چگونه حاکمیت داده برای هوش مصنوعی انطباق و اعتماد را تضمین می کند

برنامه های Agentforce و AI در نحوه عملکرد ،ب و کارها متحول می شوند. با این حال، رشد سریع داده‌هایی که با استفاده از هوش مصنوعی به دست می‌آیند یک چالش مهم را به همراه دارد: مدیریت مسئولانه آن. راه حل؟ حاکمیت داده.

مدیریت ایمن و مسئولانه داده ها اکنون بیش از هر زمان دیگری مهم است. حاکمیت داده برای هوش مصنوعی به ،ب‌وکارها کمک می‌کند تا از قو،ن در حال تغییر پیروی کنند و اعتماد مشتری را حفظ کند. اما، هنگامی که حاکمیت نادیده گرفته می شود، می تواند منجر به نقض امنیت، مسائل مربوط به انطباق و از دست دادن اعتماد مشتری شود.

داده های بیشتر مساوی است با پیچیدگی بیشتر

مخاطرات زیاد است. عدم انطباق با قو،ن حفظ حریم خصوصی داده ها می تواند به طور متوسط ​​برای مشاغل هزینه داشته باشد 14.8 میلیون دلار، با نقض داده ها در حال حاضر در حال اجرا است 4.45 میلیون دلار در هر حادثه این هزینه ها نیاز به حاکمیت داده قوی را بیشتر نشان می دهد.

با این حال، از آنجایی که شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات مرتبط و شخصی‌شده استفاده می‌کنند، این فناوری‌ها سوالات امنیتی و حریم خصوصی جدیدی را نیز مطرح می‌کنند.

امروزه، حدود 80 درصد از متخصصان فناوری اطلاعات برای پذیرش هوش مصنوعی تحت فشار هستند، اما تقریباً نیمی از آنها نگران هستند که سیستم‌های امنیتی فعلی‌شان نتوانند با تکامل سریع آن همگام شوند. بیشتر سیستم‌های موجود برای رسیدگی به حجم عظیم داده‌ای که برنامه‌های Agentforce و AI نیاز دارند ساخته نشده‌اند.

برخلاف برنامه‌های سنتی، مانند ربات‌های گفتگوی مبتنی بر قانون، برنامه‌های Agentforce و AI به دلایل مختلفی برای عملکرد مؤثر به داده‌های بسیار بیشتری نیاز دارند:

• یادگیری از داده ها: مدل های هوش مصنوعی ال،ا را یاد می گیرند و با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ تصمیم می گیرند. هرچه داده‌های بیشتری داشته باشند، بهتر درک می‌کنند و تعمیم می‌دهند و به آن‌ها اجازه می‌دهد عملکرد مؤثرتری داشته باشند.
• پیچیدگی وظایف: Agentforce وظایف چالش برانگیزی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و تجزیه و تحلیل پیش بینی را بر عهده می گیرد. این وظایف بر کشف ال،ای ظریف و تفاوت‌های ظریف تکیه می‌کنند که تنها از طریق حجم وسیعی از داده‌ها قابل دریافت هستند.
• آموزش مدل: آموزش یک مدل هوش مصنوعی به م،ای تنظیم دقیق میلیون ها – یا حتی میلیاردها – پارامتر برای به حداقل رساندن خطاها است. این فرآیند به داده های قابل توجهی برای کمک به مدل در یادگیری و عملکرد دقیق نیاز دارد.
• بهبود مستمر: سیستم های هوش مصنوعی با گذشت زمان هوشمندتر می شوند. همانطور که آنها در معرض داده های جدید قرار می گیرند، عملکرد خود را تطبیق داده و بهبود می بخشند.
• تغییرپذیری مدیریت: Agentforce اغلب نیاز به مق، با ورودی های غیرقابل پیش بینی و سناریوهای متنوع دارد. به ،وان مثال، یک مدل زبان باید عامیانه، گویش ها و زمینه را درک کند. این نیاز به آموزش در مجموعه داده های متنوع دارد.

برنامه‌های Agentforce و AI این پتانسیل را دارند که در زمان صرفه‌جویی کنند، بهره‌وری را افزایش دهند و کارایی را در سراسر عملیات افزایش دهند. کلید استفاده موثر و کارآمد از هوش مصنوعی در تقویت شیوه‌های حاکمیت داده نهفته است تا آسیب‌پذیری‌های جدیدی را معرفی نکنید.

3 مرحله حاکمیت داده برای هوش مصنوعی: تبدیل انطباق به یک مزیت رقابتی

همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند، داده‌های قابل اعتماد برای موفقیت ضروری می‌شوند. با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها، خطرات ناشی از سوء استفاده از آن نیز افزایش می یابد. در اینجا چند گام عملی آورده شده است که سازمان شما می تواند برای تقویت استراتژی حاکمیت داده خود انجام دهد.

مرحله 1. پوشاندن داده های حساس در تمام مراحل فرآیند توسعه

با پردازش داده های بیشتر، Agentforce مفیدتر و دقیق تر می شود. با این حال، بسیاری از این داده ها اغلب شامل اطلاعات حساسی مانند نام، شماره تامین اجتماعی، جزئیات کارت اعتباری، سوابق پزشکی یا درآمد حاصل از فروش است.

اولین قدم برای تقویت حاکمیت داده، پوشاندن داده های حساس در طول چرخه عمر توسعه است. پوشش داده شامل جایگزینی اطلاعات حساس با داده های خیالی (و در عین حال واقعی) برای حفظ یکپارچگی و قابلیت استفاده یک مجموعه داده است. با استفاده از پوشش داده‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند با مجموعه داده‌های واقعی در محیط‌های sandbox – فضاهای ایمن و ایزوله که برای آزمایش نرم‌افزار استفاده می‌شوند – بدون افشای داده‌های واقعی مشتری کار کنند.

پوشش داده ها به ویژه برای سازمان هایی که نیاز به رعایت مقرراتی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده ها (GDPR)، قانون قابل حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA).

این قو،ن مست،م کنترل های سختگیرانه بر نحوه مدیریت داده ها، حتی در محیط های غیر تولیدی است. با پنهان ، داده‌های حساس با ابزارهایی مانند Data Mask، سازمان‌ها می‌توانند خطر نشت تصادفی را کاهش دهند و تعهد خود را به محافظت از اعتماد مشتری نشان دهند، که به ویژه در هنگام استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی که بر تجزیه و تحلیل بینش‌های مشتری تکیه می‌کنند بسیار مهم است.

مرحله 2. انطباق و مدیریت حریم خصوصی را متمرکز کنید

قو،ن حفظ حریم خصوصی داده ها به مشتریان حقوق مهمی مانند درخواست حذف داده هایشان، محدود ، نحوه پردازش و کنترل استفاده از آنها می دهد.

برای حفظ سازگاری، ،ب‌وکارها باید بتوانند اطلاعات مشتری را طبق نیاز نهادهای نظارتی مختلف حذف، بایگ، یا مبهم کنند. انطباق همچنین به م،ای شفاف بودن در مورد استفاده از داده ها، ،ب رضایت من،، و دسترسی دقیق به داده ها و سوابق پردازش است.

برای برنامه‌های هوش مصنوعی که حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند، رعایت ا،امات انطباق و حفظ حریم خصوصی برای حفظ اعتماد مشتری و اجتناب از مجازات‌های قانونی ضروری است. و با پیچیده تر شدن مقررات، مدیریت انطباق را متمرکز کنید تا از مهلت های از دست رفته، مدیریت ناسازگار داده ها و جریمه های پرهزینه جلوگیری شود.

برای اتخاذ مسئولانه هوش مصنوعی، شرکت ها به یک استراتژی جامع برای اولویت دادن به حریم خصوصی در حین مقیاس بندی راه حل های هوش مصنوعی مانند Agentforce نیاز دارند. این شامل مدیریت می شود درخواست های موضوع داده (DSR)، رضایت، و شفافیت در استفاده از داده های مشتری. با متمرکز ، این فرآیندها، ،ب‌وکارها می‌توانند انطباق را ساده‌تر کنند، خطرات را کاهش دهند و از مقررات در حال تحول جلوتر بمانند – همه اینها در عین ایجاد اعتماد مشتری.

