Zabezpieczanie obsługi klienta opartej na sztucznej inteligencji: integrowanie sztucznej inteligencji z cyberbezpieczeństwem

Obecnie organizacje stopniowo wdrażają i integrują sztuczną inteligencję na dużą skalę, zmieniając tym samym sposób swojej codziennej pracy.

Sztuczna inteligencja może w dłuższej perspektywie zmienić sposób obsługi klienta, oferując jednocześnie Twojej firmie nowe, fascynujące możliwości. Nowe badania wskazują, że osoby, które potrafiły korzystać z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji (AI), radziły sobie o 14% lepiej niż osoby, które tego nie robiły, a stawką jest obecnie sztuczna inteligencja w technologiach marketingowych.

Pozostaje jednak ważne pytanie: jak planujesz poradzić sobie z obawami dotyczącymi bezpieczeństwa i zaufania informacji?

Pamiętaj, że firmy chętnie wykorzystują potencjał sztucznej inteligencji, poruszając się po złożonym krajobrazie bezpiecznego i etycznego wykorzystania danych. To sprawia, że ​​cyberbezpieczeństwo sztucznej inteligencji jest kluczową kwestią, nawet jeśli poprawiasz doświadczenia klientów.

Skrzyżowanie sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa w zarządzaniu danymi klientów

73% ankietowanych niedawno specjalistów w dziedzinie sprzedaży, usług, marketingu i handlu stwierdziło, że generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sobą nowe zagrożenia dla bezpieczeństwa. Ponad 60% osób zamierzających wdrożyć sztuczną inteligencję musi dowiedzieć się, jak zrobić to bezpiecznie, chroniąc jednocześnie wrażliwe dane. Wspomniane wcześniej ryzyka są szczególnie istotne w sektorach silnie regulowanych, takich jak usługi zdrowotne i finansowe.

W miarę jak klienci kontaktują się z firmami korzystającymi z różnych platform w coraz bardziej połączonym świecie, nie można zaprzeczyć, że organizacje gromadzą mnóstwo informacji o klientach.

Są jednak prawnie zobowiązani do ochrony zebranych danych, takich jak dane osobowe (PII), informacje o stanie zdrowia (PHI) i informacje finansowe umożliwiające identyfikację (PIFI), z których wszystkie mogą zostać wykorzystane do identyfikacji lub zlokalizowania indywidualne.

Naruszenie bezpieczeństwa to nie tylko przypadek braku zgodności, ale także trwale nadszarpnięty zaufanie klientów i reputację rynku. Na przykład firma Equifax świadcząca usługi finansowe potrzebowała prawie roku, aby odzyskać pozycję na rynku po tym, jak pozwoliła na ujawnienie danych klientów.

Wyzwanie to staje się jeszcze bardziej zaostrzone w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji. Gen AI generuje nowe dane kontekstowo podobne do danych szkoleniowych; dlatego też materiał ten nie może zawierać żadnych wrażliwych informacji.

Możliwość generowania treści, które w sposób niezamierzony naruszają dane osobowe danej osoby, pozostaje wysokie, jeśli nie skupisz się na cyberbezpieczeństwie i prywatności sztucznej inteligencji.

Kluczowe zagrożenia cyberbezpieczeństwa w systemach opartych na sztucznej inteligencji, o których powinni wiedzieć liderzy marketingu

Chociaż integracja sztucznej inteligencji z doświadczeniami konsumentów ma kilka zalet, stwarza kilka zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa. To są :

1. Obawy dotyczące prywatności i ochrony danych

Gromadzone, analizowane i przechowywane dane osobowe mogą okazać się krytyczne dla działania algorytmów sztucznej inteligencji. Nielegalne ujawnienia są jednak możliwe w przypadku braku środków cyberbezpieczeństwa dla sztucznej inteligencji. Instancja nieprzetestowanego kodu może spowodować, że chatbot wyświetli historię zakupów danego użytkownika innemu użytkownikowi podczas prowadzenia rozmowy na żywo. Narusza to w znaczący sposób przepisy dotyczące prywatności.

