Informatica在保存邮寄地址和付款记录等数据硬拷贝方面已有长足的发展。 营销人员现在使用数据仓库存储有关客户的高质量关键业务数据。
为了拥有360度的客户视角,企业积累了大量个人数据。 这些数据可以用来个性化定制促销活动,以实现追加销售或吸引尚在犹豫的消费者。 您拥有的某客户的数据越多,意味着此客户失去的隐私就越多。 如果由于您的政策不完善而导致客户隐私被盗用,您可能完全失去他们的信任。
消费者回馈可信品牌
客户不会乐意看到公司收集有关他们的这些私密信息。 事实上,他们很担心。 全球客户体验管理公司SDL的一项调查表明,在来自美国、英国和澳大利亚的 4000 多名受访者中,有 62% 的受访者担心他们的个人信息会被用于营销用途。 尽管如此,也有 79% 的受访者称他们更愿意将信息提供给可信品牌。
“在建立这种信任的过程中,”报告写道,“品牌必须帮助消费者了解他们提供的个人信息会换来怎样的收获。” 例如,近半受访者会交出个人信息以用于忠诚度培养项目。
安全是您的责任
虽然您可能很容易认识到整洁而准确的客户数据具有的强大作用,但利用这些信息时会面临很大的挑战。 其中一项挑战是,企业倾向于从多个来源和系统收集数据。
事实上,据全球咨询公司 Protiviti 的报告显示,越来越多的公司比以往任何时候都更依赖于大型数据库来获取商业情报。 这些由第三方数据和内部数据组成的数据库占当时数据库的 54%。 在使用第三方信息的公司中,近三分之一的公司无法肯定地说获取的数据都有相关的合同和政策,包括违规通知流程。
该报告强调,无论是哪个第三方或供应商向您提供的数据,“根据所有隐私法,您的企业都有责任保护这些数据的安全。”
提供保护
好消息是,企业有办法在利用数据向客户提供更好的体验的同时,确保隐私和安全:
MDM 平台:确保仅向相关员工和部门提供正确信息。 MDM 平台也可管控企业内部系统和云应用系统中的重复数据,以确保对客户的说明尽可能地准确并及时更新。
数据治理:为整个企业内的数据处理定义明确的规则。 数据治理可明确规定负责每项数据的质量和安全的人员。
动态数据脱敏: 可防止可能需要使用敏感数据但未获得授权查看个人可识别信息的人员查看敏感数据。 这项基于政策的选择性生产数据脱敏功能使用实时规则保护数据的安全,而无需锁定这些数据。
最后,强大的客户数据库可以帮助销售团队超额完成销售指标,并使营销人员能够开展针对性较高的活动。 但如果企业未能阻止恶意骇客和不知情员工访问其消费者数据,此类功能也很容易成为双刃剑。
的确,从纸张记录的年代到现在,我们已走过了漫长的道路。 但谈及保护消费者的宝贵个人信息时,很多企业仍有很长的路要走。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。