การรักษาความปลอดภัยประสบการณ์ลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การรวม AI เข้ากับความปลอดภัยทางไซเบอร์

ปัจจุบัน องค์กรต่างๆ ปรับใช้และบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในวงกว้างอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเปลี่ยนวิธีการทำงานในแต่ละวัน

AI สามารถเปลี่ยนการดำเนินการบริการลูกค้าของคุณในระยะยาว ในขณะเดียวกันก็มอบโอกาสใหม่ๆ ที่น่าสนใจให้กับบริษัทของคุณ การวิจัยใหม่ระบุว่าบุคคลที่สามารถใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) ได้ดีกว่าผู้ที่ไม่ได้ใช้ถึง 14% และ AI ในเทคโนโลยีการตลาดกลายเป็นเดิมพันหลักแล้ว

อย่างไรก็ตาม คำถามใหญ่ยังคงอยู่: คุณวางแผนที่จะจัดการกับข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของข้อมูลอย่างไร

โปรดจำไว้ว่า ธุรกิจต่างกระตือรือร้นที่จะควบคุมศักยภาพของ AI ขณะเดียวกันก็ก้าวข้ามภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการใช้ข้อมูลที่ปลอดภัยและมีจริยธรรม สิ่งนี้ทำให้ความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI เป็นสิ่งสำคัญในการพิจารณา แม้ว่าคุณจะเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าก็ตาม

จุดตัดของ AI และความปลอดภัยทางไซเบอร์เมื่อจัดการข้อมูลลูกค้า

73% ของผู้เชี่ยวชาญด้านการขาย การบริการ การตลาด และการพาณิชย์ที่ได้รับการสำรวจเมื่อเร็ว ๆ นี้กล่าวว่า AI เจนเนอเรชั่นนำมาซึ่งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ๆ กว่า 60% ของผู้ที่ตั้งใจจะใช้ AI ต้องรู้วิธีดำเนินการอย่างปลอดภัยพร้อมทั้งปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ความเสี่ยงที่กล่าวมาก่อนหน้านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในภาคส่วนที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น บริการด้านสุขภาพและการเงิน

ในขณะที่ลูกค้ามีส่วนร่วมกับธุรกิจบนแพลตฟอร์มต่างๆ ในโลกที่เชื่อมต่อถึงกันมากขึ้น ปฏิเสธไม่ได้ว่าองค์กรต่างๆ จะสะสมข้อมูลลูกค้าไว้มากมาย

อย่างไรก็ตาม พวกเขามีหน้าที่ตามกฎหมายในการปกป้องข้อมูลที่รวบรวม เช่น ข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) ข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล (PHI) และข้อมูลทางการเงินที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PIFI) ซึ่งทั้งหมดนี้อาจถูกใช้เพื่อระบุหรือระบุตำแหน่ง บุคคล

การละเมิดความปลอดภัยไม่ได้เป็นเพียงเหตุการณ์การไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น แต่ยังกัดกร่อนความไว้วางใจของลูกค้าและค่าความนิยมของตลาดอย่างลบไม่ออก ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ให้บริการทางการเงิน Equifax ใช้เวลาเกือบหนึ่งปีในการฟื้นตัวในตลาดหลังจากที่ปล่อยให้ข้อมูลลูกค้าถูกบุกรุก

ความท้าทายนี้ทวีความรุนแรงยิ่งขึ้นในบริบทของ AI เชิงสร้างสรรค์ Gen AI สร้างข้อมูลใหม่ตามบริบทที่คล้ายกับข้อมูลการฝึกอบรม ดังนั้นจึงไม่ควรรวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ในเอกสารนี้

ความเป็นไปได้ในการสร้างเนื้อหาที่ละเมิด PII ของแต่ละบุคคลโดยไม่ได้ตั้งใจยังคงมีอยู่ในระดับสูง หากคุณไม่มุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัยทางไซเบอร์และความเป็นส่วนตัวของ AI

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สำคัญในระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ผู้นำการตลาดควรรู้

