#ChuyểnĐổi2023 #AI #RủiRoCủaAI #DịchVụKháchHàng #Chatbot
Ngày hôm nay, các giám đốc điều hành hàng đầu đã có cơ hội tham gia sự kiện tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7 để nghe cách tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư AI để đạt được thành công trong kinh doanh. Các mô hình AI sáng tạo, chẳng hạn như ChatGPT, VALL-E, DALL-E 2, Stable Diffusion và Codex, được tạo ra bằng cách cung cấp cho chúng “dữ liệu đào tạo” để biến đổi nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau và cải thiện khả năng tương tác với khách hàng.
Tuy nhiên, như bất kỳ công nghệ mới nào, AI tổng quát cũng có thể mang lại những rủi ro nếu không được sử dụng đúng cách. Việc triển khai phù hợp có nghĩa là hiểu và kiểm soát các rủi ro liên quan đến việc sử dụng công cụ cung cấp, vận chuyển và lưu trữ thông tin chủ yếu bắt nguồn từ các bức tường bên ngoài của công ty.
Một trong những lĩnh vực lớn nhất để cải thiện vật liệu tiềm năng của AI tổng quát là dịch vụ khách hàng. Các chatbot dựa trên AI sáng tạo có thể cung cấp hỗ trợ và hỗ trợ 24/7, giúp giảm thời gian chờ đợi và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Tuy nhiên, để sử dụng hiệu quả chatbot AI, các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng họ có mục tiêu rõ ràng, sử dụng mô hình AI một cách phù hợp và có các nguồn lực và chuyên môn cần thiết để triển khai chatbot AI một cách hiệu quả.
Để cho phép chuyển đổi đồng thời ngăn ngừa rủi ro gia tăng, các doanh nghiệp phải nhận thức được các rủi ro mang lại bởi sử dụng các hệ thống AI tổng hợp và đảm bảo rằng họ tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư. Vì vậy, hãy đăng ký ngay để trở thành một trong những người tiên phong trong lĩnh vực kinh doanh AI!
Nguồn: https://venturebeat.com/ai/understand-risks-generative-ai-better-business-outcomes/
Tham gia cùng các giám đốc điều hành hàng đầu tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, để nghe cách các nhà lãnh đạo đang tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư AI để thành công. Tìm hiểu thêm
Bất kỳ công nghệ mới nào cũng có thể là một tài sản tuyệt vời để cải thiện hoặc biến đổi môi trường kinh doanh nếu được sử dụng một cách thích hợp. Nó cũng có thể là một rủi ro vật chất cho công ty của bạn nếu bị lạm dụng. ChatGPT và khác mô hình AI sáng tạo không khác nhau về vấn đề này. Các mô hình AI sáng tạo sẵn sàng biến đổi nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau và có thể cải thiện khả năng tương tác với khách hàng cũng như các quy trình nội bộ của chúng tôi, đồng thời thúc đẩy tiết kiệm chi phí. Nhưng họ cũng có thể đặt ra sự riêng tư đáng kể và bảo vệ rủi ro nếu không được sử dụng đúng cách.
ChatGPT là thế hệ AI tổng quát nổi tiếng nhất hiện nay, nhưng cũng có một số AI khác, như VALL-E, DALL-E 2, Stable Diffusion và Codex. Chúng được tạo bằng cách cung cấp cho chúng “dữ liệu đào tạo”, có thể bao gồm nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như các truy vấn do doanh nghiệp và khách hàng của họ tạo ra. Các hồ dữ liệu kết quả đó là “nước sốt kỳ diệu” của AI sáng tạo.
Trong một môi trường doanh nghiệp, AI tổng quát có tiềm năng cách mạng hóa các quy trình làm việc đồng thời tạo ra kết nối gần gũi hơn bao giờ hết với người dùng mục tiêu. Tuy nhiên, các doanh nghiệp phải biết họ đang làm gì trước khi bắt đầu; giống như việc áp dụng bất kỳ công nghệ mới nào, AI tổng quát làm tăng mức độ rủi ro của tổ chức. Việc triển khai phù hợp có nghĩa là hiểu — và kiểm soát — các rủi ro liên quan đến việc sử dụng một công cụ cung cấp, vận chuyển và lưu trữ thông tin chủ yếu bắt nguồn từ các bức tường bên ngoài của công ty.
