Nossa tecnologia processa transcrições de suporte ao cliente para automatizar conversas, fornecer análises e aprimorar processos. Esses dados de suporte ao cliente podem conter dados de informações de identificação pessoal (IIP) dos usuários finais.
Para minimizar os dados de IIP em mensagens de chat ou e-mail armazenadas em nossos sistemas, implementamos um processo de limpeza quando esses dados são recebidos.
Nossos sistemas de machine learning e inteligência artificial não exigem dados de IIP para treinamento ou classificação, permitindo que esses dados sejam anonimizados nas mensagens sem comprometer o serviço que fornecemos aos nossos clientes.
Os métodos de anonimização para mensagens detectam diferentes categorias de dados de IIP nas mensagens e substituem esses valores por um rótulo anônimo correspondente às categorias detectadas usando entidades. Por exemplo, os endereços de e-mail nas mensagens são substituídos por rótulos de <EMAIL>, números de conta bancária são substituídos por rótulos de <IBAN> e assim por diante. Dessa maneira, conseguimos evitar o processamento ou armazenamento de quaisquer dados de IIP em nossos sistemas. Os placeholders <EMAIL> e <IBAN> são exemplos de nossas entidades padrão e predefinidas. Aqui há uma lista de entidades comumente usadas.
É importante ressaltar que, embora tomemos muito cuidado para implementar processos robustos de limpeza, não podemos garantir que 100% dos dados de IIP que possam ser recebidos serão removidos. Como em qualquer sistema automatizado e dada a natureza das conversas de chat por texto livre, sempre existe a possibilidade de falsos positivos ou falsos negativos na detecção e anonimização de dados de IIP.
Veja mais informações sobre as entidades a seguir: