Yapay Zeka Odaklı Müşteri Deneyimini Güvenceye Alma: Yapay Zekayı Siber Güvenlikle Bütünleştirme

Günümüzde kuruluşlar yapay zekayı giderek büyük ölçekte benimsiyor ve entegre ediyor; bu da günlük çalışma şekillerini değiştiriyor.

Yapay zeka, şirketinize büyüleyici yeni fırsatlar sunarken uzun vadede müşteri hizmetleri operasyonlarınızı dönüştürebilir. Yeni araştırmalar, üretken yapay zeka (AI) araçlarını kullanabilen bireylerin, kullanmayanlara göre %14 daha iyi performans gösterdiğini ve yapay zekanın pazarlama teknolojisinde artık önemli olduğunu gösteriyor.

Ancak geriye büyük bir soru kalıyor: Bilgi güvenliği ve güven konusundaki endişelerle nasıl başa çıkmayı planlıyorsunuz?

Unutmayın, İşletmeler güvenli ve etik veri kullanımının karmaşık ortamından geçerken yapay zekanın potansiyelinden yararlanmaya isteklidir. Bu, müşteri deneyimlerini geliştirirken bile yapay zeka siber güvenliğini önemli bir husus haline getirir.

Müşteri Verilerini Yönetirken Yapay Zeka ve Siber Güvenliğin Kesişimi

Yakın zamanda ankete katılan satış, hizmet, pazarlama ve ticaret alanındaki profesyonellerin %73'ü üretken yapay zekanın yeni güvenlik riskleri getirdiğini söyledi. Yapay zekayı uygulamayı planlayanların %60'ından fazlasının, hassas verileri korurken bunu nasıl güvenli bir şekilde yapabileceklerini bulması gerekiyor. Daha önce bahsedilen riskler, sağlık ve finansal hizmetler gibi sıkı düzenlemeye tabi sektörlerde özellikle önemlidir.

Giderek birbirine bağlanan bir dünyada, müşteriler işletmelerle çeşitli platformlar üzerinden etkileşime girdikçe, kuruluşların bol miktarda müşteri bilgisi biriktirdiği yadsınamaz.

Ancak, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII), kişisel sağlık bilgileri (PHI) ve kişisel olarak tanımlanabilir finansal bilgiler (PIFI) gibi topladıkları verileri korumakla yasal olarak yükümlüdürler; bunların tümü kimliği belirlemek veya bulmak için kullanılabilir. bir birey.

Bir güvenlik ihlali yalnızca bir uyumsuzluk olayı değildir, aynı zamanda müşterinin güvenini ve pazarın iyi niyetini de silinmez bir şekilde aşındırır. Örneğin, müşteri verilerinin ele geçirilmesine izin veren finansal hizmetler şirketi Equifax'ın piyasada toparlanması neredeyse bir yıl sürdü.

Bu zorluk, üretken yapay zeka bağlamında daha da kötüleşiyor. Gen AI, bağlamsal olarak eğitim verilerine benzer yeni veriler üretir; bu nedenle bu materyale hiçbir hassas bilgi dahil edilmemelidir.

Yapay zeka siber güvenliğine ve gizliliğine odaklanmazsanız, bir kişinin kişisel bilgilerini istemeden ihlal eden içerik üretme olasılığı yüksek kalır.

Yapay Zeka Odaklı Sistemlerde Pazarlama Liderlerinin Bilmesi Gereken Temel Siber Güvenlik Riskleri

Yapay zekayı tüketici deneyimlerine entegre etmenin çeşitli faydaları olmasına rağmen, çeşitli siber güvenlik risklerini de beraberinde getiriyor. Bunlar :

1. Veri gizliliği ve koruma endişeleri

Toplanan, analiz edilen ve saklanan kişisel bilgiler, yapay zeka algoritmalarınızın performansı açısından kritik öneme sahip olabilir. Ancak yapay zekaya yönelik siber güvenlik önlemlerinin alınmaması durumunda yasa dışı ifşalar mümkündür. Test edilmemiş bir kod örneği, bir sohbet robotunun, canlı bir görüşme sırasında bireysel bir kullanıcının satın alma geçmişini başka bir kullanıcıya göstermesiyle sonuçlanabilir. Bu, gizlilik düzenlemelerini önemli ölçüde ihlal etmektedir.

