確保人工智慧驅動的客戶體驗：將人工智慧與網路安全整合
已發表: 2024-01-24如今，組織正在大規模地逐步採用和整合人工智慧——改變他們的日常工作方式。
從長遠來看，人工智慧可以改變您的客戶服務運營，同時為您的公司提供令人著迷的新機會。 新研究表明，能夠使用生成式人工智慧 (AI) 工具的人比不使用生成式人工智慧 (AI) 工具的人表現要好 14%，行銷技術中的人工智慧現在已成為賭注。
然而，一個大問題仍然存在：您打算如何處理有關資訊安全和信任的擔憂？
請記住，企業渴望利用人工智慧的潛力，同時穿越安全和道德資料利用的複雜環境。 這使得人工智慧網路安全成為一個關鍵考慮因素，即使您在增強客戶體驗時也是如此。
管理客戶資料時人工智慧和網路安全的交叉點
最近接受調查的銷售、服務、行銷和商業領域的專業人士中有 73% 表示，生成式人工智慧帶來了新的安全風險。 超過 60% 打算實施人工智慧的人必須弄清楚如何安全地實施人工智慧，同時保護敏感資料。 前面提到的風險在醫療和金融服務等受到嚴格監管的行業尤其重要。
在日益互聯的世界中，隨著客戶透過各種平台與企業互動，不可否認的是，組織累積了大量的客戶資訊。
然而，他們有法律義務保護他們收集的數據，例如個人識別資訊 (PII)、個人健康資訊 (PHI) 和個人身份財務資訊 (PIFI)，所有這些都可能用於識別或定位個人。
安全漏洞不僅是違規事件，還會不可磨滅地侵蝕客戶信任和市場商譽。 例如，金融服務公司 Equifax 在允許客戶資料外洩後，花了近一年的時間才恢復市場。
在生成人工智慧的背景下，這項挑戰進一步加劇。 Gen AI 產生與訓練資料類似的新資料； 因此，本資料中不得包含任何敏感資訊。
如果不關注人工智慧網路安全和隱私，產生無意侵犯個人 PII 的內容的可能性仍然很高。
行銷領導者應了解的人工智慧驅動系統中的主要網路安全風險
儘管將人工智慧融入消費者體驗有許多好處，但它也帶來了一些網路安全風險。 這些都是 ：
1. 資料隱私和保護問題
收集、分析和儲存的個人資訊可能對人工智慧演算法的效能至關重要。 然而，如果缺乏人工智慧網路安全措施，非法揭露是可能的。 未經測試的程式碼實例可能會導致聊天機器人在進行即時對話時向另一個使用者顯示單一使用者的購買歷史記錄。 這嚴重違反了隱私法規。
不安全或薄弱的人工智慧系統可能為駭客提供豐富的消費者資訊。 想像一個場景，其中您儲存的消費者資料的加密需要改進，或者尚未強制執行存取控制。 這就是為什麼 42% 的品牌認為平衡網路安全和客戶滿意度是 2023 年最重大的挑戰。
2. 針對人工智慧攻擊的脆弱性
隨著人工智慧客戶體驗變得越來越普遍，惡意行為者稍微落後了。 資料中毒的一個典型例子是操縱或破壞用於訓練機器學習和深度學習模型的資料。 這種攻擊有時被稱為「模型中毒」 ，試圖損害人工智慧輸出和決策的準確性。
同樣，對抗性攻擊可能會威脅客戶資料營運。 它們產生的資料集肉眼看來狀況良好，但會導致機器學習工作流程中的分類不準確。 駭客透過捏造「噪音」的形式發動攻擊來實現這一目標，從而導致人工智慧/機器學習錯誤分類。
滲透攻擊使情況更加惡化。 它們可能被用來竊取訓練資料； 例如，惡意個人取得了資料集的存取權限，然後繼續放錯位置、轉移或竊取資料。 此外，隨著人工智慧模型的可預測性提高，特定提示可能會導致額外資訊的意外洩漏。
3. 合規和監管挑戰
接受具有潛在偏見的個人輸入的人工智慧可能會產生偏差的編程，從而導致不合規風險並可能損害您的財務表現。 例如，當亞馬遜實施其人工智慧框架來篩選候選人時，該演算法表現出對男性候選人提交的履歷的偏見。
