至顶网CIO与CTO频道 03月02日 编译:新闻报道里不时有数据泄露和数据误用的消息,因此大家对一些公司处理个人信息的做法抱警惕态度是可以理解的。事实上,根据Pew Research Center 的一项调查结果,79%的消费者都在关注坊间公司如何使用收集到的资料,超过一半的消费者觉得坊间公司对于如何使用这些数据未做出充分说明。
科技公司在使用客户个人数据方面建立起信任非常关键。这也是为什么我们就如何建立客户群信任邀请了福布斯技术委员会成员发表他们的看法。下面是他们的主要建议。
1 、透明度优先
科技公司存储和使用消费者数据的方式应该更加透明些,应该令消费者很容易改变自己的状态以及很容易从公司的数据库中删除自己的资料。欧盟公民一般数据保护法规(GDPR)和加州公民消费者隐私法(CCPA)是两个隐私条例,二者是全球关于关于科技公司处理和尊重个人信息做出的努力的一部分。—— Boaz Shunami,Komodo Cyber Security LTD
2 、将数据的力量交给消费者
科技公司肯定应该实施稳健的网络安全控制及保护消费者的数据。这样做本身并不能保证客户的信心。科技公司必须为消费者提供直观的门户网站,令他们可以控制自己的个人数据。消费者应该可以自己定义与谁共享数据。消费者应该能够看到自己的数据及根据需要修改数据。——Vinod Vasudevan,Paladion
3 、提供更好的数据管理可视性及无磨擦性
2020年里公众将开始了解在我们点击“批准”服务协议时隐含的权衡。更好的数据使用和销售可见性可以更好地执行联邦隐私法律。那些提供透明度、令消费者以无摩擦方式管理自己数据的公司将在未来十年成为赢家。——Michael Keithley,United Talent Agency
4 、帮助消费者了解你的业务目标
使用消费者数据的方式要透明。我们也知道,所有企业都需要有时以某种方式赚钱,免费产品可以利用消费者数据兑现。例如,客户的兴趣和购买习惯可以用来推针对性广告。不要藏着掖着。相反,要培养开放的沟通方式,帮助消费者了解多些——消费者可能会欣赏如此而来的透明度!——Ryan Chan,UpKeep Maintenance Management
5、公开公司文化
我觉得一个公司公开自己的文化后可以在一定程度上得到消费者的信任。要记住,消费者了解了公司文化变得精明后,公司文化也就扎根了,而公司的文化是为客户发展出来的,那么客户会觉得手握大权及得到了信任,因而客户如果要得到想要的东西及保护他们的数据,他们就可以做到。—— WaiJe Coler ,InfoTracer
6 、在营销中激发信任
所有的营销里都应该巧妙地激发消费者的信任。例如,可以在电子邮件营销信息里提醒消费者他们的数据是如何被使用的。这些微妙的提醒可以更好地帮助消费者将数据托付给你的公司,这些微妙的提醒还可以向他们证明你的业务是透明的和真实的。—— Thomas Griffin,OptinMonster
7 、敲定意向管理和数据隐私政策
消费者参与和个人数据往往涉及到将透明度和控制的组合在一起赢得信任。已知的东西要有可视性,控制及修改涉及到使用和访问数据意向的工具要有明确规定的条文,这些都十分关键。随着CCPA和GDPR的实施,对公司的问责更加多了。我相信这对以上各项都是一个强制功能。——Charles Manning,Kochava
8、实施强密码要求及多个安全问题
新闻头条里不时出现高科技公司收集和共享个人数据的故事,消费者对隐私日益警惕也就毫不奇怪了。关键是要向客户说明他们的数据是安全的,要证明除了需要处理他们的交易的人以外无人可以访问他们的数据。设定强密码和多个安全问题是向客户表明这一点的好方式。—— Anna Frazzetto,Harvey Nash
9 、令选择退出变得简单
剑桥分析(Cambridge Analytica)丑闻爆出后,科技公司和用户之间的信任纽带已经破裂。要修复信任纽带,技术企业必须明确及公开地就数据的收集、存储和加密与用户进行沟通。这方面的透明度以及退出服务的选项是重建信任的关键。—— Marc Fischer,Dogtown Media LLC
10、以客户为中心的隐私和安全决策
企业可以在涉及隐私和安全操作时制定以客户为中心决策赢取顾客的信任,包括建立专门的内部隐私组织,将网络安全作为头等大事来抓。企业应该选择值得信赖的数据合作伙伴、对全体员工就隐私权进行培训及丢弃不再需要的客户数据元素。—— Rob Eleveld,Ekata Inc.
11 、积极主动随时准备就绪
要在消费者提出要求前就以使用友好的方式解决好他们关注的东西。如果一开始就主动地显示你的公司已经想到了各种好的或不好的、可能出现的情况,你的消费者很可能会更愿意共享他们关于数据的想法。要记住,这些把自己的信任交给你的公司、将自己的数据交给你的公司保护的客户是真实的人,必须尊重客户的信任。—— Kison Patel,DealRoom
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。