Sicherung des KI-gesteuerten Kundenerlebnisses: Integration von KI und Cybersicherheit

Heutzutage übernehmen und integrieren Unternehmen zunehmend künstliche Intelligenz in großem Umfang und verändern so ihre tägliche Arbeitsweise.

KI kann Ihren Kundenservice langfristig verändern und Ihrem Unternehmen gleichzeitig faszinierende neue Möglichkeiten bieten. Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass Personen, die Werkzeuge der generativen künstlichen Intelligenz (KI) nutzen konnten, 14 % besser abschnitten als diejenigen, die dies nicht taten, und KI in der Marketingtechnologie ist mittlerweile von entscheidender Bedeutung.

Es bleibt jedoch eine große Frage: Wie wollen Sie mit den Bedenken hinsichtlich Informationssicherheit und Vertrauen umgehen?

Denken Sie daran: Unternehmen sind bestrebt, das Potenzial der KI zu nutzen und gleichzeitig die komplexe Landschaft der sicheren und ethischen Datennutzung zu bewältigen. Daher ist KI-Cybersicherheit ein wichtiger Aspekt, auch wenn Sie das Kundenerlebnis verbessern.

Die Schnittstelle zwischen KI und Cybersicherheit bei der Verwaltung von Kundendaten

73 % der kürzlich befragten Fachleute aus den Bereichen Vertrieb, Service, Marketing und Handel gaben an, dass generative KI neue Sicherheitsrisiken mit sich bringt. Über 60 % derjenigen, die KI implementieren möchten, müssen herausfinden, wie sie dies sicher und gleichzeitig vertrauliche Daten schützen können. Die zuvor genannten Risiken sind insbesondere in stark regulierten Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzdienstleistungssektor erheblich.

Da Kunden in einer zunehmend vernetzten Welt über verschiedene Plattformen mit Unternehmen interagieren, ist es unbestreitbar, dass Unternehmen eine Fülle von Kundeninformationen ansammeln.

Sie sind jedoch gesetzlich verpflichtet, die von ihnen erfassten Daten zu schützen, wie z. B. personenbezogene Daten (PII), persönliche Gesundheitsdaten (PHI) und persönlich identifizierbare Finanzinformationen (PIFI), die alle zur Identifizierung oder Lokalisierung verwendet werden können ein Individuum.

Eine Sicherheitsverletzung ist nicht nur ein Verstoß gegen die Vorschriften, sondern untergräbt auch unwiderruflich das Vertrauen der Kunden und den guten Willen des Marktes. Beispielsweise brauchte das Finanzdienstleistungsunternehmen Equifax fast ein Jahr, um sich vom Markt zu erholen, nachdem es die Kompromittierung von Kundendaten zugelassen hatte.

Diese Herausforderung wird im Kontext der generativen KI noch verschärft. Gen AI erzeugt neue Daten, die kontextbezogen Trainingsdaten ähneln; Daher dürfen in diesem Material keine sensiblen Informationen enthalten sein.

Die Möglichkeit, Inhalte zu generieren, die unbeabsichtigt die personenbezogenen Daten einer Person verletzen, bleibt hoch, wenn Sie sich nicht auf KI-Cybersicherheit und Datenschutz konzentrieren.

Wichtige Cybersicherheitsrisiken in KI-gesteuerten Systemen, die Marketingleiter kennen sollten

Obwohl die Integration von KI in das Verbrauchererlebnis mehrere Vorteile hat, birgt sie auch mehrere Risiken für die Cybersicherheit. Diese sind :

1. Datenschutz- und Datenschutzbedenken

Die gesammelten, analysierten und gespeicherten persönlichen Informationen können sich als entscheidend für die Leistung Ihrer KI-Algorithmen erweisen. Ohne Cybersicherheitsmaßnahmen für KI sind jedoch illegale Offenlegungen möglich. Ein Fall von ungetestetem Code kann dazu führen, dass ein Chatbot einem anderen Benutzer die Kaufhistorie eines einzelnen Benutzers anzeigt, während er an einer Live-Konversation teilnimmt. Dies verstößt erheblich gegen Datenschutzbestimmungen.

Ein unsicheres oder schwaches KI-System könnte Hackern zahlreiche Verbraucherinformationen bieten. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem die Verschlüsselung der von Ihnen gespeicherten Verbraucherdaten verbessert werden muss oder in dem keine Zugriffskontrollen durchgesetzt wurden. Aus diesem Grund betrachten 42 % der Marken die Balance zwischen Cybersicherheit und Kundenzufriedenheit als ihre größte Herausforderung im Jahr 2023.

