Die Schaffung verantwortungsvoller künstlicher Intelligenz ist Teil des Engagements von Zendesk, unseren Kunden vertrauenswürdige Produkte und Lösungen zu bieten. Zendesk nutzt in Bezug auf unsere KI-Produkte eine Reihe von Designprinzipien, zu denen Datenschutz, Sicherheit und Compliance gehören.
Keine generativen Inhalte, die mit Kundendaten trainiert wurden
Die proprietären Machine-Learning-Modelle von Zendesk sind nicht generativer Natur, d. h. sie erzeugen keine Freitext-, Bild- oder Codepassagen, wie dies bei vielen gängigen KI Lösungen der Fall ist. Da es sich bei den Ausgaben dieser Modelle nicht um Inhalte, sondern um Labels handelt, birgt sie nicht die Gefahr, dass Kundendaten in einem falschen Kontext reproduziert oder weitergegeben werden.
Schutz von Kundendaten
Im Rahmen unseres Engagements für den Schutz von Kundendaten ergreifen wir zusätzliche Maßnahmen, um Ihre Daten zu bereinigen, bevor wir sie verwenden, um unsere Modelle zu trainieren, die von anderen Kunden verwendet werden könnten. Zu diesen zählen:
- Alle identifizierbaren Datenfelder (z. B. Felder für Benutzername und E-Mail-Adresse) werden aus dem Trainings-Dataset ausgeschlossen.
- Ein Verarbeitungsalgorithmus für natürliche Sprache wird angewendet, um bestimmte Identifizierungsinformationen, die für das Modell in den verbleibenden Freitextfeldern nicht relevant sind, aus dem Trainings-Dataset zu identifizieren und zu entfernen.*
- Daten werden in ein maschinenlesbares Format konvertiert. Dies geschieht in der Regel durch einen „Tokenisierungsprozess“, der Freitext in numerische Vektorform umwandelt, wobei der resultierende Vektor ohne die Verwendung eines zugehörigen Tokenizers nicht für Menschen lesbar ist.
*Bei AI Agents – Advanced (Ultimate) bestimmen Kunden direkt, wie das Schulungs-Dataset bereinigt werden soll, wenn Servicedaten für das Modelltraining erforderlich sind. Unsere Anonymisierungsmethoden erkennen verschiedene Kategorien personenbezogener Informationen in den Nachrichten und ersetzen die betreffenden Werte anhand von Inhaltseinheiten durch den jeweiligen Kategorien entsprechende anonyme Labels. Dabei werden beispielsweise anstelle von E-Mail-Adressen <EMAIL>-Labels und anstelle von Bankkontonummern <IBAN->Labels in die Nachricht eingefügt. <EMAIL>- und <IBAN->Platzhalter sind Beispiele für unsere standardmäßigen und vordefinierten Inhaltseinheiten. Hier finden Sie eine Liste häufig verwendeter Einheiten.
In keinem Zendesk-Modell werden Schulungs-Datasets gespeichert, und Kundendaten unterliegen jederzeit unseren bestehenden Sicherheits- und Datenschutzverpflichtungen, einschließlich wie in den folgenden Abschnitten beschrieben:
- Trust Center
- Richtlinie für das regionale Daten-Hosting
- Service Data Deletion Policy (Richtlinie zur Löschung von Servicedaten)
Keine Auswirkung auf aktuelle Vereinbarungen
Ihre Nutzung der Funktionen von Zendesk KI hat keine Auswirkungen auf Ihre bestehenden Vereinbarungen mit Zendesk. Wenn Sie ein Addendum zur Datenverarbeitung (DPA) mit Zendesk abgeschlossen haben, gelten die Bestimmungen dieses DPA weiterhin für Ihre Nutzung der Dienste. (Für EAPs gelten separate Bedingungen.)
Generative KI
Neben den proprietären Machine-Learning-Modellen von Zendesk bietet Zendesk auch eine Reihe von Generativen KI Funktionen, die von LLMs von Drittanbietern wie OpenAI unterstützt werden. Zendesk verwendet vorkonfigurierte Modelle, und kein Dritter verwendet Ihre Eingaben, um seine Modelle zu trainieren oder seine Dienste anderweitig zu verbessern.
Weitere Informationen: Generative KI bei Zendesk.
Hinweis zur Übersetzung: Dieser Beitrag wurde mit automatischer Übersetzungssoftware übersetzt, um dem Leser ein grundlegendes Verständnis des Inhalts zu vermitteln. Trotz angemessener Bemühungen, eine akkurate Übersetzung bereitzustellen, kann Zendesk keine Garantie für die Genauigkeit übernehmen.
Sollten in Bezug auf die Genauigkeit der Informationen im übersetzten Beitrag Fragen auftreten, beziehen Sie sich bitte auf die englische Version des Beitrags, die als offizielle Version gilt.