Обеспечение качества обслуживания клиентов на основе искусственного интеллекта: интеграция искусственного интеллекта с кибербезопасностью

Сегодня организации постепенно внедряют и широко интегрируют искусственный интеллект, меняя методы своей повседневной работы.

ИИ может в долгосрочной перспективе преобразовать вашу работу по обслуживанию клиентов, одновременно предлагая вашей компании новые захватывающие возможности. Новое исследование показывает, что люди, которые могли использовать инструменты генеративного искусственного интеллекта (ИИ), преуспели на 14% лучше, чем те, кто этого не сделал, а ИИ в маркетинговых технологиях теперь является ставкой на стол.

Однако остается большой вопрос: как вы планируете решать проблемы, связанные с информационной безопасностью и доверием?

Помните, что компании стремятся использовать потенциал ИИ, одновременно преодолевая сложную ситуацию безопасного и этичного использования данных. Это делает кибербезопасность ИИ ключевым фактором, даже если вы улучшаете качество обслуживания клиентов.

Пересечение искусственного интеллекта и кибербезопасности при управлении данными клиентов

73% опрошенных недавно специалистов в сфере продаж, обслуживания, маркетинга и коммерции заявили, что генеративный ИИ создает новые риски для безопасности. Более 60% тех, кто намеревается внедрить ИИ, должны выяснить, как сделать это безопасно, сохраняя при этом конфиденциальные данные. Вышеупомянутые риски особенно значительны в жестко регулируемых секторах, таких как здравоохранение и финансовые услуги.

Поскольку клиенты взаимодействуют с бизнесом на различных платформах во все более взаимосвязанном мире, нельзя отрицать, что организации накапливают огромное количество информации о клиентах.

Однако по закону они обязаны защищать собранные ими данные, такие как личная информация (PII), личная медицинская информация (PHI) и личная финансовая информация (PIFI), каждая из которых может быть использована для идентификации или обнаружения индивидуальный.

Нарушение безопасности — это не просто инцидент, связанный с несоблюдением требований, но также неизгладимо подрывающий доверие клиентов и репутацию рынка. Например, компании Equifax, предоставляющей финансовые услуги, потребовался почти год, чтобы восстановиться на рынке после того, как она допустила компрометацию данных клиентов.

Эта проблема еще больше усугубляется в контексте генеративного ИИ. Gen AI создает новые данные, контекстуально похожие на данные обучения; поэтому в этот материал не должна включаться никакая конфиденциальная информация.

Возможность создания контента, который непреднамеренно нарушает личные данные человека, остается высокой, если вы не сосредотачиваетесь на кибербезопасности и конфиденциальности ИИ.

Ключевые риски кибербезопасности в системах, управляемых искусственным интеллектом, о которых должны знать лидеры маркетинга

Хотя интеграция искусственного интеллекта в потребительский опыт имеет ряд преимуществ, она создает ряд рисков для кибербезопасности. Это :

1. Проблемы конфиденциальности и защиты данных

Собранная, проанализированная и сохраненная личная информация может иметь решающее значение для эффективности ваших алгоритмов ИИ. Однако незаконное раскрытие информации возможно при отсутствии мер кибербезопасности для ИИ. Экземпляр непроверенного кода может привести к тому, что чат-бот будет отображать историю покупок отдельного пользователя другому пользователю во время живого разговора. Это существенно нарушает правила конфиденциальности.

Небезопасная или слабая система искусственного интеллекта может предоставить хакерам обширную информацию о потребителях. Представьте себе сценарий, в котором необходимо улучшить шифрование хранящихся вами потребительских данных или не был введен контроль доступа. Вот почему 42% брендов считают баланс между кибербезопасностью и удовлетворенностью клиентов своей самой важной задачей в 2023 году.

2. Уязвимость к атакам, специфичным для ИИ

По мере того, как опыт работы с клиентами с использованием ИИ становится все более распространенным явлением, злоумышленники немного отстают. Типичным примером отравления данных является манипулирование или повреждение данных, используемых для обучения моделей машинного и глубокого обучения. Эта атака, которую иногда называют «отравлением модели» , пытается поставить под угрозу точность результатов и принятия решений ИИ.

Аналогичным образом, состязательные атаки могут поставить под угрозу операции с данными клиентов. Они генерируют наборы данных, которые невооруженным глазом кажутся в хорошем состоянии, но приводят к неточной классификации в рабочем процессе машинного обучения. Хакеры достигают этого, запуская атаку в форме сфабрикованного «шума», что приводит к неправильной классификации ИИ/МО.

Эксфильтрационные атаки усугубляют ситуацию. Их можно использовать для кражи данных обучения; например, злоумышленник получает доступ к набору данных и начинает терять, передавать или перекачивать данные. Кроме того, поскольку предсказуемость моделей искусственного интеллекта возрастает, конкретные подсказки могут привести к непреднамеренному раскрытию дополнительной информации.

3. Проблемы соблюдения и регулирования

ИИ, который получает информацию от людей со скрытыми предубеждениями, может создавать искаженные программы, что приводит к риску несоблюдения требований и потенциально вредит вашим финансовым показателям. Например, когда Amazon внедрила свою систему искусственного интеллекта для отбора кандидатов, алгоритм продемонстрировал предвзятое отношение к резюме, представленным кандидатами-мужчинами.

