Pelnas:
- Galimybė tvarkyti klientų ir pardavimų duomenis pagal KVKK, atviro sutikimo ir duomenų minimizavimo principus
- Gebėjimas diegti etišką kainodarą, nediskriminacinį personalizavimą ir skaidrios komunikacijos principus
- Galimybė valdyti autorių teisių, prekės ženklo saugos ir klaidinančių teiginių riziką dirbtinio intelekto sukurtame turinyje naudojant kontrolinį sąrašą
Šiame modulyje mes surenkame ribas, kurias trumpai palietėme kiekviename padalinyje po vienu stogu. Nes didžiausia dirbtinio intelekto rizika mažmeninėje prekyboje yra ne techninė, o etinė ir teisinė. Jei paklausos prognozė pasirodo neteisinga, ji gali būti pataisyta; bet nutekina klientų duomenis, nustato diskriminacines kainas arba skelbia klaidinančius teiginius; dėl to skiriamos baudos, prarandama reputacija ir žlugo klientų pasitikėjimas. Šis įrenginys yra apsauginis tinklas, apsaugantis visą jūsų verslą.
Mes tęsime tris pagrindines sritis: duomenų privatumą, etišką kainodarą / personalizavimą ir prekės ženklo saugumą.
1) Duomenų privatumas ir KVKK
KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymas): tai yra įstatymas, reglamentuojantis sąlygas, kuriomis asmens duomenys gali būti renkami ir tvarkomi. Mažmeninėje prekyboje, kliento vardas, telefono numeris, el. paštas, apsipirkimo istorija, vieta; Tai visi asmens duomenys.
Pagrindiniai principai:
- Duomenų sumažinimas: naudokite mažiausią duomenų kiekį, reikalingą darbui atlikti. Segmentui sukurti nereikia pavadinimo.
- Tikslo apribojimas: nenaudokite duomenų kitais tikslais nei tie, kuriems jie buvo surinkti. Dėl lojalumo įsigytas telefonas negali būti naudojamas neteisėtai rinkodarai.
- Aiškus sutikimas: aiškus sutikimas paprastai reikalingas komerciniams elektroniniams pranešimams ir apdorojimui rinkodaros tikslais.
- Saugojimo laikotarpis: nesaugokite duomenų neribotą laiką; ištrinti / anonimizuoti, kai tikslas bus baigtas.
- Saugus tvarkymas: nepateikite asmens duomenų nekontroliuojamiems trečiųjų šalių įrankiams.
Įspėjimas: Kliento duomenų įklijavimas į AI įrankį gali reikšti, kad šie duomenys bus „išsiųsti“. Pirmenybę teikite korporatyviniams, saugiems įrankiams, kurie nenaudoja duomenų švietimui ir visada juos anonimizuoja.
Anonimizavimo praktika
plotas
neapdorota forma
saugi būsena
vardas pavardė
Ayşe Yilmaz
Klientas_00471
telefonas
05xx...
(ištrintas)
El. paštas
ayse@...
(ištrintas)
Adresas
pilną adresą
tik miestas/miestelis
gimimo data
1990 03 12
amžiaus intervalas (30-39)
Kortelės numeris
visas numeris
(ištrintas)
2) Etiška kainodara ir personalizavimas
Dirbtinis intelektas gali individualiai koreguoti kainas ir pasiūlymus; ši galia lengvai peržengia etikos ribą.
- Draudžiama diskriminacinė kainodara: Netaikyti kainų skirtumų pagal saugomas savybes (lytis, etninė priklausomybė, religija, sveikata, amžius) arba jų netiesioginius rodiklius (kaimynystė, įrenginys, vardas).
- Kaina, kuri neišnaudoja nevilties: pasinaudoti skubiu poreikiu, stygiumi ar vietos suvaržymais, siekiant nustatyti pernelyg dideles kainas, yra neetiška ir dažnai neteisėta.
- Skaidrumas: jei taikote dinaminę kainodarą, neklaidinkite kliento; Nenaudokite netikrų referencinių kainų.
- Sąžiningas personalizavimas: pasiūlymo skirtumas gali būti pagrįstas elgesiu (lojalumu, apsipirkimo istorija); Ji negali pakęsti tapatybės.
Patarimas: „Ar galiu klientui aiškiai paaiškinti šį kainos ir pasiūlymo skirtumą? paklausti. Jei negalite to paaiškinti (pvz., „nes esate iš to rajono“), toks skirtumas yra neetiškas.
