Zendesk 致力于在我们值得信赖的产品和解决方案中构建 负责任的人工智能 。Zendesk人工智能建立在我们隐私、安全、准确性、透明度和客户控制的基本原则之上。
人工智能开发
Zendesk 在内部开发人工智能解决方案，即根据我们行业领先的客户服务专业知识构建自定义解决方案，并与经过审查的大语言模型 (LLM) 整合。
专有模型
Zendesk 开发自己的人工智能模型，以满足客户的细微特定需求。这些模型可能已在客户指示的范围内接受过客户数据的训练。Zendesk 会采取措施保护用于模型训练的数据，包括应用数据最小化原则、数据清理技术，以及实施与我们管理范围内所有数据相同的强大技术和组织控制（请参阅 企业安全措施）。
LLM 整合
Zendesk 通过与享有盛誉的第三方法学博士整合，在我们的解决方案中充分释放了生成式人工智能的强大功能。在 Zendesk 中部署 LLM 之前，我们会确保通过 LLM 处理的所有客户数据继续受到 Zendesk 严格安全要求的保护。我们还根据相关标准，例如准确性、偏见和安全性，严格测试所有潜在的法学MM。部署在 Zendesk 中的 LLM 都必须经过这些流程。
Privacy
Zendesk 解决平台在设计时就将隐私放在首位。我们不仅构建解决方案来解决客户和员工的服务问题，还大力投资构建一流的隐私增强解决方案。
数据最小化功能
Zendesk 为任何服务模式提供开箱即用的 工单 和 终端用户 数据 删除日程计划 。对于有更细致的数据删除要求的高级数据隐私和保护的客户，Zendesk 还提供高级数据保留策略，允许客户创建有条件的删除日程计划。
此外，所有 Zendesk 客户都可以访问标准 标记为密文功能，以便永久标记为密文敏感的工单内容。高级数据隐私和保护客户还可以访问我们 由人工智能提供技术支持的标记为密文建议 功能，该功能会自动突出显示工单中的某些类型的数据，以便专员快速标记为密文。
通知和同意功能
Zendesk 的隐私层不仅仅是数据最小化，我们还提供了支持 GDPR合规的功能，包括无缝嵌入到我们工具中的原生通知选项。
对于语音客户，Zendesk 提供了用于拨打服务热线后 提供通知和/或收集客户同意的 高级选项。客户可以选择是简单的问候语，还是需要主动同意才能继续 —— 所有问候语都提供标准脚本，也可以进行自定义，以适合公司的语音。
对于消息传送客户，Zendesk 无缝嵌入了原生 隐私声明 选项，以便客户向提交在线交谈的终端用户显示其法律条款。这样在线交谈用户可以立即了解客户隐私实践，从而避免常见的隐私挑战。
安全
Zendesk 视保护客户数据为负责任的人工智能开发之根本，并建立了强大的人工智能安全计划。Zendesk 不仅进行例行安全审核，并获得 ISO 和FedRAMP的认证，而且还模仿 Nist 人工智能风险管理框架（Nist AIRisk Management Framework）制定了人工智能治理计划。该计划将技术控制、员工政策、人工智能影响评估、严格测试和持续监测整合到一个由公司领导层监督的整体治理计划中。
下表提供了关于特定承诺的更多信息，具体承诺适用于我们自己的模式和第三方法学学位：
| 专有模型 | LLM 整合 |
| 区域数据托管（能够在美国、英国、爱尔兰、德国、日本和澳大利亚托管） | 区域数据托管（能够在美国、欧洲经济区/瑞士托管） |
| 数据托管在 Zendesk 的 SOC 2 认证AWS云环境中 | 零数据保留——除了模型提供响应所需的短暂时间内，第三方不会托管任何数据 |
| 客户可控制其数据是否用于模型训练 | 客户数据永远不会用于模型训练 |
| 支持客户的HIPAA合规（客户可 在此处与 Zendesk 签署BAA ） | 支持客户的HIPAA合规（已与 Zendesk 签署BAA ） |
透明度和可解释性
透明度是人工智能信任的基石。直接向终端用户显示的人工智能生成的回复都经过识别，因此始终很清楚用户是在与真人还是人工智能进行交互。
我们对人工智能的工作方式（包括收集哪些数据和如何使用这些数据）持开放态度。客户可以了解人工智能预测，以指导做出明智的自行程序决策。每个人工智能意向、情绪或建议的宏预测都带有置信度评分，使领导者能够精确实现自动化，并在需要时介入人工监督。对于使用人工智能专员 - 高级版的客户，Zendesk 还进一步提供了人工智能专员操作背后的逻辑，以便客户了解人工智能的工作方式，并不断迭代和改进。这种透明度为我们的技术与客户之间的信任奠定了基础，确保人工智能的使用负责任、合乎道德。
Zendesk 还提供了一个由人工智能驱动的原生质量保证工具，可持续监测输出的准确性、相关性和质量，以便客户获得做出明智决策并持续改进人工智能部署所需的信息。
客户控制
客户始终可以决定何时以及如何利用生成式人工智能技术。例如，Copilog人工智能功能分组在 集中式人工智能中心 ，并由管理员识别，管理员可以自行禁用（和重新启用）任何功能。生成式人工智能功能也在管理中心添加了标签，以便客户确切知道何时部署此技术，并可以根据需要禁用。
Zendesk人工智能还可根据客户行业或用例，适应不同程度的人工智能采用。例如，某些客户可能更喜欢利用 Copilot 自动协助功能，该功能允许人工智能工具提高专员工作效率，但在与终端用户直接互动之前仍需要人工审阅。其他客户可能希望部署由专员人工智能支持的下一代人工智能专员，以便根据业务程序直接与终端用户互动。或者，客户可能希望进行试验，并随着时间的推移逐步提高人工智能的自动化程度。
Zendesk 还确保向客户显示的人工智能输出基于客户定义的材料，如程序、政策和知识来源。我们使用 RAG（检索增强生成的缩写）等最新技术，确保客户始终掌控人工智能在不同场景中的响应方式。
客户还可以控制他们的数据。他们不仅可以在其实例中删除和/或标记为密文，还可以决定其数据是否可用于产品改进。
法律
Zendesk 了解人工智能的法律环境在不断变化，但我们以原则为基础的人工智能产品设计和开发方法使我们能够轻松适应变化。我们工具的核心是帮助客户满足数据最小化和透明度等基本原则。
为确保我们始终走在人工智能监管对话的最前沿，Zendesk 积极加入领先的行业政策和倡导组织商业软件联盟。这样 Zendesk 就可以及时了解全球人工智能监管发展，同时也可以帮助立法者了解行业中如何部署人工智能，以及哪些方面对立法而言是最重大的风险和机遇。
Zendesk 已审阅新人工智能政策的制定，包括《欧盟人工智能法案》、《科罗拉多州人工智能保护法案》和《韩国人工智能基本法案》，以确保 Zendesk 和我们的客户准备好在这些要求生效时遵守这些要求。
根据我们的观察，全球人工智能监管趋势似乎是围绕基于风险的框架进行整合，其中大多数法律义务仅适用于被视为“高风险”的人工智能系统。Zendesk 提供的客户互动和专员工作效率功能通常不被视为“高风险”，事实上，聊天机器人已被明确列为欧盟人工智能法案下风险有限的人工智能系统的一个例子（主要取决于 Zendesk 已经提出的透明度要求）见面）。我们建议客户根据其特定行业和用例自行进行影响评估。
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