Chatbots und Data Security in der Kundeninteraktion

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Chatbot und Data Security, Enterprise Bot, Photo by Shahadat Rahman on Unsplash Launch your website with Swizzonic

Ein Interview mit Pranay Jain, CEO und Co-Founder von Enterprise Bot.

Datensicherheit ist gerade jetzt ein wichtiges Thema, und Chatbots sind auf Daten angewiesen, um ihren Service ausführen zu können. Was müssen Unternehmen und Chatbot Software-Anbieter beachten, um guten Service anzubieten und gleichzeitig die Daten von Kunden und Unternehmen zu schützen?

Mit der rasanten Digitalisierung gewinnen Chatbots stark an Zugkraft und werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Gesundheit, Finanzdienstleistungen und Transport. Da Nutzer immer mehr private Informationen preisgeben, ist die Sicherheit von Chatbots zu einem wichtigen Thema geworden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die richtigen Sicherheitsstrategien ergriffen werden, um Betrug einzudämmen. Neben Standard-Sicherheitsprotokollen wie SSL-Zertifikaten sollten Unternehmen auch über fortschrittliche Sicherheitspraktiken verfügen, um das Risiko von Datendiebstahl zu minimieren:

End-to-End Verschlüsselung:

Eine End-to-End-Verschlüsselung (E2E) ist bei Chatbots unerlässlich; sie garantiert, dass die gesamte Kommunikation verschlüsselt wird. Transit-Informationen können ebenfalls verändert oder gar persifliert werden. Daher kann die Verschlüsselung mit einer 2-Wege-Verifizierung genutzt werden.

Wie Sie vielleicht wissen, können sich Chatbots auch mit verschiedenen Kanälen wie Facebook Messenger, Telegram und Slack verbinden. Für diese Art von Anwendungsumgebung ist es die ideale Lösung für E2E, Chatbots zu erlauben, sich mit Kanälen zu verbinden, die die Verschlüsselung von Informationen unterstützen.

Artikel 32 (a) der General Data Protection Regulation (GDPR) verlangt explizit, dass Organisationen Maßnahmen zur Pseudonymisierung und Verschlüsselung von individuellen Informationen ergreifen. Glücklicherweise konzentrieren sich aufgrund von Richtlinien wie der GDPR mehr Organisationen auf die Verschlüsselung von Informationen und geben daher Chatbots mehr Kanäle, um sich auf sichere Weise zu verbinden.

Benutzer-Authentifizierung:

Die Benutzerauthentifizierung ist eine weitere Methode, die branchenübergreifend eingesetzt wird, um die Identität des Benutzers zu validieren. Chatbots nutzen zwei primäre Sicherheitsmassnahmen, die Benutzerauthentifizierung und die Autorisierung, bevor sie einem Benutzer-Zugriff auf ein Portal oder einen Prozess gewähren. Es gibt ein paar zusätzliche Authentifizierungsprozesse, die Unternehmen nutzen können, um eine bessere Sicherheit zu gewährleisten:

  1. Zwei-Faktoren-Validierung: Benutzer müssen ihre Identität über zwei verschiedene Kanäle bestätigen. Obwohl es «altmodisch» erscheint, hat es sich in den meisten Fällen, vor allem bei Banken und Finanzinstituten, als die beste Verteidigungsmauer erwiesen.
  2. Authentifizierungs-Timeouts: Diese Technik wird meist von Banking-Chatbots verwendet. Es wird ein eindeutiges Token generiert, das nur innerhalb eines bestimmten Zeitfensters verwendet werden kann, welches vorher festgelegt wurde. Sobald die Zeitüberschreitung eintritt, muss das System ein neues Token generieren. Mit dieser Technik sind Unternehmen in der Lage, wiederholte Versuche von Hackern, an Benutzerdaten zu gelangen, zu blockieren.
  3. Biometrische Authentifizierung: Eine fortschrittliche und robuste Technik zur Authentifizierung der Benutzeridentität mit Fingerabdruck-Scans. Dies erfreut sich zunehmender Beliebtheit.