Chatbots cho các dịch vụ khách hàng là cách sử dụng hiệu quả AI tổng quát
Một trong những lĩnh vực lớn nhất để cải thiện vật liệu tiềm năng là dịch vụ khách hàng. Các chatbot dựa trên AI sáng tạo có thể được lập trình để trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm và giúp khách hàng khắc phục sự cố. Điều này có thể cải thiện dịch vụ khách hàng theo nhiều cách — cụ thể là bằng cách cung cấp “nhân sự” suốt ngày đêm nhanh hơn và rẻ hơn trên quy mô lớn.
Sự kiện
Chuyển đổi 2023
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, nơi các giám đốc điều hành hàng đầu sẽ chia sẻ cách họ đã tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến.
Đăng ký ngay
Không giống như các đại diện dịch vụ khách hàng của con người, các chatbot AI có thể cung cấp hỗ trợ và hỗ trợ 24/7 mà không cần nghỉ giải lao hoặc nghỉ phép. Họ cũng có thể xử lý các câu hỏi và yêu cầu của khách hàng nhanh hơn nhiều so với những người đại diện là con người, giúp giảm thời gian chờ đợi và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Vì họ yêu cầu ít nhân viên hơn và có thể xử lý khối lượng yêu cầu lớn hơn với chi phí thấp hơn, nên hiệu quả chi phí của việc sử dụng chatbot cho mục đích kinh doanh này là rất rõ ràng.
Chatbots sử dụng dữ liệu được xác định phù hợp và học máy các thuật toán để cá nhân hóa các tương tác với khách hàng, đồng thời điều chỉnh các đề xuất và giải pháp dựa trên sở thích và nhu cầu của từng cá nhân. Tất cả các loại phản hồi này đều có thể mở rộng: Chatbot AI có thể xử lý đồng thời một lượng lớn yêu cầu của khách hàng, giúp doanh nghiệp dễ dàng xử lý nhu cầu tăng đột biến của khách hàng hoặc khối lượng lớn yêu cầu trong thời gian cao điểm.
Để sử dụng chatbot AI một cách hiệu quả, các doanh nghiệp nên đảm bảo rằng họ có mục tiêu rõ ràng, rằng họ sử dụng mô hình AI một cách phù hợp và họ có các nguồn lực và chuyên môn cần thiết để triển khai chatbot AI một cách hiệu quả — hoặc cân nhắc hợp tác với bên thứ ba nhà cung cấp chuyên về chatbot AI.
Điều quan trọng nữa là thiết kế các công cụ này theo cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, chẳng hạn như đảm bảo rằng chúng dễ sử dụng, cung cấp thông tin rõ ràng và chính xác cũng như đáp ứng các yêu cầu và phản hồi của khách hàng. Các tổ chức cũng phải liên tục theo dõi hiệu suất của các chatbot AI bằng cách sử dụng phân tích và phản hồi của khách hàng để xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Bằng cách đó, các doanh nghiệp có thể cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng và thành công lâu dài.
Bạn phải hình dung những rủi ro của AI tổng quát
Để cho phép chuyển đổi đồng thời ngăn ngừa rủi ro gia tăng, các doanh nghiệp phải nhận thức được những rủi ro do sử dụng các hệ thống AI tổng hợp. Điều này sẽ thay đổi dựa trên doanh nghiệp và mục đích sử dụng được đề xuất. Bất kể ý định là gì, một số rủi ro phổ biến vẫn tồn tại, chủ yếu trong số đó là rò rỉ hoặc đánh cắp thông tin, thiếu kiểm soát đầu ra và thiếu tuân thủ các quy định hiện hành.
Các công ty sử dụng AI tổng quát có nguy cơ bị các bên trái phép truy cập hoặc đánh cắp dữ liệu bí mật hoặc nhạy cảm. Điều này có thể xảy ra thông qua hack, lừa đảo hoặc các phương tiện khác. Tương tự như vậy, việc sử dụng sai dữ liệu có thể xảy ra: AI sáng tạo có thể thu thập và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu về người dùng, bao gồm cả thông tin nhận dạng cá nhân; nếu dữ liệu này rơi vào tay kẻ xấu, nó có thể được sử dụng cho các mục đích xấu như hành vi trộm cắp danh tính hoặc gian lận.