แม้ว่าการรวม AI เข้ากับประสบการณ์ของผู้บริโภคจะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์หลายประการ เหล่านี้คือ:

1. ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล

ข้อมูลส่วนบุคคลที่รวบรวม วิเคราะห์ และจัดเก็บอาจมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพของอัลกอริทึม AI ของคุณ อย่างไรก็ตาม การเปิดเผยที่ผิดกฎหมายอาจเกิดขึ้นได้หากไม่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับ AI อินสแตนซ์ของโค้ดที่ยังไม่ทดลองอาจส่งผลให้แชทบอตแสดงประวัติการซื้อของผู้ใช้แต่ละรายแก่ผู้ใช้รายอื่นในขณะที่กำลังสนทนาสด สิ่งนี้ละเมิดกฎข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวอย่างมาก

ระบบ AI ที่ไม่ปลอดภัยหรืออ่อนแอสามารถให้ข้อมูลผู้บริโภคแก่แฮกเกอร์ได้มากมาย ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ต้องปรับปรุงการเข้ารหัสข้อมูลผู้บริโภคที่คุณจัดเก็บไว้ หรือไม่มีการบังคับใช้การควบคุมการเข้าถึง นี่คือเหตุผลที่ 42% ของแบรนด์มองว่าการรักษาสมดุลระหว่างความปลอดภัยทางไซเบอร์และความพึงพอใจของลูกค้าเป็นความท้าทายที่สำคัญที่สุดในปี 2566

2. ช่องโหว่ต่อการโจมตีเฉพาะของ AI

เนื่องจากประสบการณ์ของลูกค้าที่ใช้ AI กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น ผู้ประสงค์ร้ายจึงตามหลังอยู่เล็กน้อย ตัวอย่างทั่วไปของการเป็นพิษต่อข้อมูลคือการจัดการหรือทำลายข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก การโจมตีนี้ – บางครั้งเรียกว่า “การวางยาพิษแบบจำลอง” – พยายามประนีประนอมความแม่นยำของเอาท์พุตและการตัดสินใจของ AI

ในทำนองเดียวกัน การโจมตีของฝ่ายตรงข้ามสามารถคุกคามการดำเนินงานข้อมูลของลูกค้าได้ พวกเขาสร้างชุดข้อมูลที่ปรากฏในสภาพดีด้วยตาเปล่า แต่นำไปสู่การจำแนกประเภทที่ไม่ถูกต้องในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง แฮกเกอร์บรรลุเป้าหมายนี้ด้วยการโจมตีในรูปแบบของ "เสียงรบกวน" ที่สร้างขึ้น ซึ่งนำไปสู่การจำแนกประเภท AI/ML ผิดประเภท

การโจมตีแบบกรองข้อมูลทำให้สถานการณ์รุนแรงขึ้น อาจถูกใช้เพื่อขโมยข้อมูลการฝึกอบรม ตัวอย่างเช่น บุคคลที่ประสงค์ร้ายสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลและดำเนินการวางผิดที่ ถ่ายโอน หรือดูดข้อมูลออกไป นอกจากนี้ เมื่อความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล AI เจนเนอเรชั่นเพิ่มขึ้น การแจ้งที่เฉพาะเจาะจงอาจนำไปสู่การเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมโดยไม่ได้ตั้งใจ

3. ความท้าทายด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและกฎระเบียบ

AI ที่ได้รับข้อมูลจากบุคคลที่มีอคติแฝงอาจทำให้เกิดการเขียนโปรแกรมที่บิดเบือน นำไปสู่ความเสี่ยงในการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด และอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพทางการเงินของคุณ ตัวอย่างเช่น เมื่อ Amazon ใช้เฟรมเวิร์ก AI สำหรับการคัดกรองผู้สมัคร อัลกอริธึมแสดงให้เห็นถึงอคติต่อเรซูเม่ที่ผู้สมัครชายส่งมา