Mit den entsprechenden Sicherheitsmassnahmen ist ein KI-Chatbot eine geschützte Anwendung, die definitiv das Kundenerlebnis verbessert, Unternehmen dabei hilft, Kosten zu senken, und eine bedeutende Möglichkeit darstellt, hochvolumige Benutzeranfragen zu automatisieren. Bei Enterprise Bot bieten wir mehrschichtige Sicherheitsmassnahmen für Conversational Bots an, die die Benutzerdaten vor ausgeklügelten Angriffen schützen.

Die Nutzung von Daten kann zwar Fragen der Sicherheit aufwerfen, ist aber auch unerlässlich, um ein differenziertes und wertvolles Porträt eines Gastes, Klienten oder Kunden zu erstellen. Könnten Sie erläutern, wie Sie Daten nutzen, um Bots zu erstellen, die diese Art von Service bieten können? Wie werden sie genutzt, um den Kunden zu verstehen und ein aussergewöhnliches Erlebnis zu bieten?

Während Chatbots weiterhin von Unternehmen nachgefragt werden, die ihren Kunden rund um die Uhr personalisierten Support bieten wollen, fehlt vielen noch das Verständnis dafür, was für die Einführung einer Chat-Lösung notwendig ist. Im Grunde müssen sich Unternehmen nur darüber im Klaren sein, dass KI Daten braucht, aber nicht irgendwelche Daten werden den Zweck erfüllen.

Wenn Sie einen Chatbot umsetzen, sollten Sie ihn darauf vorbereiten, die Anfragen oder Wünsche zu verstehen, die in die Anwendung eingespeist werden. Das ist der Punkt, an dem die meisten Unternehmen einen Fehler machen. Sie haben viele Informationen, um Antworten zu geben, und sie wollen diese Informationen in ihre Chatbot-Antworten einbeziehen. Aber sie verfügen häufig nicht über die wichtigsten Daten, die für das Training eines Chatbots erforderlich sind.

KI- und NLP-gestützte Chatbots werden anhand von Eingaben trainiert und sind dann so konzipiert, dass sie genaue, prompte Antworten als Ausgaben generieren. Die Trainingsdaten sollten Beispiele dafür enthalten, wie Benutzer Fragen stellen oder kommunizieren, damit der Chatbot sie richtig lesen und verarbeiten kann. Die gleichen Ausdrücke werden verwendet, um ein KI-Modell zu erstellen und zu trainieren. Die Informationen sollten so in die Anwendung eingespeist werden, dass sie die Absicht des Benutzers erkennen kann, auch wenn er unterschiedliche Formulierungen verwendet.

Unternehmen müssen beim Sammeln von Daten ein paar Best Practices befolgen. Erstens sind Daten, die von gezielten Produktnutzern gesammelt werden, effektiv, weil die Fragen und Antworten so formuliert sind, dass sie zu ihrem Wortschatz passen. Zweitens müssen die Daten über denselben Kanal wie die implementierte Lösung gesammelt werden. Zum Beispiel sollte eine Chat-Lösung Daten sammeln von

Meike Tarabori, Chefredaktorin cmm360

Meike Tarabori

Im Januar 2019 übernahm Meike Tarabori die Position als Chefredakteurin des cmm360, das renommierte Schweizer Magazin für Customer Relations Stars und Service Champions. Als erfahrene Expertin für Marketing und Kommunikation mit Abschlüssen in Business, Marketing und deutscher Literatur hat sie wertvolle Erfahrungen unter anderem bei Unternehmen wie KUKA Robotics und zuletzt beim Cybathlon ETH Zürich gesammelt. Im Rahmen eines umfangreichen Rebranding-Projekts verlieh sie dem cmm360 seine aktuelle, moderne Ausrichtung. Seitdem hat sie nicht nur die Onlinepräsenz des Magazins erfolgreich etabliert, sondern kontinuierlich neue Formate wie die Podcasts «Nice To Meet You», «Meike's Raumzeit» und «ICT Talk» entwickelt. Darüber hinaus fungiert sie als Organisatorin des Schweizer Customer Relations Awards, eine Plattform, die innovative Projekte zur Gestaltung nachhaltiger Kundenbeziehungen und einzigartiger Kundeninteraktionen würdigt und auszeichnet.

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