Niepewny lub słaby system sztucznej inteligencji może zapewnić hakerom liczne informacje o konsumentach. Wyobraź sobie scenariusz, w którym należy ulepszyć szyfrowanie przechowywanych danych konsumentów lub nie wdrożono kontroli dostępu. Dlatego 42% marek uważa zrównoważenie cyberbezpieczeństwa i zadowolenia klientów za najważniejsze wyzwanie w 2023 roku.

2. Podatność na ataki specyficzne dla sztucznej inteligencji

W miarę jak doświadczenia klientów korzystające ze sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne, złośliwi aktorzy pozostają nieco w tyle. Typowym przykładem zatruwania danych jest manipulowanie lub uszkadzanie danych używanych do uczenia modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Atak ten – czasami nazywany „zatruciem modelu” – ma na celu naruszenie precyzji wyników sztucznej inteligencji i procesu decyzyjnego.

Podobnie ataki kontradyktoryjne mogą zagrozić operacjom na danych klientów. Generują zbiory danych, które gołym okiem wydają się w dobrym stanie, ale prowadzą do niedokładnych klasyfikacji w procesie uczenia maszynowego. Hakerzy osiągają to, przeprowadzając atak w formie sfabrykowanego „szumu”, co prowadzi do błędnej klasyfikacji AI/ML.

Ataki eksfiltracyjne pogarszają sytuację. Mogą zostać wykorzystane do kradzieży danych szkoleniowych; na przykład złośliwa osoba uzyskuje dostęp do zbioru danych i przystępuje do zagubienia, przeniesienia lub wyssania danych. Ponadto w miarę wzrostu przewidywalności modeli sztucznej inteligencji genu konkretne podpowiedzi mogą prowadzić do niezamierzonego ujawnienia dodatkowych informacji.

3. Zgodność i wyzwania regulacyjne

Sztuczna inteligencja otrzymująca dane wejściowe od osób z ukrytymi uprzedzeniami może generować wypaczone programy, co prowadzi do ryzyka niezgodności i potencjalnie szkodzi Twoim wynikom finansowym. Na przykład, gdy Amazon wdrożył platformę sztucznej inteligencji do kontroli kandydatów, algorytm wykazał stronniczość w stosunku do życiorysów przesyłanych przez kandydatów płci męskiej.

W przypadku doświadczeń klientów opartych na sztucznej inteligencji pomyśl o chatbocie, który został przeszkolony głównie na podstawie danych dostarczonych przez konsumentów, którzy dokonali drogich zakupów – tak, aby mógł odpowiadać na zapytania dotyczące produktów. Chatbot może oferować krótkie i niezbyt pomocne opisy, aby odpowiedzieć na zapytanie klienta dotyczące niedrogiego i niedrogiego produktu.

Dyskryminująca i stronnicza (zamierzona lub nie) technologia może wyrządzić znaczną szkodę statusowi zgodności i wynikom finansowym firmy. Co więcej, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do nieetycznego wykorzystania, co oznacza, że ​​organizacje mogą podejmować decyzje, które narażają je na zobowiązania antymonopolowe.

Na przykład, jeśli organizacja niesłusznie zdecyduje się wykorzystać sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji cenowych, może to zakłócić zdrową konkurencję na rynku, powodując kontrolę regulacyjną i możliwe kary.

Najlepsze praktyki w zakresie ochrony systemów obsługi klienta AI

Na szczęście pokonanie wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem sztucznej inteligencji nie jest niemożliwe, a inwestując w odpowiednie środki, marki mogą nadal korzystać z mocy sztucznej inteligencji w swoich działaniach wobec klientów.

1. Wdróż solidniejszą kontrolę dostępu

Firmy muszą skonfigurować procesy kontroli dostępu opartej na rolach i weryfikacji użytkowników, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi do danych klientów i aplikacji AI. Obejmuje to wdrożenie kroków ograniczających dostęp, takich jak hasła ograniczone czasowo, uwierzytelnianie wieloskładnikowe i większość mniejszych zasad uprawnień.

2. Szyfruj dane klientów w ruchu i w spoczynku

Szyfrowanie chroni dane na każdym etapie ich życia – podczas przesyłania do i z aplikacji AI. Na przykład TLS i SSL są szeroko stosowane w protokołach tranzytowych. Aby jeszcze bardziej zabezpieczyć przechowywane dane, firmy mogą wdrożyć strategie szyfrowania plików lub baz danych, w tym zbiory danych szkoleniowych AI.

