعناوين. لا يساعد هذا فقط في الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي (من خلال تقليص الحمولة للمتسللين المحتملين)، ولكنه يمكن أن يقلل أيضًا من التحيز.

بناء ثقة المستهلك في أنظمة الذكاء الاصطناعي

من غير المتصور أن نصدق أن الناس كانوا في السابق لا يثقون في التجارة الإلكترونية! قبل التبني الواسع النطاق لصناعة تبلغ قيمتها تريليون دولار سنويًا، كان لدى العديد من المستهلكين العاديين مخاوف بشأن سلامة بياناتهم السرية والمالية. وكان هناك عجز في الثقة ــ وهو عامل أساسي وغير ملموس (لكنه حيوي) في بعض النواحي لكي تؤتي أي فكرة جديدة ثمارها.

ستحدد الثقة مدى نجاح الشركات والمستهلكين في تبني ظهور الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

قد تحاول بعض الشركات تحويل مبادرات تجربة العملاء الخاصة بها دون أداء المهمة الصعبة المتمثلة في القضاء على التحيز، وضمان حماية البيانات، وتوفير الشفافية على مدار الساعة.

ومع ذلك، فإن هذا الجهد سيحدد بدقة كيف سيؤمن الأشخاص (موظفوك أو عملاؤك) بالقوة التحويلية المذهلة للذكاء الاصطناعي وسيكسب مؤسستك أقصى عائد على الاستثمار من تجارب عملاء الذكاء الاصطناعي.

بعد ذلك، اقرأ مستند معلومات AWS حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الديموقراطي والتشغيلي والمسؤول لقادة الأعمال. الرجاء النقر على أزرار الوسائط الاجتماعية في الأعلى لمشاركة هذه المقالة مع شبكتك.