Garantire l'esperienza del cliente basata sull'intelligenza artificiale: integrare l'intelligenza artificiale con la sicurezza informatica

Oggi, le organizzazioni stanno progressivamente adottando e integrando l’intelligenza artificiale su larga scala, cambiando il modo in cui lavorano quotidianamente.

L'intelligenza artificiale può trasformare le operazioni del tuo servizio clienti a lungo termine offrendo alla tua azienda nuove e affascinanti opportunità. Una nuova ricerca indica che gli individui che potevano utilizzare strumenti di intelligenza artificiale generativa (AI) se la cavavano meglio del 14% rispetto a quelli che non lo facevano, e l’intelligenza artificiale nella tecnologia di marketing è ora una posta in gioco.

Tuttavia, rimane una grande domanda: come pensi di affrontare le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla fiducia delle informazioni?

Ricorda: le aziende sono ansiose di sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale mentre attraversano il complesso panorama dell’utilizzo sicuro ed etico dei dati. Ciò rende la sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale una considerazione chiave, anche quando si migliorano le esperienze dei clienti.

L'intersezione tra intelligenza artificiale e sicurezza informatica nella gestione dei dati dei clienti

Il 73% dei professionisti dei settori vendite, servizi, marketing e commercio intervistati di recente ha affermato che l’intelligenza artificiale generativa comporta nuovi rischi per la sicurezza. Oltre il 60% di coloro che intendono implementare l’intelligenza artificiale devono capire come farlo in modo sicuro salvaguardando i dati sensibili. I rischi menzionati in precedenza sono particolarmente significativi nei settori fortemente regolamentati, come quello sanitario e dei servizi finanziari.

Poiché i clienti interagiscono con le aziende su varie piattaforme in un mondo sempre più interconnesso, è innegabile che le organizzazioni accumulino un'abbondanza di informazioni sui clienti.

Tuttavia, sono legalmente obbligati a proteggere i dati che hanno raccolto, come informazioni di identificazione personale (PII), informazioni sanitarie personali (PHI) e informazioni finanziarie di identificazione personale (PIFI), che potrebbero essere utilizzate per identificare o localizzare Un individuo.

Una violazione della sicurezza non è solo un incidente di non conformità, ma mina anche in modo indelebile la fiducia dei clienti e la buona volontà del mercato. Ad esempio, la società di servizi finanziari Equifax ha impiegato quasi un anno per riprendersi sul mercato dopo aver consentito la compromissione dei dati dei clienti.

Questa sfida è ulteriormente aggravata nel contesto dell’intelligenza artificiale generativa. La Gen AI produce nuovi dati contestualmente simili ai dati di addestramento; pertanto, nessuna informazione sensibile deve essere inclusa in questo materiale.

La possibilità di generare contenuti che violano involontariamente le PII di un individuo rimane elevata se non ci si concentra sulla sicurezza informatica e sulla privacy dell’IA.

Principali rischi per la sicurezza informatica nei sistemi basati sull’intelligenza artificiale che i leader del marketing dovrebbero conoscere

Sebbene l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle esperienze dei consumatori presenti numerosi vantaggi, comporta diversi rischi per la sicurezza informatica. Questi sono :

1. Problemi di riservatezza e protezione dei dati

Le informazioni personali raccolte, analizzate e archiviate possono rivelarsi fondamentali per le prestazioni dei tuoi algoritmi di intelligenza artificiale. Tuttavia, le divulgazioni illecite sono possibili in assenza di misure di sicurezza informatica per l’IA. Un'istanza di codice non testato può far sì che un chatbot mostri la cronologia degli acquisti di un singolo utente a un altro utente mentre è impegnato in una conversazione dal vivo. Ciò viola in modo significativo le norme sulla privacy.

