ИИ в онлайн-продажах – Часть 2: Как снизить риски

В этой статье вы узнаете, как безопасно и эффективно внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы. Мы расскажем о рисках, связанных с AI, о контроле качества и защите данных, важности человеческого надзора, кибербезопасности и мерах для соблюдения законодательства и повышения доверия клиентов.

В любой организации есть люди, которые занимаются инновациями и развитием, а также случайно создают определённые риски. Есть и другие сотрудники, ответственные за управление этими рисками и их снижение.

С развитием технологий искусственного интеллекта процессы в бизнесе становятся всё более сложными, а количество и масштаб рисков увеличиваются. Это требует более продуманного и современного подхода к управлению рисками.

Очень важно заранее определить, какие задачи ставит перед собой организация, внедряя искусственный интеллект. Например, компания может стремиться улучшить обслуживание клиентов с помощью персонализированных решений или оптимизировать управление запасами, чтобы снизить расходы. Чёткое понимание целей поможет своевременно выявлять и снижать возможные риски на всех этапах внедрения новых технологий.

Мы уверены, что главным условием успешного внедрения искусственного интеллекта является наличие надёжных механизмов управления данными. Без них системы искусственного интеллекта могут сталкиваться с предвзятостью в данных, что способно повлиять на принимаемые решения, привести к ошибочным выводам, а в итоге — навредить деловой репутации и развитию компании.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как снизить риски при использовании ИИ

Внедрение искусственного интеллекта влияет на разные направления работы компании и приводит к появлению различных рисков в каждой из них. Согласно опросу, более 37% компаний уже внедрили и открыто сообщают о стратегии и правилах для управления рисками, связанными с искусственным интеллектом.

В начале 2024 года был выпущен специальный стандарт по управлению рисками искусственного интеллекта, который помогает компаниям создавать надёжные AI-системы и снижать возможные риски.

Каждый из следующих шагов и рекомендаций позволит решать определённые проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта.

Итак, как можно уменьшить риски и снизить уязвимость при внедрении искусственного интеллекта?

Обеспечьте высокое качество данных

Качественные данные начинаются с правильной организации и объединения информации, чтобы все данные из разных источников были в одном удобном для работы и анализа формате.

Мы знаем, что точность решений, которые принимает искусственный интеллект, прямо зависит от качества данных. По данным опроса, 43% участников столкнулись с негативными последствиями низкого качества данных в своих AI-проектах.

Чтобы решить эту проблему, нужно создавать чёткие правила по управлению данными на всех этапах работы с ними и использовать проверки, которые гарантируют точность и последовательность данных. Можно использовать специальные инструменты для автоматической очистки и корректировки информации, чтобы повысить точность моделей.

Очень важно установить строгий контроль за данными: регулярно проверять информацию на наличие предвзятости и обеспечивать разнообразие наборов данных. Команды могут работать вместе, чтобы находить возможные предвзятости на этапах сбора, хранения и обработки информации до передачи её в обучающую модель. Это помогает не допустить, чтобы неправильные или необъективные данные влияли на работу искусственного интеллекта.

Также полезно регулярно проводить оценку рисков, чтобы обнаруживать слабые места в процессах работы с данными. Благодаря этому можно заранее придумать меры защиты и повысить надёжность информации.

Такой комплексный подход — от строгого контроля за качеством данных до регулярной проверки и управления — снижает риски для безопасности, помогает эффективно работать и соответствовать всем требованиям. Это важно для сохранения доверия к вашим AI-системам и защиты репутации компании.

Особое внимание уделяйте кибербезопасности AI-систем

AI-системы, которые работают с данными клиентов, часто становятся целью киберпреступников, а их взлом может привести к серьёзному ущербу для репутации и финансов компании.

Современные системы кибербезопасности, в том числе на базе искусственного интеллекта, помогают заранее обнаруживать и предотвращать угрозы быстро, еще до того, как они смогут повлиять на вашу инфраструктуру. Это помогает сохранять стабильную и безопасную работу сервисов и повышать качество обслуживания.

Регулярные проверки и контроль информационной безопасности помогут заранее выявлять уязвимости в системе. Здесь важно быть готовыми к атакам и своевременно обновлять и исправлять все части программного обеспечения, чтобы закрывать возможные «лазейки».

Также обучение сотрудников безопасной работе с информацией снижает риск ошибок. По данным отчёта за 2024 год, 74% всех инцидентов связаны с человеческим фактором — это может быть результат действий мошенников, случайных ошибок или неправильного обращения с данными.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Внедряйте контроль со стороны человека и ответственность

Люди по-прежнему играют важную роль в том, чтобы системы искусственного интеллекта оставались честными, прозрачными, этичными, максимально объективными и подотчётными.