Güvenli olmayan veya zayıf bir yapay zeka sistemi, bilgisayar korsanlarına bol miktarda tüketici bilgisi sunabilir. Sakladığınız tüketici verilerinin şifrelenmesinin iyileştirilmesi gerektiği veya erişim kontrollerinin uygulanmadığı bir senaryo düşünün. Bu nedenle markaların %42'si siber güvenlik ile müşteri memnuniyetini dengelemeyi 2023'teki en önemli zorluk olarak görüyor.

2. Yapay zekaya özgü saldırılara karşı güvenlik açığı

Yapay zeka müşteri deneyimleri yaygınlaştıkça kötü niyetli aktörler biraz geride kalıyor. Veri zehirlenmesinin tipik bir örneği, modelleri makine öğrenimi ve derin öğrenmeye yönelik eğitmek için kullanılan verilerin manipüle edilmesi veya bozulmasıdır. Zaman zaman "model zehirlenmesi" olarak da adlandırılan bu saldırı, yapay zekanın çıktılarının ve karar verme sürecinin kesinliğini tehlikeye atmaya çalışır.

Benzer şekilde, düşmanca saldırılar müşteri veri operasyonlarını tehdit edebilir. Çıplak gözle iyi durumda görünen veri kümeleri oluştururlar ancak makine öğrenimi iş akışında hatalı sınıflandırmalara yol açarlar. Bilgisayar korsanları bunu, yapay zeka/makine öğreniminin yanlış sınıflandırılmasına yol açacak şekilde yapay "gürültü" şeklinde bir saldırı başlatarak başarır.

Dışarı sızma saldırıları durumu daha da kötüleştiriyor. Eğitim verilerini çalmak için kullanılabilirler; örneğin, kötü niyetli bir kişi veri kümesine erişim sağlar ve verileri yanlış yere koyar, aktarır veya silip süpürür. Ayrıca, gen yapay zeka modellerinin öngörülebilirliği arttıkça, belirli istemler ek bilgilerin istenmeyen şekilde ifşa edilmesine yol açabilir.

3. Uyumluluk ve mevzuatla ilgili zorluklar

Gizli önyargılara sahip kişilerden girdi alan yapay zeka, çarpık programlama üretebilir, bu da uyumsuzluk riskine yol açabilir ve potansiyel olarak finansal performansınıza zarar verebilir. Örneğin Amazon aday taraması için yapay zeka çerçevesini uyguladığında algoritma, erkek adaylar tarafından gönderilen özgeçmişlere karşı bir önyargı sergiledi.

Yapay zeka müşteri deneyimleri söz konusu olduğunda, ürün sorularına yanıt verebilmek için yüksek fiyatlı alışveriş yapan tüketicilerin sağladığı veriler kullanılarak eğitilen bir sohbet robotu düşünün. Chatbot, müşterinin ucuz ve uygun fiyatlı bir ürünle ilgili sorgusunu yanıtlamak için kısa ve pek de yararlı olmayan açıklamalar sunabilir.

Ayrımcı ve önyargılı (kasıtlı olsun ya da olmasın) teknoloji, bir şirketin uyumluluk durumuna ve mali performansına ciddi zararlar verebilir. Üstelik yapay zekanın etik olmayan kullanım açısından muazzam bir potansiyeli var; bu da kuruluşların kendilerini rekabet yükümlülüklerine maruz bırakacak kararlar verebileceği anlamına geliyor.

Örneğin, bir kuruluş fiyatlandırma kararları üzerinde çalışmak için yanlış bir şekilde yapay zekadan yararlanmayı seçerse, bu durum sağlıklı pazar rekabetini bozabilir, düzenleyici incelemelere ve olası cezalara yol açabilir.

Yapay Zeka Müşteri Deneyimi Sistemlerini Korumaya Yönelik En İyi Uygulamalar

Neyse ki yapay zeka siber güvenliğiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek imkansız değil ve markalar, uygun önlemlere yatırım yaparak müşteri operasyonlarında yapay zekanın gücünden yararlanmaya devam edebilir.

1. Daha sağlam erişim kontrolleri uygulayın

İşletmeler, müşteri kayıtlarına ve yapay zeka uygulamalarına yetkisiz erişimi önlemek için rol tabanlı erişim kontrolü ve kullanıcı doğrulama süreçleri kurmalıdır. Bu, zamana bağlı parolalar, çok faktörlü kimlik doğrulama ve çoğu küçük ayrıcalık ilkesi gibi erişimi kısıtlamaya yönelik adımların uygulanmasını içerir.

