Securizarea experienței clientului bazată pe inteligența artificială: integrarea inteligenței artificiale cu securitatea cibernetică

Astăzi, organizațiile adoptă și integrează progresiv inteligența artificială la scară largă – schimbând modul în care lucrează zilnic.

Inteligența artificială vă poate transforma operațiunile de servicii pentru clienți pe termen lung, oferind companiei dvs. noi oportunități fascinante. Noile cercetări indică faptul că indivizii care puteau folosi instrumente de inteligență artificială generativă (AI) s-au descurcat cu 14% mai bine decât cei care nu au făcut-o, iar AI în tehnologia de marketing este acum miza de masă.

Cu toate acestea, rămâne o mare întrebare: cum plănuiți să faceți față preocupărilor legate de securitatea și încrederea în informații?

Amintiți-vă, companiile sunt dornice să valorifice potențialul AI în timp ce traversează peisajul complex al utilizării sigure și etice a datelor. Acest lucru face ca securitatea cibernetică prin inteligență artificială să fie un aspect cheie, chiar dacă sporiți experiența clienților.

Intersecția dintre inteligența artificială și securitatea cibernetică atunci când gestionați datele clienților

73% dintre profesioniștii din vânzări, servicii, marketing și comerț chestionați recent au spus că AI generativă aduce noi riscuri de securitate. Peste 60% dintre cei care intenționează să implementeze AI trebuie să își dea seama cum să facă acest lucru în siguranță, protejând în același timp datele sensibile. Riscurile menționate anterior sunt deosebit de semnificative în sectoarele puternic reglementate, cum ar fi sănătatea și serviciile financiare.

Pe măsură ce clienții interacționează cu companiile pe diverse platforme într-o lume din ce în ce mai interconectată, este incontestabil că organizațiile acumulează o abundență de informații despre clienți.

Cu toate acestea, ei sunt obligați din punct de vedere legal să protejeze datele pe care le-au colectat, cum ar fi informații de identificare personală (PII), informații personale de sănătate (PHI) și informații financiare de identificare personală (PIFI), toate acestea putând fi folosite pentru a identifica sau a localiza un individ.

O încălcare a securității nu este doar un incident de neconformitate, ci și erodează de neșters încrederea clienților și bunăvoința pieței. De exemplu, companiei de servicii financiare Equifax i-a luat aproape un an pentru a reveni pe piață, după ce a permis ca datele clienților să fie compromise.

Această provocare este și mai mult exacerbată în contextul IA generativă. Gen AI produce date noi în context asemănător cu datele de antrenament; prin urmare, nu trebuie incluse informații sensibile în acest material.

Posibilitatea de a genera conținut care încalcă neintenționat PII-ul unei persoane rămâne ridicată dacă nu vă concentrați pe securitatea cibernetică și confidențialitatea AI.

Riscuri cheie de securitate cibernetică în sistemele bazate pe inteligență artificială pe care liderii de marketing ar trebui să le cunoască

Deși integrarea inteligenței artificiale în experiențele consumatorilor are mai multe beneficii, ea prezintă mai multe riscuri pentru securitatea cibernetică. Acestea sunt :

1. Preocupări privind confidențialitatea și protecția datelor

Informațiile personale adunate, analizate și stocate se pot dovedi critice pentru performanța algoritmilor dvs. AI. Cu toate acestea, dezvăluirile ilicite sunt posibile în absența măsurilor de securitate cibernetică pentru IA. O instanță de cod netestat poate duce la ca un chatbot să afișeze istoricul achizițiilor unui utilizator individual unui alt utilizator în timp ce se angajează într-o conversație live. Acest lucru încalcă în mod semnificativ reglementările privind confidențialitatea.

Un sistem AI nesigur sau slab ar putea oferi hackerilor informații abundente pentru consumatori. Imaginați-vă un scenariu în care criptarea datelor de consum pe care le stocați trebuie îmbunătățită sau controalele de acces nu au fost aplicate. Acesta este motivul pentru care 42% dintre mărci consideră că echilibrarea securității cibernetice și satisfacția clienților este cea mai importantă provocare a lor în 2023.

2. Vulnerabilitatea la atacurile specifice AI

Pe măsură ce experiențele clienților cu inteligența artificială devin mai comune, actorii rău intenționați sunt ușor în urmă. Un exemplu tipic de otrăvire a datelor este manipularea sau coruperea datelor utilizate pentru antrenarea modelelor pentru învățarea automată și învățarea profundă. Acest atac – numit ocazional „otrăvire de model” – încearcă să compromită precizia rezultatelor AI și luarea deciziilor.

În mod similar, atacurile adverse pot amenința operațiunile de date ale clienților. Acestea generează seturi de date care apar în stare bună cu ochiul liber, dar conduc la clasificări inexacte într-un flux de lucru de învățare automată. Hackerii reușesc acest lucru lansând un atac sub formă de „zgomot” fabricat, ceea ce duce la o clasificare greșită AI/ML.

Atacurile de exfiltrare agravează situația. Ele pot fi folosite pentru a fura date de antrenament; de exemplu, o persoană rău intenționată obține acces la setul de date și continuă să deplaseze, să transfere sau să sifoneze datele. De asemenea, pe măsură ce predictibilitatea modelelor gen AI crește, solicitările specifice ar putea duce la dezvăluirea neintenționată a informațiilor suplimentare.

3. Conformitate și provocări de reglementare

AI care primește contribuții de la indivizi cu părtiniri latente ar putea produce programare distorsionată, ceea ce duce la riscul de neconformitate și poate dăuna performanței tale financiare. De exemplu, atunci când Amazon și-a implementat cadrul AI pentru selecția candidaților, algoritmul a demonstrat o părtinire față de CV-urile trimise de candidații bărbați.