3) Prekės ženklo sauga ir turinio etika
Gaminant dirbtinio intelekto turinį turi būti apsaugoti prekės ženklas ir vartotojas:
- Tikslumas: netikros savybės, nepagrįsti teiginiai apie sveikatą / našumą nebus skelbiami.
- Autorių teisės ir prekės ženklas: nenaudokite kito prekės ženklo teksto, vaizdo ar šūkio be leidimo; AI išvestis turi būti originali ir nepažeisti trečiųjų šalių teisių.
- Klaidinanti reklama: draudžiamos netikros nuolaidos, netikras skubumas, melagingi pažadai.
- Tinkama kalba: išlaikyti prekės ženklo toną; Nekurkite diskriminuojančio, įžeidžiančio ar netinkamo turinio.
Visiškas valdymas: kas ką ir kaip kontroliuoja?
Kiekviena AI išvestis turi turėti savininką ir patvirtinimo tašką. Taisyklė: anonimizuoti duomenis įvažiuojant, patikrinti išvykstant, priskirti rizikingą sprendimą žmogui, įrašyti sprendimą ir jo pagrindimą (atsekamumas).
mini dėklai
1 atvejis – privatumo atkūrimas po nelaimės: kol rinkodaros profesionalas įkelia visą 25 000 klientų sąrašą (vardas, telefono numeris, išlaidos) į internetinį įrankį ir prašo segmentų, komandos vadovas sustabdo procesą. Duomenys anonimizuojami: vardas ir telefono numeris ištrinami ir paverčiami kliento kodu. Analizė išeina tokia pat kokybiška, tačiau užkertamas kelias galimam KVKK pažeidimui ir administracinei baudai.
2 atvejis. Diskriminacinės kainodaros prevencija: el. prekybos komanda prašo AI scenarijaus „parodyti didesnę kainą lankytojams iš dideles pajamas gaunančių rajonų“. Etikos audito raginimas tai pažymi kaip „diskriminuojančią kainodarą dėl vietos, teisinės ir reputacijos rizikos“. Komanda pasiduoda ir kainų skirtumą priskiria tik krepšelio ir akcijų logikai.
3 atvejis. Prekės ženklo sauga: kampanijai AI sukuria frazę, labai panašią į gerai žinomo prekės ženklo šūkį. Turinio redaktorius tai suvokia kaip autorių teisių / prekės ženklo riziką ir pakeičia ją originalia išraiška. Užkertamas kelias galimam pranešimui apie prekės ženklo pažeidimą ir žalos reputacijai.
Įrankio pasirinkimas: kur keliauja jūsų duomenys?
Kai rašote duomenis į dirbtinio intelekto įrankį, šie duomenys palieka jūsų kompiuterį ir patenka į paslaugų teikėjo serverį. Svarbiausi klausimai yra šie: ar šis teikėjas slepia pralaidumą? Ar jis apmoko modelį su mano duomenimis? Kurioje šalyje tvarkomi duomenys? Įmonių planuose dažniausiai žadama „mokymų metu jūsų duomenų nenaudosime, po tam tikro laiko juos ištrinsime“; nemokamos vartotojų versijos ne visada tai garantuoja. Jei norite gauti neskelbtinos informacijos, pvz., mažmeninių klientų duomenų, pasirinkite saugius įrankius su rašytiniais įsipareigojimais.
Taip pat yra šešėlinio AI rizika: darbuotojai įklijuoja įmonės duomenis į įrankius, kurių agentūra nepatvirtino. Tai yra nekontroliuojamas duomenų nutekėjimo kanalas, net jei tai daroma turint gerus ketinimus. Sprendimas yra ne uždrausti, o pasiūlyti patvirtintus ir saugius įrankius, parašyti aiškią naudojimo politiką ir apmokyti komandą. "Kokius duomenis galima įvesti į kurią transporto priemonę?" Atsakymas į klausimą turi būti žinomas visiems.