就人工智慧客戶體驗而言，想想一個聊天機器人，它主要使用高價購買的消費者提供的資料進行訓練，以便它能夠回應產品查詢。 聊天機器人可能會提供簡短且不太有用的描述來回答客戶有關廉價、實惠產品的詢問。
歧視性和偏見（無論是有意還是無意）的技術可能會對公司的合規狀況和財務表現造成重大損害。 此外，人工智慧具有巨大的不道德利用潛力，這意味著組織可能會做出使其面臨反壟斷責任的決策。
例如，如果一個組織錯誤地選擇利用人工智慧來進行定價決策，則可能會擾亂健康的市場競爭，招致監管審查和可能的處罰。
保護人工智慧客戶體驗系統的最佳實踐
幸運的是，克服人工智慧網路安全的挑戰並非不可能，透過投資適當的措施，品牌可以繼續在客戶營運中受益於人工智慧的力量。
1.實施更強大的存取控制
企業必須建立基於角色的存取控制和使用者驗證流程，以防止未經授權的存取客戶記錄和人工智慧應用程式。 這涉及實施限制存取的步驟，例如有時限的密碼、多重驗證和大多數次要特權策略。
2. 加密動態和靜態的客戶數據
加密可以在資料生命週期的每個階段（在資料與人工智慧應用程式之間的傳輸過程中）保護資料。 例如，TLS 和 SSL 廣泛用於傳輸協定中。 為了進一步保護靜態數據，企業可以實施文件加密或資料庫加密策略，包括人工智慧訓練資料集。
3、採用保密雲端運算
機密雲端運算即使在處理資料時也可以保護資料； 這使得它對於人工智慧客戶體驗極為重要。 這些保護措施使用可信任執行環境和同態加密等演算法策略來確保資料安全和隱私，無論處理階段為何。
3. 在您的生成人工智慧系統中進行毒性檢測測試和接地
毒性檢測是一種檢測有害內容（包括仇恨言論和負面刻板印象）的方法。 使用機器學習 (ML) 模型對法學碩士提供的答案進行分析和排名，可確保任何產出（無論是哪一代）從業務角度來看都是富有成效的。
此外，透過將模型「紮根」在實際數據和相關背景中，動態紮根可以指導法學碩士使用最新和精確的數據做出反應。 這可以防止不基於現實或事實或「人工智慧幻覺」的錯誤反應。
4. 執行嚴格的資料保留政策
組織最多只能保留 BAU 客戶營運所需的客戶資料。 利用消費者資料保留策略可以抵消未經授權的存取和違反人工智慧網路安全的風險。 這可確保遵守 GDPR、HIPAA、CCPA 等重要資料保護法，同時增強隱私性。
5. 在製定人工智慧訓練資料集時練習屏蔽
在資料脫敏過程中，使用匿名資料代替敏感、機密信息，以保護私人資料並符合法律法規。 在訓練人工智慧模型時，資料脫敏可以幫助確定所有個人識別資訊（例如姓名、電話號碼和地址）已被刪除。 這不僅有助於人工智慧網路安全（透過減少潛在駭客的有效負載），而且還可以減少偏見。
建立消費者對人工智慧系統的信任
很難想像人們曾經對電子商務不信任！ 在這個每年價值 1 兆美元的行業被廣泛採用之前，許多普通消費者對其機密和財務數據的安全心存疑慮。 信任赤字－對於任何新想法取得成果來說，這是一個重要的、在某種程度上是無形的（但至關重要的）因素。
信任將決定企業和消費者成功接受人工智慧（特別是生成式人工智慧）崛起的程度。
一些公司可能會嘗試改變其客戶體驗計劃，而不執行消除偏見、保證資料保護和提供全天候透明度的艱鉅任務。
然而，這項工作將精確地決定人們（您的員工或您的客戶）將如何相信人工智慧令人難以置信的變革力量，並如何從人工智慧客戶體驗中為您的組織贏得最大的投資回報率。
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