ในกรณีของประสบการณ์ลูกค้า AI ให้นึกถึงแชทบอทที่ได้รับการฝึกอบรมเป็นหลักโดยใช้ข้อมูลที่จัดทำโดยผู้บริโภคที่ซื้อสินค้าในราคาสูง เพื่อให้สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ได้ แชทบอทอาจเสนอคำอธิบายสั้นๆ และไม่เป็นประโยชน์เพื่อตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ราคาไม่แพงและราคาไม่แพง

การเลือกปฏิบัติและอคติ (ไม่ว่าจะโดยตั้งใจหรือไม่ก็ตาม) เทคโนโลยีอาจก่อให้เกิดอันตรายอย่างมากต่อสถานะการปฏิบัติตามข้อกำหนดและประสิทธิภาพทางการเงินของบริษัท นอกจากนี้ AI ยังมีศักยภาพมหาศาลในการนำไปใช้อย่างผิดจรรยาบรรณ ซึ่งหมายความว่าองค์กรต่างๆ อาจทำการตัดสินใจที่ทำให้พวกเขาต้องรับผิดต่อการต่อต้านการผูกขาด

ตัวอย่างเช่น หากองค์กรเลือกที่จะใช้ประโยชน์จาก AI อย่างไม่ถูกต้องในการตัดสินใจด้านราคา องค์กรอาจขัดขวางการแข่งขันในตลาดที่ดี รวบรวมการตรวจสอบด้านกฎระเบียบ และบทลงโทษที่อาจเกิดขึ้นได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปกป้องระบบประสบการณ์ลูกค้า AI

โชคดีที่การเอาชนะความท้าทายด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI นั้นเป็นไปไม่ได้ และการลงทุนในมาตรการที่เหมาะสม แบรนด์ต่างๆ จะยังคงได้รับประโยชน์จากพลังของปัญญาประดิษฐ์ในการดำเนินงานของลูกค้าต่อไป

1. ใช้การควบคุมการเข้าถึงที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

ธุรกิจต้องตั้งค่าการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทและกระบวนการตรวจสอบผู้ใช้ เพื่อป้องกันการเข้าถึงบันทึกลูกค้าและแอป AI โดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งเกี่ยวข้องกับการดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อจำกัดการเข้าถึง เช่น รหัสผ่านแบบจำกัดเวลา การรับรองความถูกต้องแบบหลายปัจจัย และนโยบายสิทธิ์รองส่วนใหญ่

2. เข้ารหัสข้อมูลลูกค้าทั้งที่มีการเคลื่อนไหวและไม่ได้ใช้งาน

การเข้ารหัสจะปกป้องข้อมูลในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต ตลอดการถ่ายโอนไปยังและจากแอปพลิเคชัน AI ตัวอย่างเช่น TLS และ SSL ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในโปรโตคอลการขนส่ง เพื่อปกป้องข้อมูล ณ ที่จัดเก็บเพิ่มเติม ธุรกิจสามารถใช้กลยุทธ์การเข้ารหัสไฟล์หรือการเข้ารหัสฐานข้อมูล รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI

3. นำการประมวลผลแบบคลาวด์ที่เป็นความลับมาใช้

การประมวลผลแบบคลาวด์ที่เป็นความลับสามารถปกป้องข้อมูลได้แม้ในขณะที่กำลังประมวลผล สิ่งนี้ทำให้ประสบการณ์ AI ของลูกค้ามีความสำคัญอย่างยิ่ง การป้องกันเหล่านี้ใช้กลยุทธ์อัลกอริธึม เช่น สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้และการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก เพื่อรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ไม่ว่าขั้นตอนการประมวลผลจะเป็นอย่างไร

3. ดำเนินการทดสอบการตรวจจับความเป็นพิษและการต่อสายดินในระบบ AI เชิงสร้างสรรค์ของคุณ

