데이터 개인정보 보호는 고객에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 한 조직의 최근 보고서에 따르면 소비자의 78%가 자신의 개인 데이터가 수집되는 것에 대해 걱정하고 있습니다. 또한 설문 조사에 따르면 소비자의 40%는 브랜드가 자신의 데이터를 윤리적으로 사용하는 것을 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 이러한 환경에서 기업은 개인 정보 보호를 지원하고 데이터를 보호하기 위해 최선을 다해야 합니다. 중요한 도구 중 하나는 인공 지능입니다.
현대 사회에서 데이터 보안을 최적화하는 데 있어 인공 지능의 많은 이점을 고려하면 2023년까지 개인 정보 보호 기술의 40%가 인공 지능에 의존할 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 많은 고객들이 경계하고 있습니다. 유럽소비자기구(European Consumer Organization)의 2020년 데이터에 따르면 유럽인의 45%-60%는 인공 지능이 개인 데이터의 오용을 더 많이 초래할 것이라고 믿고 있습니다. 이러한 단절이 심화됨에 따라 AI가 고객 개인 정보 보호를 강화하는 데 도움이 될 수 있는 효과적인 방법은 다음과 같습니다.
개인 데이터에 액세스할 수 있는 사람이 적을수록 좋습니다. 인공지능 기술은 기업이 접근을 최소화하기 위해 사용할 수 있는 도구 중 하나입니다. AI는 고객이 신용카드나 주민등록번호와 같은 개인 정보를 공유해야 하는 민감한 요청을 사전에 차단할 수 있습니다. 그런 다음 이 민감한 정보는 실시간 에이전트 액세스 없이 대상 시스템에 자동으로 채워집니다. 이를 통해 고객이 대행사와 정보를 공유할 필요가 없어져 고객 개인정보에 대한 접근 및 불법 사용 위험이 줄어듭니다.
데이터 세트에 액세스할 수 있는 사람을 통제하면서 기업은 데이터 액세스 방법을 지속적으로 감사하여 위험 신호를 찾고 데이터 침해 가능성을 줄일 수도 있습니다. 그 동안에도 일부 사람들이 개인 데이터에 액세스할 수 있는 한 기업은 해커가 고객 데이터를 훔치는 것이 얼마나 쉬운지 직원이 이해할 수 있도록 교육에 투자할 수 있습니다. 교육은 직원이 고객 데이터를 적극적으로 보호하기 위해 실행 가능한 항목에 중점을 둘 수 있습니다.
콜센터에서 민감한 데이터를 수집해야 하는 데에는 여러 가지 이유가 있지만 고객에게 신원 확인을 요청하는 등 임시적인 데이터 요청도 많습니다. 특정 인공 지능 기술은 이 정보를 실시간으로 편집하여 고객이 방해받지 않고 문제에 대해 이야기할 수 있도록 하며, 시스템은 SSN 및 신용 카드 번호와 같은 특히 민감한 정보를 자동으로 차단합니다. 이 기능을 통해 고객은 서비스 통화에서 필요한 정보를 얻을 수 있으며 상담원은 개인 식별 정보를 보지 않고도 고객을 지원할 수 있습니다.
National Identity Theft Protection Council에 따르면 전문가들은 신원 도용이 14초마다 발생한다고 추정합니다. AI는 조직이 개인 정보 보호 관행을 현대화, 표준화 및 관리하여 오류 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 직원이 민감한 데이터에 액세스하는 방식을 모니터링할 때 AI를 훈련시켜 정상적인 행동을 인식하고 이상 징후를 표시할 수 있습니다. 인공 지능, 보안 분석, 암호화 등의 도구는 데이터 유출 비용을 줄이는 주요 완화 요소입니다.
AI 기반 도구를 사용하면 기업이 필요한 모든 개인정보 보호 표준과 지침을 준수하도록 할 수도 있습니다. 많은 일반 데이터 보호 규정은 기관의 고객 데이터 수집, 저장 및 공유 능력을 제한합니다. AI를 통해 기업은 표준화된 개인 정보 보호 관행을 대규모로 자동화할 수 있습니다.
연중무휴 지원, 고객이 모든 채널에서 중단한 지점부터 연결을 유지하는 옴니채널 기능 등 많은 표준 사례가 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 장소는 계속된다. 이러한 기능은 가치가 있지만 고객 개인 정보 보호는 종종 간과되는 측면입니다. 특히 새로운 기술에 지속적으로 투자할 때는 고객 기반의 신뢰를 얻는 것이 중요합니다. 전반적인 고객 경험을 개선하고 고객 데이터를 더 잘 보호하려면 지금 AI 솔루션을 살펴보세요.
위 내용은 인공지능이 고객 개인정보 보호를 강화하는 데 어떻게 도움이 됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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