接受人工智能驱动营销的受监管行业的治理和护栏

受监管行业采用人工智能驱动营销的治理与规范 数据不准确，它将产生不准确的结果。AI还需要理解商业和市场背景，才能准确解读经济趋势的细微差别。 “所有AI都是一样的”：当品牌使用单一AI解决方案来解决所有营销问题时，AI的不准确性和幻觉也可能发生。品牌需要一个多元化的AI生态系统，以便他们能为不同的情况选择合适的解决方案，例如使用机器学习进行受众细分，使用生成式AI进行客户沟通。另一个例子是，当品牌在Google和Meta等平台上投放广告时，他们需要针对每个平台训练一个基于自有数据的AI模型。 从看似不可能到日益增长的机会 “人工智能只是科技公司和工程师的专利” 许多AI营销工具都专门设计了用户友好的界面。这使得非技术人员也能借助AI完成技术性任务，这意味着，如果品牌不提升员工在AI技术方面的技能，就会处于不利地位。 数据隐私法规导致许多医疗保健和金融服务等受监管行业的品牌认为，人工智能驱动的营销是不可能的。品牌可能将同时在人工智能引擎中输入敏感数据并遵守许多法律法规视为一项棘手的挑战。例如，《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）涵盖“受保护的健康信息”，而《格莱姆-里奇-布莱利法案》（GLBA）保护非公开的个人财务信息，此外，《公平信用报告法案》（FCRA）规范了“消费者报告”的使用。 一旦规范运营的品牌克服了这些初步的误解，它们便可以开始专注于如何为AI驱动的营销实施有效的数据隐私与治理策略。 挑战 2： 但受监管行业的品牌可以通过合乎道德、注重隐私的方式使用人工智能，从而创造更个性化和更具吸引力的体验。这关键在于建立恰当的治理框架。 处理消费者同意 在数据隐私风险方面，人工智能加剧了围绕知情同意和数据滥用的既有担忧。 让我们先来看看品牌在初次探索人工智能时面临的四个常见挑战。 借助人工智能营销，即便客户在各个环节都乐意表达明确的同意，但就所有人工智能应用场景而言，提供完全透明度仍十分困难。品牌方应优先考虑客户数据的合乎道德、负责任使用，并在必要时能够证明其负责任的使用情况。 挑战 1： 克服人工智能的误解 在合规品牌甚至考虑数据隐私和治理问题之前，一些迷思就让他们对拥抱AI驱动的营销带来的变革性机遇望而却步。 个性化定制对数据伦理提出了更高的标准。品牌方不应依赖消费者来理解复杂的知情同意要求，而应主动确保负责任的数据使用和透明的操作实践。 “人工智能不准确”：这种误解有时可能源于公司使用人工智能模型处理该技术并不擅长解决的问题。但根本而言，人工智能的准确性取决于其训练方式。如果人工智能是在不完整或 个人数据的敏感性极高。人工智能模型也可能被恶意输入所操控。这使得建立一套强大的信息安全框架变得至关重要，该框架能够通过预见和应对不断出现的AI网络安全威胁与漏洞来保护客户数据。 挑战三： 防范偏见 人工智能并非只有数据隐私风险；还有一个备受关注的问题，即偏见。 如果不存在某些偏见，公司将无法细分受众。但基于受保护类别的歧视违反了公平放贷法、监管B以及其他相关法律。营销面临的挑战在于，如果人工智能使用有偏见的数据进行训练，这种偏见会延续到输出结果中，这可能对代表性不足或处于不利地位的群体产生不利影响。这对受监管行业尤其重要，例如在发放信贷或确定保险条款的具体细节及利率时。 与此同时，人工智能的监管环境也在快速演变，且往往呈现不可预测的模式。这对金融机构董事会的监管构成挑战，因为像欧盟人工智能法案这样的新框架正在引入透明度和人类监督的要求，这需要持续的适应。 品牌需要密切关注数据法规的另一个原因是，以最大程度地减少专有数据泄露的担忧。这就是为什么受监管的品牌通常在使用第三方人工智能解决方案（如聊天机器人）时会非常谨慎。为了遵守严格的法规，如GDPR以及美国各州的隐私法，如《加州消费者隐私法案》（CCPA），品牌必须仔细评估人工智能模型如何摄取和保留个人数据。 