Хотя искусственный интеллект — это мощный инструмент, ему не хватает глубокого понимания человеческих ценностей и этики. Это может привести к ситуациям, когда решения, принимаемые искусственным интеллектом, будут технически верными, но с моральной или этической точки зрения вызывать вопросы. Такие ситуации могут создать для компании серьёзные риски — от юридических проблем до потери клиентов и ухудшения репутации.

Очень важно организовать чёткий процесс проверки и аудита решений, принимаемых искусственным интеллектом, чтобы была возможность отмечать и разбирать случаи, которые кажутся ошибочными, предвзятыми или не соответствуют целям компании. Благодаря такому подходу, когда сотрудники могут давать обратную связь и корректировать алгоритмы, модель сможет учиться на ошибках и становиться лучше.

Даже при хорошо настроенном контроле данных полностью избавиться от предвзятости невозможно, но с помощью согласованного участия человека в процессе можно выявлять, понимать и устранять те ошибки, которые появляются из-за недостатков исходных данных.

Это особенно важно для компании, которая стремится формировать культуру ответственности и доверия — как внутри коллектива, так и среди клиентов.

Используя сбалансированный подход, при котором искусственный интеллект помогает в принятии решений, а не полностью заменяет людей, можно строить такие системы, которые будут соответствовать этическим принципам, ценностям и целям компании.

Внедряйте принципы DevSecOps и CI/CD

Включать меры безопасности на самом раннем этапе разработки — крайне важно. Такой подход помогает защищать AI-системы от постоянно возникающих новых угроз.

Суть методологии DevSecOps заключается в том, чтобы безопасность была постоянной частью процесса — включая регулярный мониторинг и тестирование системы. Это особенно важно в быстро изменяющемся мире электронной коммерции. Постоянное обновление мер защиты и использование автоматизированных тестов помогают своевременно выявлять угрозы и предотвращать утечки или взломы данных.

Использование систем непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) позволяет быстро реагировать как на изменения на рынке, так и на новые угрозы безопасности. Автоматизированные проверки помогают следить за тем, чтобы AI-модели всегда соответствовали высоким требованиям по качеству и безопасности, что важно для доверия клиентов и стабильности работы.

Кроме того, автоматизированный подход облегчает масштабирование AI-систем под разные задачи — они гибко подстраиваются под новые потребности бизнеса и рынка, что особенно важно в условиях постоянных изменений.

Внедрение этих принципов и методов позволяет быстро и эффективно запускать новые AI-приложения, которые с самого начала построены с учётом безопасности. Это помогает компании быстро внедрять инновации и оставаться в безопасности, соблюдая при этом все необходимые нормы и требования.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Как AllSee может помочь

Мы считаем, что данные должны находиться в центре каждого процесса и лежать в основе всех управленческих решений. Если компания не знает, какие данные собирает, откуда они поступают, насколько они точны и репрезентативны, а также есть ли у неё право их хранить, её деятельность становится неэффективной и рискованной.

Основная задача нашей команды — создать надёжные и понятные инструменты, которые помогут точно и безопасно обнаруживать, собирать, структурировать и управлять данными. Наша цель — обеспечить соответствие бизнеса актуальным требованиям по защите данных и частной информации, а также выявлять возможные риски, чтобы предотвращать утечки данных.

Наши решения поддерживают стратегические задачи по защите данных и обеспечению соответствия требованиям законодательства, а также органично внедряются в процессы организации, формируя прочную основу для поддержания целостности данных, соблюдения стандартов и укрепления доверия клиентов.

Обнаружение и структурирование данных

Понимание и защита собираемых данных являются основой успеха любой компании. Инструменты для обнаружения и структурирования данных помогают понять, как информация передаётся между системами, и позволяют эффективнее управлять и защищать её.

С помощью наших решений можно сканировать, определять и защищать персональные данные там, где они действительно находятся. Использование классификаторов помогает точно определять и защищать данные, которые поступают во внутренние системы компании.

Есть возможность подключать различные источники данных, базы данных и рабочие среды. Наши инструменты выстраивают правила и зависимости данных, одновременно выявляя возможные риски. Всё это даёт более полное представление о том, как данные перемещаются и меняются внутри компании, и помогает лучше управлять их защитой.

Анализ по вопросам конфиденциальности в реальном времени

В современном мире, когда вопросы конфиденциальности становятся всё более важными, необходимо своевременно узнавать о возможных рисках. Наши инструменты для мониторинга веб-ресурсов анализируют открытые цифровые активы, проверяют детали интеграции данных, методы сбора информации, способы передачи и работу сторонних сервисов. Это позволяет проводить проверки по вопросам конфиденциальности в реальном времени, формировать рекомендации по соблюдению законодательства и выявлять потенциальные риски.