2. Anfälligkeit für KI-spezifische Angriffe

Da KI-Kundenerlebnisse immer alltäglicher werden, hinken böswillige Akteure etwas hinterher. Ein typisches Beispiel für Datenvergiftung ist die Manipulation oder Beschädigung der Daten, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet werden. Dieser Angriff – gelegentlich auch „Model Poisoning“ genannt – versucht, die Präzision der KI-Ausgaben und Entscheidungsfindung zu gefährden.

Ebenso können gegnerische Angriffe den Betrieb von Kundendaten gefährden. Sie generieren Datensätze, die mit bloßem Auge in gutem Zustand erscheinen, in einem maschinellen Lernworkflow jedoch zu ungenauen Klassifizierungen führen. Hacker erreichen dies, indem sie einen Angriff in Form von erfundenem „Lärm“ starten, der zu einer KI/ML-Fehlklassifizierung führt.

Exfiltrationsangriffe verschlimmern die Situation. Sie können dazu verwendet werden, Trainingsdaten zu stehlen; Beispielsweise verschafft sich eine böswillige Person Zugriff auf den Datensatz und verlegt, überträgt oder stiehlt Daten. Da die Vorhersagbarkeit von Gen-KI-Modellen zunimmt, könnten spezifische Eingabeaufforderungen außerdem zur unbeabsichtigten Offenlegung zusätzlicher Informationen führen.

3. Compliance und regulatorische Herausforderungen

KI, die Eingaben von Personen mit latenten Vorurteilen erhält, könnte zu einer verzerrten Programmierung führen, was zu einem Risiko der Nichteinhaltung von Vorschriften führt und möglicherweise Ihre finanzielle Leistung beeinträchtigt. Als Amazon beispielsweise sein KI-Framework für das Kandidaten-Screening implementierte, zeigte der Algorithmus eine Tendenz zu Lebensläufen, die von männlichen Kandidaten eingereicht wurden.

Stellen Sie sich im Fall von KI-Kundenerlebnissen einen Chatbot vor, der hauptsächlich anhand der Daten von Verbrauchern trainiert wurde, die hochpreisige Einkäufe getätigt haben, damit er auf Produktanfragen reagieren kann. Der Chatbot bietet möglicherweise kurze und nicht sehr hilfreiche Beschreibungen, um die Anfrage eines Kunden nach einem preiswerten, erschwinglichen Produkt zu beantworten.

Diskriminierende und voreingenommene Technologien (ob beabsichtigt oder nicht) können den Compliance-Status und die finanzielle Leistung eines Unternehmens erheblich beeinträchtigen. Darüber hinaus birgt KI ein enormes Potenzial für eine unethische Nutzung, was bedeutet, dass Unternehmen Entscheidungen treffen könnten, die sie einer kartellrechtlichen Haftung aussetzen.

Wenn sich ein Unternehmen beispielsweise fälschlicherweise dafür entscheidet, KI zur Ausarbeitung von Preisentscheidungen zu nutzen, könnte dies den gesunden Wettbewerb auf dem Markt stören, behördliche Kontrollen und möglicherweise Strafen nach sich ziehen.

Best Practices zum Schutz von KI-Kundenerlebnissystemen

Glücklicherweise ist es nicht unmöglich, die Herausforderungen im Zusammenhang mit der KI-Cybersicherheit zu meistern, und durch die Investition in die richtigen Maßnahmen können Marken weiterhin von der Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz in ihren Kundenabläufen profitieren.

1. Implementieren Sie robustere Zugangskontrollen

Unternehmen müssen rollenbasierte Zugriffskontroll- und Benutzerverifizierungsprozesse einrichten, um unbefugten Zugriff auf Kundendatensätze und KI-Apps zu verhindern. Dazu gehört die Implementierung von Schritten zur Zugriffsbeschränkung, wie z. B. zeitgebundene Passwörter, Multi-Faktor-Authentifizierung und die meisten Richtlinien für geringfügige Berechtigungen.

2. Verschlüsseln Sie Kundendaten in Bewegung und im Ruhezustand

Die Verschlüsselung schützt Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus – bei der Übertragung zur und von der KI-Anwendung. Beispielsweise werden TLS und SSL häufig in Übertragungsprotokollen verwendet. Um Daten im Ruhezustand weiter zu schützen, können Unternehmen Dateiverschlüsselungs- oder Datenbankverschlüsselungsstrategien implementieren, einschließlich KI-Trainingsdatensätzen.