那么，受监管的品牌可以做些什么来防范偏见呢？有几点可以注意。 模型监控 许多企业模型内置了安全设置，允许公司控制模型在宗教、性等争议性话题上的互动自由。 受监管品牌在考虑人工智能驱动营销时的最佳实践与治理建议 公司还可以使用毒性监测功能，该功能会从输入和输出中语义搜索公司定义的任何毒性内容。用户随后可以重新审视有问题的输出，探究其产生的原因，并限制模型生成不安全的输出。安全设置不仅限制模型产生毒性输出，还通过告知用户AI不能讨论其建议的主题来阻止不安全的输入。 无论品牌是利用人工智能直接与客户和潜在客户沟通，还是用其生成代表品牌的内容，实际上它们都在运用这项技术来代表自己发声。随着人工智能成为品牌的延伸或大使，并且需要遵守各种复杂的法规，数据治理必须万无一失。 漂移指标 漂移指标使公司能够在通过选择属性来构建受众时，衡量与真实代表性的偏差。在为广告构建受众时，品牌例如可能会创建一个特定收入群体的人群细分，并选择相关属性。但地理位置等属性可能会因此选择而丢失。 以下是品牌可以实施的10项AI治理措施： 1. 对人要坦诚。 企业需要明确阐述其关于人工智能的意图，执行这些意图，并证明其已做到。具体而言，品牌必须尽可能清晰地说明数据将如何使用以及人工智能将用于何种目的，例如进行预测和推断，或确定提供哪些产品。此外，它们应尽可能赋予人们控制权，包括选择不使其个人数据用于训练模型的未来迭代。 挑战四： 应对不断变化的风险 受监管品牌尤其容易受到AI安全问题的威胁，例如网络攻击，因为 2.扩展现有的合规计划和义务。 6. 促进数据删除。 如果一个品牌在隐私方面学到了一件事，那就是审计系统并删除用户数据是至关重要的。在人工智能的情况下，这通常意味着从交互中删除对话和个人身份信息（PII）。 品牌应通过设计来拥抱隐私和安全。换句话说，它们应在人工智能管理的整个生命周期中的每个阶段都采用符合伦理的人工智能使用方式。营销团队必须在人工智能应用的初始设计阶段与法务、合规和风险团队紧密合作。 人们更倾向于将个人身份信息 (PII) 输入人工智能界面，而非其他类型的系统，因为他们感觉像是与另一个人在对话。但使用人工智能过滤器代理，在将输入传递给模型之前移除这些信息，正变得越来越普遍。 一旦品牌确定了人工智能是否能够准确解决它们试图解决的问题，它们就应该建立所需的数据，以便直接回答它们的问题。如果品牌在未使用个人数据的情况下无法实现业务目标，那么它们就必须正确地对数据进行分类，以确保始终清楚如何使用这些数据。 7. 启用推理跟踪。 品牌的人工智能治理框架应明确界定角色，并通过培训项目强化这些角色，以弥补员工在负责任地使用人工智能方面的技能差距。 人工智能模型的“黑箱”复杂性使其决策过程难以理解。但得益于近期人工智能的发展，公司现在使用结合了具有特定目的或任务的多个人工智能代理的AI系统。这使得人工智能可解释性在理论上更容易，因为公司能够更好地将特定输出背后的决策、参数和特征追踪到具体的人工智能代理。 3. 实践数据最小化。 同样的原则适用于人工智能，这些原则多年来一直用于维护数据隐私。限制数据的目的——即仅使用最少量的数据来实现业务目标——是关键所在。品牌方应仅收集其所需信息，并仅将其用于其披露的目的。 8. 平衡普遍性与特殊性。 随着人工智能的采用率不断提高，品牌开始使用更具体的模型。一方面，与使用庞大的通用模型处理专业任务相比，这些模型的推理成本较低。另一方面，如果品牌使用较小、更专门训练的模型，他们将无法有效回答所有问题。他们必须注意在专业化和通用化之间寻求平衡。 4. 保持独立监督。 品牌应始终确保有人能随时介入，并在必要时切断AI输出的电源。在客户端，品牌需要AI的合规性，以确保模型正在执行其设计目的。然后，在后台，品牌需要偏见和公平性验证与培训，以及持续的监控和定期审计，以确保他们能够理解和修正任何意外的输出。 9. 投资数据质量。 