Мы сопоставляем собранную информацию с вашей политикой конфиденциальности, предоставляя отчёты о том, насколько корректно и безопасно осуществляется сбор данных. Это помогает выявлять риски и поддерживать соответствие требованиям в режиме реального времени.

Автоматический контроль соответствия требованиям

Для компаний, которые работают в условиях строгих требований по защите данных, таких как GDPR и CCPA, поддержание соответствия — непростая задача. Наши инструменты для автоматического контроля помогают в режиме реального времени выявлять и отслеживать возможные нарушения, делая этот процесс более удобным и надёжным.

Решения отлично подходят, например, для электронной коммерции: инструмент анализирует данные, которые собираются через cookie-файлы и сторонние сервисы, и сопоставляет эти данные с согласиями пользователей и политикой конфиденциальности. Это позволяет убедиться, что сбор данных соответствует правовым и этическим стандартам.

Внедрение таких инструментов защищает бизнес от нарушений, помогает сохранить доверие пользователей и подтверждает приверженность компании вопросам безопасности и конфиденциальности.

Проверка кода в процессе разработки

Обеспечение безопасности на этапе разработки — важная часть работы с данными. Специальные инструменты проверяют исходный код на наличие потенциальных нарушений в отношении персональной информации и уязвимостей, а также предлагают рекомендации для повышения безопасности.

Инструменты интегрируются в процессы тестирования, чтобы убедиться, что команда разработчиков соблюдает внутренние политики безопасности. Применяются алгоритмы распознавания, которые выявляют различные типы персональных данных и могут быть настроены для расчёта особенностей определённой отрасли или региона.

Проверки включают анализ логирования для предотвращения случайной записи персональных данных, оценку прямых операций с базой данных и контроль передачи данных третьим лицам или внешним сервисам.

Мы считаем, что путь к зрелости искусственного интеллекта — это гармоничное сочетание инноваций и ответственности, технического прогресса и этики, эффективного использования данных и защиты частной информации.

Наши инструменты готовы стать частью вашей инфраструктуры, обеспечивая безопасность, спокойствие и устойчивость к современным вызовам.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Заключение

Трансформационный потенциал искусственного интеллекта невозможно отрицать, но вместе с ним приходят и новые сложные задачи. Ответственное внедрение искусственного интеллекта связано с необходимостью уделять особое внимание вопросам конфиденциальности, защите данных и управлению рисками. Организациям важно использовать новые технологии и одновременно осознавать возможные риски.

Точность и надёжность решений на основе искусственного интеллекта напрямую зависят от качества тех данных, на которых всё построено. Если для обучения моделей используются неточные или недостаточно разнообразные данные, существует риск возникновения и закрепления предвзятости.

При отсутствии жёсткого и правильного контроля над данными искусственный интеллект всегда будет подвержен появлению этой предвзятости. Это не гипотетическая ситуация, а реальная проблема, уже проявившаяся во многих отраслях там, где искусственный интеллект внедрялся без должного контроля.

Последствия отсутствия контроля могут быть разными — от неэффективности принимемых решений до серьёзных нарушений этики. В качестве известных примеров последних лет можно вспомнить случаи проявления расовой предвзятости в медицинских алгоритмах или сбой при автоматизированном подборе персонала, когда одна из систем отдавала предпочтение мужчинам перед женщинами.

Мы считаем, что организациям важно внедрять чёткие и продуманные правила по управлению данными, а также развивать культуру постоянной проверки и доработки моделей искусственного интеллекта. Следует собирать данные с учётом этических норм, использовать автоматизированные инструменты для их очистки и контроля точности. Такой подход позволит сделать данные максимально репрезентативными и снизить риск появления предвзятости.

Полностью избавиться от предвзятости в данных невозможно из-за субъективной природы самого понятия «предвзятость». Да и даже если бы можно было собрать данные от каждого человека на планете, определённые искажения всё равно бы остались. Поэтому участие и контроль со стороны человека в работе искусственного интеллекта всегда будут необходимы, чтобы выявлять, понимать и устранять такие ошибки там, где алгоритм не может этого сделать самостоятельно.

Роль нашей команды — предоставить комплексные инструменты для решения этих задач. От поиска и структурирования данных до анализа вопросов конфиденциальности в реальном времени, автоматического контроля соответствия требованиям и проверки кода в разработке — всё это помогает уверенно внедрять и развивать искусственный интеллект, одновременно сохраняя безопасность и соблюдая требования по защите личной информации.

Снижение рисков, связанных с внедрением искусственного интеллекта в бизнесе, — это не разовое действие, а постоянный и многоуровневый процесс, который требует регулярного совершенствования.