Un sistema di intelligenza artificiale insicuro o debole potrebbe offrire agli hacker abbondanti informazioni sui consumatori. Immagina uno scenario in cui la crittografia dei dati dei consumatori archiviati deve essere migliorata o i controlli di accesso non sono stati applicati. Questo è il motivo per cui il 42% dei brand considera il bilanciamento tra sicurezza informatica e soddisfazione del cliente come la sfida più significativa nel 2023.

2. Vulnerabilità agli attacchi specifici dell'IA

Man mano che le esperienze dei clienti basate sull’intelligenza artificiale diventano più comuni, gli autori malintenzionati sono leggermente indietro. Un tipico esempio di avvelenamento dei dati è la manipolazione o la corruzione dei dati utilizzati per addestrare modelli per il machine learning e il deep learning. Questo attacco – a volte chiamato “avvelenamento da modelli” – tenta di compromettere la precisione dei risultati e del processo decisionale dell'IA.

Allo stesso modo, gli attacchi avversari possono minacciare le operazioni sui dati dei clienti. Generano set di dati che appaiono in buone condizioni a occhio nudo ma portano a classificazioni imprecise in un flusso di lavoro di apprendimento automatico. Gli hacker raggiungono questo obiettivo lanciando un assalto sotto forma di “rumore” inventato, che porta a una classificazione errata di AI/ML.

Gli attacchi di esfiltrazione aggravano la situazione. Possono essere utilizzati per rubare dati di addestramento; ad esempio, un individuo malintenzionato riesce ad accedere al set di dati e procede a smarrire, trasferire o sottrarre dati. Inoltre, con l’aumento della prevedibilità dei modelli di generazione di intelligenza artificiale, suggerimenti specifici potrebbero portare alla divulgazione involontaria di informazioni aggiuntive.

3. Conformità e sfide normative

L’intelligenza artificiale che riceve input da individui con pregiudizi latenti potrebbe produrre una programmazione distorta, comportando rischi di non conformità e potenzialmente danneggiando le prestazioni finanziarie. Ad esempio, quando Amazon ha implementato il suo sistema di intelligenza artificiale per lo screening dei candidati, l’algoritmo ha dimostrato una preferenza nei confronti dei curriculum presentati da candidati di sesso maschile.

Nel caso delle esperienze dei clienti basate sull'intelligenza artificiale, pensa a un chatbot che è stato addestrato principalmente utilizzando i dati forniti dai consumatori che hanno effettuato acquisti a prezzi elevati, in modo che possa rispondere alle richieste di prodotto. Il chatbot può offrire descrizioni brevi e poco utili per rispondere alla domanda di un cliente relativa a un prodotto poco costoso e conveniente.

La tecnologia discriminatoria e parziale (intenzionale o meno) può causare danni significativi allo stato di conformità e alla performance finanziaria di un'azienda. Inoltre, l’intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per un utilizzo non etico, il che significa che le organizzazioni potrebbero prendere decisioni che le espongono a responsabilità antitrust.

Ad esempio, se un’organizzazione sceglie erroneamente di sfruttare l’intelligenza artificiale per lavorare sulle decisioni sui prezzi, potrebbe interrompere una sana concorrenza di mercato, ottenendo un controllo normativo e possibili penalizzazioni.

Migliori pratiche per la salvaguardia dei sistemi di customer experience basati sull'intelligenza artificiale

Fortunatamente, superare le sfide legate alla sicurezza informatica dell’intelligenza artificiale non è impossibile e, investendo nelle misure adeguate, i marchi possono continuare a beneficiare del potere dell’intelligenza artificiale nelle operazioni con i clienti.

1. Implementare controlli di accesso più robusti

Le aziende devono impostare processi di controllo degli accessi e di verifica degli utenti basati sui ruoli per impedire l’accesso non autorizzato ai record dei clienti e alle app di intelligenza artificiale. Ciò comporta l’implementazione di passaggi per limitare l’accesso, come password con limiti di tempo, autenticazione a più fattori e la maggior parte delle policy sui privilegi minori.