ابزارهایی مانند مرکز حریم خصوصی Salesforce این وظایف را ساده می‌کند، از جمله بررسی‌های انطباق خودکار و حذف داده‌ها. به ،وان مثال، مرکز حریم خصوصی می‌تواند نقض‌های احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی را علامت‌گذاری کند تا اطمینان حاصل کند که با GDPR، HIPAA، CCPA و سایر مقررات مطابقت دارند.

اتوماسیون همچنین تلاش دستی مربوط به مدیریت انطباق را کاهش می دهد و منابعی را برای تمرکز بر نوآوری هوش مصنوعی آزاد می کند و در عین حال جریمه های پرهزینه برای عدم رعایت را به حداقل می رساند. می‌تو،د سوابق و فایل‌های مرتبط و پیوست‌ها را در محیط‌های تولید و جعبه‌های ایمنی حذف کنید تا میزان ذخیره‌سازی را کاهش دهید و از مقررات کمینه‌سازی داده‌ها پیروی کنید.

مرحله 3. با پشتیبان گیری از داده های حیاتی هوش مصنوعی، تداوم ،ب و کار را تضمین کنید

قابلیت اطمینان داده‌ها بیش از هر زمان دیگری حیاتی خواهد بود، زیرا هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در عملیات یکپارچه می‌شود. از دست دادن مجموعه داده‌های کلیدی می‌تواند منجر به ،ابی قابل توجه و فرصت‌های از دست رفته برای بینش‌های ارزشمند شود. برای جلوگیری از این خطرات، ،ب‌وکارها به توانایی بازیابی سریع از اختلالات ناشی از خطای انس،، نقص سیستم یا تهدیدات سایبری نیاز دارند.

یکی از راه‌های اطمینان از یکپارچگی داده‌ها، پشتیبان‌گیری خودکار از مجموعه داده‌های حیاتی در فواصل زم، منظم است. این پشتیبان‌ها فضای ذخیره‌سازی امنی را برای محافظت در برابر حذف‌های تصادفی، قطع شدن و نقض امنیت فراهم می‌کنند. داده‌ها باید به راحتی قابل بازیابی یا صادر ، در صورت نیاز باشند، با دید کامل در هر عملیات پشتیبان‌گیری تا تیم‌ها بتوانند به سرعت پیشرفت را ردیابی کرده و هرگونه مشکل را شناسایی کنند.

اعلان‌های بی‌درنگ همچنین تیم‌ها را در مورد پشتیبان‌گیری از داده‌ها و فعالیت‌های بازیابی مطلع می‌کنند و اطمینان می‌دهند که هیچ فعالیت کلیدی مورد توجه قرار نمی‌گیرد. دسترسی به بینش های زنده بیشتر به سازمان ها کمک می کند تا روندها را ردیابی کنند، عملکرد را ارزیابی کنند و شیوه های مدیریت داده را بهینه کنند.

پشتیبان‌گیری Salesforce همه این قابلیت‌ها را گرد هم می‌آورد و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا کنترل داده‌های خود را حفظ کنند و از قابلیت اطمینان عملیات مبتنی بر هوش مصنوعی پشتیب، کند. علاوه بر به حداقل رساندن موانع، از پایداری طول، مدت پشتیب، می کند و خدمات هوش مصنوعی را به خوبی اجرا می کند.

اولویت بندی حاکمیت داده برای هوش مصنوعی (زیرا اعتماد را نمی توان خودکار کرد)

اعتمادسازی در پروژه‌های هوش مصنوعی با اولویت‌بندی حاکمیت داده آغاز می‌شود. با تمرکز بر این سه مرحله عملی – پوشاندن داده های حساس، متمرکز ، تلاش های انطباق، و اطمینان از تداوم ،ب و کار – سازمان شما می تواند با اطمینان از پیچیدگی های هوش مصنوعی عبور کند.

این مراحل نه تنها اعتماد مشتریان شما را تقویت می کند، بلکه از شما برای نوآوری مسئولانه و موثر در دنیایی که به طور فزاینده ای مبتنی بر هوش مصنوعی است، حمایت می کند. و با ابزارهای من،، راه شما به سمت مدیریت داده موثر برای هوش مصنوعی در مسیر درستی قرار دارد.

درباره Salesforce Cloud Data Security و نحوه کمک به پشتیب، از استراتژی‌های حاکمیتی بیشتر بیاموزید.