Tất cả các mô hình AI tạo văn bản dựa trên dữ liệu huấn luyện và thông tin đầu vào mà chúng nhận được. Các công ty có thể không có toàn quyền kiểm soát đầu ra, điều này có khả năng làm lộ nội dung nhạy cảm hoặc không phù hợp trong các cuộc hội thoại. Thông tin vô tình được đưa vào cuộc trò chuyện với AI tổng quát có nguy cơ bị tiết lộ cho các bên trái phép.
AI sáng tạo cũng có thể tạo ra nội dung không phù hợp hoặc xúc phạm, có thể gây hại cho danh tiếng của công ty hoặc gây ra các vấn đề pháp lý nếu được chia sẻ công khai. Điều này có thể xảy ra nếu mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu không phù hợp hoặc nếu nó được lập trình để tạo ra nội dung vi phạm luật hoặc quy định. Để đạt được mục tiêu này, các công ty nên đảm bảo rằng họ tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, chẳng hạn như GDPR hoặc HIPAA.
Trong những trường hợp cực đoan, AI tổng quát có thể trở nên độc hại hoặc không chính xác nếu các bên độc hại thao túng dữ liệu cơ bản được sử dụng để huấn luyện AI tổng quát, với mục đích tạo ra kết quả có hại hoặc không mong muốn — một hành động được gọi là “đầu độc dữ liệu”. Các cuộc tấn công nhằm vào các mô hình máy học hỗ trợ các hệ thống an ninh mạng do AI điều khiển có thể dẫn đến vi phạm dữ liệu, tiết lộ thông tin và rủi ro thương hiệu lớn hơn.
Kiểm soát có thể giúp giảm thiểu rủi ro
Để giảm thiểu những rủi ro này, các công ty có thể thực hiện một số bước, bao gồm giới hạn loại dữ liệu được đưa vào AI tổng quát, triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập đối với cả AI và dữ liệu đào tạo (tức là giới hạn người có quyền truy cập) và triển khai hệ thống giám sát liên tục cho đầu ra nội dung. Các nhóm an ninh mạng sẽ muốn xem xét việc sử dụng các giao thức bảo mật mạnh, bao gồm mã hóa để bảo vệ dữ liệu và đào tạo bổ sung cho nhân viên về các phương pháp hay nhất để bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.
Công nghệ mới nổi giúp đáp ứng các mục tiêu kinh doanh đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng. AI sáng tạo sẵn sàng chuyển đổi nhiều ngành kinh doanh hướng tới khách hàng trong các công ty trên khắp thế giới và nên được chấp nhận vì lợi ích hiệu quả về chi phí của chúng. Tuy nhiên, chủ doanh nghiệp nên nhận thức được những rủi ro mà AI gây ra cho hoạt động và danh tiếng của tổ chức — và khoản đầu tư tiềm năng liên quan đến quản lý rủi ro thích hợp. Nếu rủi ro được quản lý một cách phù hợp, sẽ có nhiều cơ hội lớn để triển khai thành công các mô hình AI này trong các hoạt động hàng ngày.
Eric Schmitt là Giám đốc An ninh Thông tin Toàn cầu tại Sedgwick.
Dữ liệuNgười ra quyết định
Chào mừng bạn đến với cộng đồng VentureBeat!
DataDecisionMakers là nơi các chuyên gia, bao gồm cả những người kỹ thuật làm công việc dữ liệu, có thể chia sẻ những hiểu biết và đổi mới liên quan đến dữ liệu.
Nếu bạn muốn đọc về các ý tưởng tiên tiến và thông tin cập nhật, các phương pháp hay nhất cũng như tương lai của dữ liệu và công nghệ dữ liệu, hãy tham gia cùng chúng tôi tại DataDecisionMakers.
Bạn thậm chí có thể xem xét đóng góp một bài viết của riêng bạn!
Đọc thêm từ DataDecisionMakers