În cazul experiențelor clienților cu inteligență artificială, gândiți-vă la un chatbot care a fost instruit în principal folosind date furnizate de consumatori care au făcut achiziții la prețuri mari, astfel încât să poată răspunde la întrebările despre produse. Chatbot-ul poate oferi descrieri scurte și nu atât de utile pentru a răspunde la întrebarea unui client cu privire la un produs ieftin, accesibil.

Tehnologia discriminatorie și părtinitoare (intenționată sau nu) poate cauza prejudicii semnificative stării de conformitate și performanței financiare a unei companii. Mai mult, AI are un potențial enorm de utilizare neetică, ceea ce înseamnă că organizațiile ar putea lua decizii care le expun la răspunderi antitrust.

De exemplu, dacă o organizație alege în mod greșit să folosească inteligența artificială pentru a lucra la deciziile privind prețurile, aceasta ar putea perturba concurența sănătoasă pe piață, obținând controlul reglementărilor și posibile penalizări.

Cele mai bune practici pentru protejarea sistemelor de experiență a clienților AI

Din fericire, depășirea provocărilor din jurul securității cibernetice AI nu este imposibilă și, investind în măsurile adecvate, mărcile pot continua să beneficieze de puterea inteligenței artificiale în operațiunile cu clienții lor.

1. Implementați controale de acces mai robuste

Companiile trebuie să configureze procese de control al accesului și de verificare a utilizatorilor bazate pe roluri pentru a preveni accesul neautorizat la înregistrările clienților și la aplicațiile AI. Aceasta implică implementarea unor pași pentru a restricționa accesul, cum ar fi parolele limitate în timp, autentificarea cu mai mulți factori și majoritatea politicilor de privilegii minore.

2. Criptați datele clienților în mișcare și în repaus

Criptarea protejează datele în fiecare etapă a ciclului de viață – pe parcursul transferului lor către și de la aplicația AI. De exemplu, TLS și SSL sunt utilizate pe scară largă în protocoalele de tranzit. Pentru a proteja în continuare datele în repaus, companiile pot implementa strategii de criptare a fișierelor sau a bazelor de date, inclusiv seturi de date de instruire AI.

3. Adoptă cloud computing confidențial

Cloud computing confidențial poate proteja datele chiar și atunci când sunt procesate; acest lucru îl face extrem de important pentru experiențele clienților AI. Aceste garanții folosesc strategii algoritmice, cum ar fi medii de execuție de încredere și criptare homomorfă pentru a garanta siguranța și confidențialitatea datelor, indiferent de etapa de procesare.

3. Efectuați teste de detectare a toxicității și împământare în sistemele dvs. generative AI

Detectarea toxicității este o metodă prin care poate fi detectat conținutul dăunător, inclusiv discursul instigator la ură și stereotipurile negative. Utilizarea unui model de învățare automată (ML) pentru a analiza și a clasifica răspunsurile furnizate de un LLM asigură că orice rezultat – indiferent de generație – este productiv din perspectiva afacerii.

În plus, prin „împământarea” modelului în datele reale și contextul pertinent, împământarea dinamică ghidează răspunsurile unui LLM cu cele mai recente și precise date. Acest lucru exclude răspunsurile incorecte care nu se bazează pe realitate sau fapte sau „halucinații AI”.

4. Aplicați o politică strictă de păstrare a datelor

Organizațiile trebuie să păstreze datele clienților pentru, cel mult, necesare operațiunilor cu clienții BAU. Utilizarea unei politici de păstrare a datelor consumatorilor compensează riscul de acces neautorizat și de încălcare a securității cibernetice AI. Acest lucru asigură conformitatea cu legile importante privind protecția datelor, cum ar fi GDPR, HIPAA, CCPA și altele, sporind în același timp confidențialitatea.

5. Exersați mascarea atunci când formulați seturi de date de antrenament AI

Datele anonimizate sunt utilizate în locul informațiilor sensibile și confidențiale în timpul mascarii datelor pentru a proteja datele private și pentru a se conforma reglementărilor legale. Când antrenați modele AI, mascarea datelor poate ajuta la stabilirea faptului că toate informațiile de identificare personală, cum ar fi numele, numerele de telefon și adresele, au fost eliminate. Acest lucru nu numai că ajută la securitatea cibernetică AI (prin micșorarea sarcinii utile pentru potențialii hackeri), dar poate și reduce părtinirea.

Construirea încrederii consumatorilor în sistemele AI

Este de neimaginat să credem că oamenii au fost cândva neîncrezători în comerțul electronic! Înainte de adoptarea pe scară largă a unei industrii anuale de 1 trilion de dolari, mulți consumatori obișnuiți s-au îngrijorat de siguranța datelor lor confidențiale și financiare. A existat un deficit de încredere – un factor esențial, într-un fel intangibil (dar vital) pentru ca orice idee nouă să se împlinească.

Încrederea va determina măsura în care întreprinderile și consumatorii îmbrățișează cu succes creșterea inteligenței artificiale, în special AI generativă.

Unele companii pot încerca să-și transforme inițiativele CX fără a îndeplini sarcina dificilă de a elimina părtinirea, de a garanta protecția datelor și de a oferi transparență non-stop.

Cu toate acestea, acest efort va decide exact modul în care oamenii (angajații tăi sau clienții tăi) vor crede în puterea de transformare incredibilă a AI și vor câștiga rentabilitatea investiției maximă a organizației tale din experiențele clienților AI.

Apoi, citiți cartea albă AWS despre inteligența artificială și ML democratizate, operaționale și responsabile pentru liderii de afaceri. Vă rugăm să faceți clic pe butoanele rețelelor sociale de sus pentru a partaja acest articol rețelei dvs.