3. Zastosuj poufne przetwarzanie w chmurze

Poufne przetwarzanie w chmurze może chronić dane nawet podczas ich przetwarzania; dlatego jest to niezwykle ważne dla doświadczeń klientów wykorzystujących sztuczną inteligencję. Zabezpieczenia te wykorzystują strategie algorytmiczne, takie jak zaufane środowiska wykonawcze i szyfrowanie homomorficzne, aby zagwarantować bezpieczeństwo i prywatność danych, niezależnie od etapu przetwarzania.

3. Przeprowadź testy wykrywania toksyczności i uziemienia w swoich generatywnych systemach AI

Wykrywanie toksyczności to metoda wykrywania szkodliwych treści, w tym mowy nienawiści i negatywnych stereotypów. Wykorzystanie modelu uczenia maszynowego (ML) do analizy i uszeregowania odpowiedzi dostarczonych przez LLM gwarantuje, że każdy wynik – niezależnie od generacji – będzie produktywny z biznesowego punktu widzenia.

Co więcej, poprzez „ugruntowanie” modelu w rzeczywistych danych i odpowiednim kontekście, dynamiczne uziemienie kieruje odpowiedziami LLM na podstawie najnowszych i precyzyjnych danych. Wyklucza to nieprawidłowe odpowiedzi nieoparte na rzeczywistości lub faktach lub „halucynacje AI”.

4. Egzekwuj rygorystyczną politykę przechowywania danych

Organizacje muszą przechowywać dane klientów co najwyżej przez okres niezbędny do obsługi klientów BAU. Stosowanie polityki przechowywania danych konsumentów równoważy ryzyko nieuprawnionego dostępu i naruszeń cyberbezpieczeństwa AI. Zapewnia to zgodność z istotnymi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO, HIPAA, CCPA i innymi, jednocześnie zwiększając prywatność.

5. Przećwicz maskowanie podczas formułowania zbiorów danych szkoleniowych AI

Podczas maskowania danych zamiast wrażliwych i poufnych informacji wykorzystywane są dane anonimowe, aby chronić dane prywatne i zachować zgodność z przepisami ustawowymi. Podczas uczenia modeli sztucznej inteligencji maskowanie danych może pomóc w ustaleniu, że wszystkie informacje umożliwiające identyfikację, takie jak imiona i nazwiska, numery telefonów i adresy, zostały usunięte. Nie tylko pomaga to w cyberbezpieczeństwie sztucznej inteligencji (poprzez zmniejszenie ładunku dla potencjalnych hakerów), ale może również zmniejszyć stronniczość.

Budowanie zaufania konsumentów do systemów AI

Nie do pomyślenia jest uwierzyć, że kiedyś ludzie nie ufali handlowi elektronicznemu! Przed powszechnym przyjęciem branży wartej 1 bilion dolarów rocznie wielu zwykłych konsumentów żywiło obawy dotyczące bezpieczeństwa ich poufnych i finansowych danych. Wystąpił deficyt zaufania – istotny, w pewnym sensie nieuchwytny (ale istotny) czynnik umożliwiający urzeczywistnienie każdego nowego pomysłu.

Zaufanie określi stopień, w jakim firmy i konsumenci z powodzeniem przyjmą rozwój sztucznej inteligencji, w szczególności generatywnej sztucznej inteligencji.

Niektóre firmy mogą próbować przekształcić swoje inicjatywy CX bez wykonywania trudnego zadania polegającego na wyeliminowaniu uprzedzeń, zagwarantowaniu ochrony danych i oferowaniu całodobowej przejrzystości.

Jednak ten wysiłek dokładnie zadecyduje, w jaki sposób ludzie (Twoi pracownicy lub Twoi klienci) uwierzą w niesamowitą transformacyjną moc sztucznej inteligencji i zapewnią Twojej organizacji maksymalny zwrot z inwestycji (ROI) dzięki doświadczeniom klientów AI.

Następnie przeczytaj oficjalny dokument AWS na temat zdemokratyzowanej, zoperacjonalizowanej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla liderów biznesu. Aby udostępnić ten artykuł w swojej sieci, kliknij przyciski mediów społecznościowych u góry.