Atsargiai: „Tik kelios eilutės, nieko ypatingo“ yra dažniausia privatumo klaida. Net kelių klientų vardai ir telefonų numeriai yra asmens duomenys ir turi būti apsaugoti. Maža suma nepateisina pažeidimo.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Išanalizuokite šį klientų sąrašą. (su neapdorotais asmens duomenimis)
Nekontroliuojamas dalijasi asmens duomenimis; KVKK rizika.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: duomenų apsaugos ir etikos konsultantas. Patikrinkite planą iš trijų perspektyvų: 1) Privatumas/KVKK: ar yra nereikalingų asmens duomenų, ar pakanka anonimiškumo, ar reikalingas sutikimas? 2) Etinė kainodara / personalizavimas: ar yra kokių nors diskriminacinių ar desperaciją išnaudojančių elementų? 3) Prekės ženklo sauga: ar yra klaidinančių teiginių, nepagrįstų teiginių apie sveikatingumą, autorių teisių / prekės ženklo pažeidimo? Pažymėkite kiekvieną riziką ir pasiūlykite konkrečius pataisymus. Planas: [įklijuoti]
Kopijuojami raginimo šablonai
1) Privatumo / anonimiškumo kontrolė
Išnagrinėkite toliau pateiktus duomenų laukus. Kokie yra asmens duomenys, kuriuos reikėtų ištrinti arba užkoduoti prieš perduodant juos dirbtinio intelekto įrankiui? Kurie laukai iš tikrųjų reikalingi [X] tikslui? Laukai: [įklijuoti]
2) Etiška kainos / pritaikymo kontrolė
Ar yra diskriminacinės kainos, netiesioginės išvados apie saugomas savybes, beviltiškas išnaudojimas arba klaidinga orientacinė kainodara pagal toliau pateiktą kainų / pasiūlymų schemą? Pažymėkite riziką, pasiūlykite teisingą alternatyvą. Planas: [įklijuoti]
3) Prekės ženklo saugos auditas
Stebėkite šį turinį: netikras funkcijas, nepagrįstus sveikatos / našumo teiginius, autorių teisių ar kitus prekės ženklo pažeidimus, klaidinančią reklamą. Išvardykite problemas ir jas išspręskite. Turinys: [įklijuoti]
4) Sprendimo atsekamumo pastaba
Sukurkite trumpą atsekamumo pastabą dėl šio DI paremto sprendimo: kokie duomenys buvo naudojami, koks pasiūlymas buvo, ką pakeičiau / patvirtinau kaip žmogus, koks yra loginis pagrindas? Neviršykite 5 eilučių. Sprendimas: [įklijuoti]
Dažnos klaidos
- Neapdorotų asmens duomenų įkėlimas: pirmiausia anonimizuoti; Niekada neatiduokite nereikalingos vietos.
- Rinkodara be sutikimo: komerciniams pranešimams reikalingas aiškus sutikimas.
- Kaina/pasiūlymas pagal tapatybę: Diskriminacija; Skirtumą priskirkite vien elgesiui.
- Klaidinga nuoroda / skubumas: klaidinanti ir neteisėta.
- Teiginių be šaltinio paskelbimas: sugalvoti ir nepagrįsti teiginiai griauna prekės ženklo saugumą.
- Atsekamumo nepaisymas: turėtų būti užregistruota, kas ir kuo remdamasis priėmė sprendimą.
Apibendrinant
Didžiausia dirbtinio intelekto rizika mažmeninėje prekyboje yra etinė ir teisinė. Sumažinti ir anonimizuoti duomenis bei gerbti sutikimą; kainodara ir personalizavimas grindžiamas elgesiu, o ne tapatybe; Išsaugokite turinio tikslumą, autorių teises ir prekės ženklo saugumą. Kiekvieną rizikingą sprendimą padarykite žmogišku ir atsekamu. Šis apsauginis tinklas yra virš visų kitų įrenginių.
Taikymo užduotis
Atlikite esamą klientų analizę arba kampanijos planą. Vykdykite visus tris raginimus „1) Privatumo / anonimiškumo patikra“, „2) Etinės kainodaros / suasmeninimo patikra“ ir „3) Prekės ženklo saugos patikra“. Paverskite kylančias rizikas pataisymų sąrašu.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Sumažinu ir anoniminu asmens duomenis.
- [ ] Tikrinu aiškų sutikimą dėl rinkodaros.
- [ ] Kainos/pasiūlymo skirtumą grindžiu vien elgesiu.
- [ ] Vengiu klaidingų nuorodų ir klaidingos skubos.
- [ ] Kontroliuoju turinio tikslumą, autorių teises ir prekės ženklo saugą.
- [ ] Rizikingus sprendimus priskiriu žmonėms ir juos atseku.