В случае с клиентским опытом с помощью искусственного интеллекта представьте себе чат-бота, который в основном обучался с использованием данных, предоставленных потребителями, совершившими дорогостоящие покупки, чтобы он мог отвечать на запросы о продуктах. Чат-бот может предлагать краткие и бесполезные описания, чтобы ответить на запрос клиента относительно недорогого и доступного продукта.

Дискриминационные и предвзятые (намеренные или нет) технологии могут нанести существенный ущерб статусу соблюдения требований и финансовым показателям компании. Более того, ИИ обладает огромным потенциалом неэтичного использования, а это означает, что организации могут принимать решения, которые подвергают их антимонопольной ответственности.

Например, если организация ошибочно решит использовать ИИ для принятия решений по ценообразованию, это может подорвать здоровую рыночную конкуренцию, вызывая пристальное внимание со стороны регулирующих органов и возможное наказание.

Лучшие практики по защите систем взаимодействия с клиентами на базе искусственного интеллекта

К счастью, преодоление проблем, связанных с кибербезопасностью искусственного интеллекта, не является невозможным, и, инвестируя в соответствующие меры, бренды могут продолжать извлекать выгоду из возможностей искусственного интеллекта в своих операциях с клиентами.

1. Внедрить более надежный контроль доступа.

Предприятия должны настроить процессы управления доступом на основе ролей и проверки пользователей, чтобы предотвратить несанкционированный доступ к записям клиентов и приложениям искусственного интеллекта. Это включает в себя реализацию мер по ограничению доступа, таких как пароли с привязкой по времени, многофакторная аутентификация и большинство политик второстепенных привилегий.

2. Шифруйте данные клиентов при движении и хранении.

Шифрование защищает данные на каждом этапе их жизненного цикла — при их передаче в приложение ИИ и обратно. Например, TLS и SSL широко используются в транзитных протоколах. Для дальнейшей защиты данных при хранении предприятия могут реализовать стратегии шифрования файлов или баз данных, включая наборы данных для обучения ИИ.

3. Внедрить конфиденциальные облачные вычисления

Конфиденциальные облачные вычисления могут защитить данные даже во время их обработки; это делает его чрезвычайно важным для качества обслуживания клиентов ИИ. Эти меры защиты используют алгоритмические стратегии, такие как доверенные среды выполнения и гомоморфное шифрование, чтобы гарантировать безопасность и конфиденциальность данных независимо от стадии обработки.

3. Проведите тесты на обнаружение токсичности и заземление ваших генеративных систем искусственного интеллекта.

Обнаружение токсичности — это метод, с помощью которого можно обнаружить вредоносный контент, включая разжигание ненависти и негативные стереотипы. Использование модели машинного обучения (ML) для анализа и ранжирования ответов, предоставляемых LLM, гарантирует, что любой результат — независимо от поколения — будет продуктивным с точки зрения бизнеса.

Кроме того, «обосновав» модель на реальных данных и соответствующем контексте, динамическое обоснование направляет ответы LLM на самые последние и точные данные. Это исключает неправильные ответы, не основанные на реальности или фактах, или «галлюцинации ИИ».

4. Обеспечьте строгую политику хранения данных.

Организации должны хранить данные о клиентах, насколько это необходимо для операций клиентов BAU. Использование политики хранения потребительских данных компенсирует риск несанкционированного доступа и нарушений кибербезопасности ИИ. Это обеспечивает соблюдение важных законов о защите данных, таких как GDPR, HIPAA, CCPA и других, одновременно повышая конфиденциальность.

5. Практикуйте маскировку при формулировании наборов данных для обучения ИИ.

Анонимные данные используются вместо конфиденциальной информации во время маскировки данных для защиты личных данных и соответствия законодательным нормам. При обучении моделей ИИ маскирование данных может помочь определить, что вся личная информация, такая как имена, номера телефонов и адреса, была удалена. Это не только помогает обеспечить кибербезопасность ИИ (за счет сокращения полезной нагрузки для потенциальных хакеров), но также может уменьшить предвзятость.

Укрепление доверия потребителей к системам искусственного интеллекта

Невозможно поверить, что люди когда-то не доверяли электронной коммерции! До широкого внедрения отрасли с годовым оборотом в 1 триллион долларов многие постоянные потребители питали опасения по поводу безопасности своих конфиденциальных и финансовых данных. Существовал дефицит доверия – существенный, в некотором смысле неосязаемый (но жизненно важный) фактор для реализации любой новой идеи.

Доверие будет определять, в какой степени предприятия и потребители успешно воспримут развитие искусственного интеллекта, особенно генеративного ИИ.

Некоторые компании могут попытаться преобразовать свои инициативы в области CX, не выполняя сложную задачу устранения предвзятости, гарантии защиты данных и обеспечения круглосуточной прозрачности.

Однако именно от этих усилий будет зависеть, как люди (ваши сотрудники или ваши клиенты) поверят в невероятную преобразующую силу ИИ и получат максимальную отдачу от инвестиций вашей организации за счет взаимодействия с клиентами с помощью ИИ.

Затем прочтите технический документ AWS о демократизированном, оперативном и ответственном искусственном интеллекте и машинном обучении для бизнес-лидеров. Пожалуйста, нажмите на кнопки социальных сетей вверху, чтобы поделиться этой статьей со своей сетью.