การตรวจจับความเป็นพิษเป็นวิธีการที่สามารถตรวจจับเนื้อหาที่เป็นอันตราย รวมถึงคำพูดแสดงความเกลียดชังและภาพเหมารวมเชิงลบ การใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อวิเคราะห์และจัดอันดับการตอบสนองที่ได้รับจาก LLM ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ใดๆ โดยไม่คำนึงถึงรุ่นจะมีประสิทธิผลจากมุมมองทางธุรกิจ

นอกจากนี้ ด้วยการ "ต่อสายดิน" โมเดลในข้อมูลจริงและบริบทที่เกี่ยวข้อง การต่อสายดินแบบไดนามิกจะแนะนำการตอบสนองของ LLM ด้วยข้อมูลล่าสุดและแม่นยำ สิ่งนี้ขัดขวางการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องที่ไม่ได้ตั้งอยู่บนความเป็นจริงหรือข้อเท็จจริงหรือ "ภาพหลอน AI"

4. บังคับใช้นโยบายการเก็บรักษาข้อมูลที่เข้มงวด

องค์กรต้องเก็บข้อมูลลูกค้าไว้สำหรับการดำเนินงานของลูกค้า BAU มากที่สุด การใช้นโยบายการเก็บรักษาข้อมูลผู้บริโภคจะช่วยชดเชยความเสี่ยงของการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าจะปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่สำคัญ เช่น GDPR, HIPAA, CCPA และอื่นๆ ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวด้วย

5. ฝึกการปกปิดเมื่อกำหนดชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI

ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อจะถูกใช้แทนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเป็นความลับในระหว่างการปกปิดข้อมูลเพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวและปฏิบัติตามกฎระเบียบทางกฎหมาย เมื่อฝึกโมเดล AI การมาสก์ข้อมูลสามารถช่วยระบุได้ว่าข้อมูลส่วนบุคคลทั้งหมด เช่น ชื่อ หมายเลขโทรศัพท์ และที่อยู่ ได้ถูกลบออกไปแล้ว สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยในเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI เท่านั้น (โดยการลดเพย์โหลดสำหรับผู้ที่อาจเป็นแฮกเกอร์) แต่ยังสามารถลดอคติได้อีกด้วย

การสร้างความเชื่อมั่นของผู้บริโภคในระบบ AI

ไม่น่าเชื่อว่าครั้งหนึ่งผู้คนไม่ไว้วางใจพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์! ก่อนที่อุตสาหกรรมมูลค่า 1 ล้านล้านดอลลาร์จะถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวาง ผู้บริโภคทั่วไปจำนวนมากต่างเก็บงำความวิตกเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลที่เป็นความลับและข้อมูลทางการเงินของตน มีการขาดดุลความไว้วางใจ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ไม่สามารถจับต้องได้ (แต่สำคัญ) ในบางแง่สำหรับแนวคิดใหม่ๆ ที่จะบรรลุผล

ความไว้วางใจจะกำหนดขอบเขตที่ธุรกิจและผู้บริโภคยอมรับการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะ AI ที่สร้างได้สำเร็จ

บริษัทบางแห่งอาจพยายามที่จะเปลี่ยนแปลงความคิดริเริ่ม CX ของตนโดยไม่ต้องดำเนินการงานที่ยากลำบากในการขจัดอคติ รับประกันการปกป้องข้อมูล และให้ความโปร่งใสตลอด 24 ชั่วโมง

อย่างไรก็ตาม ความพยายามนี้จะตัดสินได้อย่างแม่นยำว่าผู้คน (พนักงานของคุณหรือลูกค้าของคุณ) จะเชื่อในพลังการเปลี่ยนแปลงอันน่าทึ่งของ AI ได้อย่างไร และรับ ROI สูงสุดขององค์กรของคุณจากประสบการณ์ของลูกค้า AI

จากนั้น อ่านเอกสารประกอบของ AWS เกี่ยวกับ AI และ ML ที่เป็นประชาธิปไตย ดำเนินการได้ และมีความรับผิดชอบ สำหรับผู้นำธุรกิจ โปรดคลิกที่ปุ่มโซเชียลมีเดียด้านบนเพื่อแชร์บทความนี้กับเครือข่ายของคุณ