3. Führen Sie vertrauliches Cloud Computing ein

Vertrauliches Cloud Computing kann Daten schützen, selbst wenn sie verarbeitet werden. Dies macht es für KI-Kundenerlebnisse äußerst wichtig. Diese Schutzmaßnahmen nutzen algorithmische Strategien wie vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen und homomorphe Verschlüsselung, um Datensicherheit und Datenschutz unabhängig von der Verarbeitungsphase zu gewährleisten.

3. Führen Sie Toxizitätserkennungstests und eine Erdung Ihrer generativen KI-Systeme durch

Die Toxizitätserkennung ist eine Methode, mit der schädliche Inhalte, einschließlich Hassreden und negative Stereotypen, erkannt werden können. Durch die Verwendung eines Modells für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse und Einstufung der von einem LLM bereitgestellten Antworten wird sichergestellt, dass jede Ausgabe – unabhängig von der Generierung – aus geschäftlicher Sicht produktiv ist.

Durch die „Erdung“ des Modells in tatsächlichen Daten und im relevanten Kontext steuert die dynamische Erdung außerdem die Reaktionen eines LLM mit den aktuellsten und präzisesten Daten. Dies schließt falsche Antworten aus, die nicht auf der Realität oder Tatsachen basieren, oder „KI-Halluzinationen“.

4. Setzen Sie eine strenge Datenaufbewahrungsrichtlinie durch

Organisationen müssen Kundendaten höchstens so lange aufbewahren, wie es für den BAU-Kundenbetrieb erforderlich ist. Durch die Verwendung einer Aufbewahrungsrichtlinie für Verbraucherdaten wird das Risiko eines unbefugten Zugriffs und von Verstößen gegen die KI-Cybersicherheit ausgeglichen. Dies gewährleistet die Einhaltung wichtiger Datenschutzgesetze wie DSGVO, HIPAA, CCPA und andere und verbessert gleichzeitig den Datenschutz.

5. Üben Sie das Maskieren bei der Formulierung von KI-Trainingsdatensätzen

Zum Schutz privater Daten und zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden bei der Datenmaskierung anonymisierte Daten anstelle sensibler, vertraulicher Informationen verwendet. Beim Training von KI-Modellen kann die Datenmaskierung dabei helfen, festzustellen, dass alle persönlich identifizierbaren Informationen wie Namen, Telefonnummern und Adressen entfernt wurden. Dies trägt nicht nur zur KI-Cybersicherheit bei (indem die Nutzlast für potenzielle Hacker verringert wird), sondern kann auch Voreingenommenheit verringern.

Aufbau des Verbrauchervertrauens in KI-Systeme

Es ist unvorstellbar zu glauben, dass die Menschen früher dem elektronischen Handel misstrauten! Vor der weit verbreiteten Einführung einer Branche mit einem Jahresumsatz von 1 Billion US-Dollar hatten viele normale Verbraucher Bedenken hinsichtlich der Sicherheit ihrer vertraulichen und finanziellen Daten. Es gab ein Vertrauensdefizit – ein wesentlicher, in gewisser Weise immaterieller (aber lebenswichtiger) Faktor für die Verwirklichung jeder neuen Idee.

Vertrauen wird darüber entscheiden, inwieweit Unternehmen und Verbraucher den Aufstieg der künstlichen Intelligenz, insbesondere der generativen KI, erfolgreich annehmen.

Einige Unternehmen versuchen möglicherweise, ihre CX-Initiativen zu transformieren, ohne die schwierige Aufgabe zu bewältigen, Vorurteile zu beseitigen, den Datenschutz zu gewährleisten und Transparenz rund um die Uhr zu bieten.

Diese Bemühungen werden jedoch genau darüber entscheiden, wie Menschen (Ihre Mitarbeiter oder Ihre Kunden) an die unglaubliche transformative Kraft der KI glauben und Ihrem Unternehmen den maximalen ROI aus KI-Kundenerlebnissen verschaffen.

Lesen Sie als Nächstes das AWS-Whitepaper über demokratisierte, operationelle und verantwortungsvolle KI und ML für Führungskräfte. Bitte klicken Sie oben auf die Social-Media-Schaltflächen, um diesen Artikel mit Ihrem Netzwerk zu teilen.