如何应对数据隐私挑战？AI可提供更具策略性的保护方案

在线处理所有工作任务无疑是一个有吸引力的发展目标。网上想着买日用品，远程接受医生治疗的可能性无穷无尽。经过18个月的全球疫情隔离，在线即时获取基本安全、办公和娱乐平台已成为许多国家维持人民正常生活的重要支柱。但在这个触手可及的新世界，也有许多新的风险。

随着网络资源的兴起，也出现了违规、诈骗甚至身份盗用等现实挑战。截至目前，2021年，一系列知名安全事件(如泛在、Parler、Mimecast、Pixlr等。)导致数百万用户的个人身份信息(PII)意外泄露。大量个人数据被黑客丢失、窃取、暴露甚至利用。遗憾的是，这种问题长期存在，单次违规平均会给相关企业造成386万美元的损失，并不认为是对用户群体的伤害。

可以看出，人们正在从根本上改变他们在线互动和使用在线服务的方式。为了与之匹配，企业必须拿出相应的高安全性和用户隐私保护方案。但是如何实现呢？一些行业专家认为，答案是人工智能(AI)。

全力发展隐私科技

Gartner在2019年进行的一项研究预测，到2023年，40%的隐私合规技术将应用AI技术。到2022年，全球隐私保护支出预计将达到80亿美元。显然，企业管理者逐渐意识到数据隐私的重要性，并开始接受这一必不可少的可观支出。

极高的流量和系统复杂性已经远远超出了人力所能承受的极限。真正阻止黑客攻势的唯一方法就是在他们擅长的战场上进行正面攻击。然而，从另一个角度来看，仅仅因为问题本身极其困难，并不意味着相应的解决方案一定同样困难。事实上，数据隐私解决方案还应该将对用户体验的直接影响降至最低。否则，我们用来保护客户安全的手段往往会成为影响客户使用体验甚至选择放弃使用的罪魁祸首。

一段新征程：以客户身份为起点

在数据隐私中，最基本的出发点是企业应该如何处理用户的个人身份信息。在这方面，企业主要面临两个核心问题：1。如何通过适当的监督确保客户数据的获取、存储和使用得到许可；2.用户事件的数量。

不同的行业和地区往往有非常不同的规定和规定，这给合规工作带来了很大的挑战。如果不能克服这个困难，那就根本不是AI软件了。另外，如果用户事件数量过大，那么涉及的认证强度很可能会让企业感到无所适从。

Strivacity在这一领域进行了一系列创新尝试。他们的产品包括自适应访问控制，可以通过简单的无代码集成将安全无摩擦的登录机制嵌入到任何应用程序中，同时提供客户隐私身份的特殊存储功能。

他们还提供了自适应多因素认证选项——，作为全球企业认证客户的首选，多因素认证应该不需要过多介绍。但关键词是“自适应”，重点是如何实现与AI技术的无缝融合。

《奋斗》是由基思格雷厄姆和斯蒂芬考克斯创办的。考克斯解释了他们如何解决前面提到的两个核心挑战：

“首先，消费者应该愿意接受具体的数据监管方案，其次，用户应该能够随时吊销数据监管许可证。这两点是数据隐私的基础。在机器学习领域，“被遗忘的权利”在政策和实践上仍然存在双重挑战。但更重要的是，我们必须主动、积极地解决这样的现实挑战。”

关于AI和机器学习，他解释说，“从用户的角度来看，机器学习的被动技术属性还有一个额外的好处。事实上，它的用户体验(UX)非常友好，它可以在没有任何直接用户交互的情况下顺利工作。众所周知，用户，尤其是消费用户，一直都极其抗拒繁琐和糟糕的安全控制操作。”

通常，企业需要鼓励消费者交换一些隐私，以获得更好的安全效果。任何在线平台都必须为自己的交易处理方式建立信任基准，这一点在客户身份和个人身份信息中尤为明显。

无需个人身份信息与地址，即可实现商务运作

在网上下单，坐在家里等待收货，似乎很顺利，也很自然。去年以来肆虐全球的新冠肺炎疫情导致跨境电子商务销售额飙升至近1万亿美元。然而，当我们在网上购买各种商品并向商家提供送货地址时，风险总是随之而来。

随着跨境电子商务活动的发展，各国语言和地址格式的差异，使得消费者越来越难以进行身份认证。个人地址是消费者身份的基本要素，往往与信用卡、银行、驾照等联系在一起。并且通常不限于单个国家/地区。

一个名为Ship2MyID的平台应运而生，希望以一种新的方式提供交付体验。联合创始人Kush Santosh做出了这样的解读，“为了缓解数据滥用，我们搭建了这样一个平台，帮助企业和消费者在没有消费者个人身份信息的情况下完成交互。”

“消费者只需要接受本地

Santosh坚信，消费者应该自主持有个人数据，同时100%控制共享内容及共享对象。Santosh解释称，数据收集方一般对普通消费者没多大兴趣，而是更多关注消费者群体的行为模式与购买偏好。各品牌方及企业正是利用这些洞察结论向消费者精准推销自己的产品。

将消费者个人身份信息与其行为相关数据进行拆分，无疑代表着一种更符合道德约束且更加安全的处置方式，能够帮助消费者在无需透露个人身份信息的前提下向企业公开自己的需要，并在不提及购买内容的前提下向配送服务商提供必要的收发货信息。凭借Ship2MyID这样的平台，邮政物流将很快成为国家层级的大规模数据中心，帮助消费者与企业之间安全无忧地完成各类交易。

此外，对合法行为数据的访问还有望避免消费者数据遭到黑客攻击影响或窃取，能够在一定程度上应对日益增长的数据隐私挑战。

数据安全AI技术的未来：非侵入性与高效性

客户数据已经成为新时代下的新资产。通过前文的两个案例，相信大家都会有类似的判断：保护个人信息，就是保护客户的消费决策权。而AI技术将帮助客户更具策略性地共享或保留自己的个人信息。

另一大重点，在于面向客户的应用程序算法及机器学习系统还必须拥有极强的稳健性，毕竟我们最私密的信息就存放在这座堡垒当中。

着眼于未来，数据隐私的切实保障似乎还需要更多投资、更全面的监管机构以及更深入的督导指引。而一切努力的目标只有一个——在不损害用户体验的情况下，实现良好的用户安全态势。