通过优先管理数据质量，品牌确保其人工智能解决方案得到干净、经过验证和标准化的客户数据支持。对于银行等公司而言，这通常需要解决内部系统中常见的数据碎片化和复杂性。建立定期审计和更新的流程可确保数据始终准确一致。 5. 核查人工智能提供者的政策。 向AI供应商询问其用于训练模型的数据以及公司是否提供针对品牌输出未经授权使用的担保非常重要。这使品牌能够对其获授权的AI保持所有权，从而确保没有输出离开该模型，也没有被用于训练未来的迭代版本。 知识存储层同样重要。当品牌允许AI使用其数据来训练模型时，提供商会将其收集并存储在数据库中。品牌应该询问他们从哪家公司获取AI，了解其解决方案是如何运作的，以及在需要时是否可以从数据库中删除所有提示和交互。 10. 道德地获取源数据。 受监管的品牌必须在数据采集、模型训练和部署中建立道德严谨性。多元化和包容性的数据可以防止不平等的社会偏见被放大。品牌应仅使用合规 主动客户监控：预测分析长期以来一直是金融服务领域的主力，但借助人工智能，其效果将更加显著，能够实现更复杂的模式识别，以侦测潜在问题的早期迹象，包括客户流失。品牌随后可以通过提供激励措施和建议来管理信贷或医疗保健支付计划，从而提升客户忠诚度和留存率。 持证且获许可的数据集，避免使用公开抓取的来源，以降低AI输出包含受版权保护材料的风险。 合规品牌应从何处开始使用人工智能 内部运营是寻找低风险用例以开始测试人工智能、展示即时价值并激励投资的好地方。想想人们最初使用人工智能来做的一些相对琐碎的任务，比如写电子邮件。大型语言模型（LLM）在这些任务上非常擅长，而用户仍然可以放心，因为必须点击发送按钮才能发布输出结果。 报告：通过自动化创建财务报告、触发关于可疑行为的内部通知以及整理患者记录等重复性任务，人工智能可以解锁大量时间节省并减少人为错误。 个性化定制或许是将人工智能应用于金融服务领域最具变革性的应用。这意味着金融机构能够从更通用的营销方式转向提供个性化的体验，而这种体验已被证明能够促进更深厚的客户关系并培养更持久的忠诚度。 任何需要撰写文本、起草文件以及将非结构化企业数据转化为更有意义信息的工作都是唾手可得的。此外，这些初始人工智能用例中使用的数据和文档已经根据隐私相关的规则、法规和治理框架进行存储。而且，这些用例能够与现有基础设施和既有工作流程无缝集成。 — 格雷厄姆·威尔金森，执行副总裁、首席创新官、全球人工智能负责人，安克瑞姆公司 因此，在品牌方深入动态定价、信贷相关决策或欺诈与监管变更管理等高风险用例之前，这里针对受监管行业推荐了一些低风险、高影响力的用例： 产品与服务推荐：人工智能可以为品牌提供客户的全景视图，帮助其推荐高度个性化的产品和服务。品牌还可以利用这些详细的客户画像来预测未来需求，例如根据人工智能分析投资组合、风险承受能力和市场趋势来推荐投资策略。在医疗保健领域，例子可能包括根据风险指标推荐预防性健康策略。 客户支持与问题解决：品牌可以通过智能聊天机器人和虚拟助手提供全天候（24/7）支持，从而实现无与伦比的客户服务效率。这对于需要就健康和财务状况相关问题获得及时回应的受监管行业尤为重要。除了全天候处理客户互动，人工智能（AI）还能分析查询以获取洞察，从而提供真正个性化的解决方案。 我们如何提供帮助 自1969年公司成立以来，Axiom一直倡导合乎道德的数据使用，并在数据隐私领域引领行业发展。我们深受主要金融机构和保险提供商的信赖。 我们任命了世界上首位首席隐私官，并自那时起便设有专门的隐私团队。我们长期以来一直遵循信息问责基金会倡导的伦理数据使用框架。我们隐私团队的一名成员是首批国际隐私专业人士协会AI治理专业班的学生，并且获得了认证。这些专业知识使受监管的品牌能够跟上不断扩展的合规环境。 关于IPG的Interact 一个由人工智能驱动、端到端营销平台，使品牌能够在每个触点大规模实现超个性化，其根基在于Acxiom互联身份与数据基础，并在需要时被激活。 作为我们隐私计划的一部分，我