2. Hareket halindeki ve hareketsiz müşteri verilerini şifreleyin

Şifreleme, verileri yaşam döngüsünün her aşamasında (yapay zeka uygulamasına ve yapay zeka uygulamasından aktarım boyunca) korur. Örneğin TLS ve SSL, transit protokollerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Verileri saklama sırasında daha fazla korumak için işletmeler, yapay zeka eğitim veri kümeleri de dahil olmak üzere dosya şifreleme veya veritabanı şifreleme stratejileri uygulayabilir.

3. Gizli bulut bilişimi benimseyin

Gizli bulut bilişim, verileri işlenirken bile koruyabilir; bu da yapay zeka müşteri deneyimleri için onu son derece önemli hale getiriyor. Bu korumalar, işlem aşaması ne olursa olsun veri güvenliğini ve gizliliğini garanti altına almak için güvenilir yürütme ortamları ve homomorfik şifreleme gibi algoritmik stratejiler kullanır.

3. Üretken yapay zeka sistemlerinizde toksisite tespit testleri yapın ve topraklamayı gerçekleştirin

Toksisite tespiti, nefret söylemi ve olumsuz stereotipler de dahil olmak üzere zararlı içeriğin tespit edilebildiği bir yöntemdir. Bir Yüksek Lisans tarafından sağlanan yanıtları analiz etmek ve sıralamak için bir makine öğrenimi (ML) modelinin kullanılması, üretimden bağımsız olarak herhangi bir çıktının iş açısından üretken olmasını sağlar.

Ayrıca, modeli gerçek verilere ve ilgili bağlama "temellendirerek" dinamik temellendirme, bir LLM'nin yanıtlarını en yeni ve kesin verilerle yönlendirir. Bu, gerçekliğe veya gerçeklere dayanmayan yanlış tepkileri veya "Yapay Zeka halüsinasyonlarını" engeller.

4. Sıkı bir veri saklama politikası uygulayın

Kuruluşlar, müşteri verilerini en fazla BAU müşteri operasyonları için gerekli olan süre boyunca saklamalıdır. Tüketici verileri için bir saklama politikasının kullanılması, yetkisiz erişim ve yapay zeka siber güvenliğinin ihlali riskini ortadan kaldırır. Bu, gizliliği artırırken GDPR, HIPAA, CCPA ve diğerleri gibi önemli veri koruma yasalarına uyumu sağlar.

5. Yapay zeka eğitim veri kümelerini formüle ederken maskeleme alıştırması yapın

Veri maskeleme sırasında özel verileri korumak ve yasal düzenlemelere uyum sağlamak amacıyla hassas, gizli bilgiler yerine anonimleştirilmiş veriler kullanılır. Yapay zeka modellerini eğitirken veri maskeleme, adlar, telefon numaraları ve adresler gibi kişisel olarak tanımlanabilir tüm bilgilerin kaldırıldığının belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu yalnızca yapay zeka siber güvenliğine yardımcı olmakla kalmaz (potansiyel bilgisayar korsanlarının yükünü azaltarak) aynı zamanda önyargıyı da azaltabilir.

Yapay Zeka Sistemlerine Tüketici Güveni Oluşturmak

İnsanların bir zamanlar elektronik ticarete güvenmediğine inanmak hayal bile edilemez! Yıllık 1 trilyon dolarlık bir sektörün yaygın biçimde benimsenmesinden önce, pek çok düzenli tüketici, gizli ve finansal veri güvenliği konusunda endişeler taşıyordu. Herhangi bir yeni fikrin meyve vermesi için önemli, bazı açılardan soyut (ama hayati) bir faktör olan bir güven açığı vardı.

Güven, işletmelerin ve tüketicilerin yapay zekanın, özellikle de üretken yapay zekanın yükselişini ne ölçüde başarıyla benimseyeceğini belirleyecek.

Bazı şirketler önyargıyı ortadan kaldırma, veri korumasını garanti etme ve 24 saat şeffaflık sunma gibi zorlu görevleri yerine getirmeden müşteri deneyimi girişimlerini dönüştürmeye çalışabilir.

Ancak bu çaba, insanların (çalışanlarınızın veya müşterilerinizin) yapay zekanın inanılmaz dönüştürücü gücüne nasıl inanacağına ve kuruluşunuza yapay zeka müşteri deneyimlerinden maksimum yatırım getirisi nasıl elde edeceğine kesin olarak karar verecektir.

Daha sonra iş liderleri için demokratikleştirilmiş, operasyonelleştirilmiş, sorumlu yapay zeka ve makine öğrenimi hakkındaki AWS teknik incelemesini okuyun . Bu makaleyi ağınızla paylaşmak için lütfen üstteki sosyal medya butonlarına tıklayın.