2. Crittografare i dati dei clienti in movimento e inattivi

La crittografia protegge i dati in ogni fase del loro ciclo di vita, durante il trasferimento da e verso l'applicazione AI. Ad esempio, TLS e SSL sono ampiamente utilizzati nei protocolli di transito. Per salvaguardare ulteriormente i dati a riposo, le aziende possono implementare strategie di crittografia dei file o di database, compresi i set di dati di addestramento sull’intelligenza artificiale.

3. Adottare il cloud computing riservato

Il cloud computing riservato può salvaguardare i dati anche durante l'elaborazione; questo lo rende estremamente importante per le esperienze dei clienti AI. Queste misure di salvaguardia utilizzano strategie algoritmiche come ambienti di esecuzione affidabili e crittografia omomorfica per garantire la sicurezza e la privacy dei dati, indipendentemente dalla fase di elaborazione.

3. Condurre test di rilevamento della tossicità e messa a terra nei sistemi di intelligenza artificiale generativa

Il rilevamento della tossicità è un metodo mediante il quale è possibile rilevare contenuti dannosi, inclusi incitamento all'odio e stereotipi negativi. L'utilizzo di un modello di machine learning (ML) per analizzare e classificare le risposte fornite da un LLM garantisce che qualsiasi output, indipendentemente dalla generazione, sia produttivo dal punto di vista aziendale.

Inoltre, "radicando" il modello nei dati reali e nel contesto pertinente, il radicamento dinamico guida le risposte di un LLM con i dati più recenti e precisi. Ciò preclude risposte errate non fondate sulla realtà o sui fatti o “allucinazioni dell’IA”.

4. Applicare una rigorosa politica di conservazione dei dati

Le organizzazioni devono conservare i dati dei clienti, al massimo, per quanto necessario per le operazioni dei clienti BAU. L’utilizzo di una politica di conservazione dei dati dei consumatori compensa il rischio di accesso non autorizzato e di violazioni della sicurezza informatica dell’IA. Ciò garantisce la conformità con importanti leggi sulla protezione dei dati come GDPR, HIPAA, CCPA e altre, migliorando al contempo la privacy.

5. Esercitati nel mascheramento durante la formulazione di set di dati di addestramento sull'intelligenza artificiale

Durante il mascheramento dei dati vengono utilizzati dati anonimizzati al posto di informazioni sensibili e riservate per salvaguardare i dati privati ​​e conformarsi alle norme di legge. Durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, il mascheramento dei dati può aiutare a determinare che tutte le informazioni di identificazione personale, come nomi, numeri di telefono e indirizzi, sono state rimosse. Ciò non solo aiuta la sicurezza informatica dell’IA (riducendo il carico utile per i potenziali hacker), ma può anche ridurre i pregiudizi.

Costruire la fiducia dei consumatori nei sistemi di intelligenza artificiale

È inimmaginabile credere che un tempo le persone fossero diffidenti nei confronti del commercio elettronico! Prima dell’adozione diffusa di un settore da mille miliardi di dollari l’anno, molti consumatori abituali nutrivano apprensioni per la sicurezza dei loro dati finanziari e riservati. C’era un deficit di fiducia – un fattore essenziale, per certi versi intangibile (ma vitale) affinché qualsiasi nuova idea trovasse fruizione.

La fiducia determinerà la misura in cui aziende e consumatori abbracceranno con successo l’ascesa dell’intelligenza artificiale, in particolare dell’intelligenza artificiale generativa.

Alcune aziende potrebbero tentare di trasformare le proprie iniziative di CX senza svolgere il difficile compito di eliminare i pregiudizi, garantire la protezione dei dati e offrire trasparenza 24 ore su 24.

Tuttavia, questo sforzo deciderà esattamente in che modo le persone (i tuoi dipendenti o i tuoi clienti) crederanno nell’incredibile potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale e otterranno il massimo ROI della tua organizzazione dalle esperienze dei clienti AI.

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