Datensicherheits- und Datenschutzrichtlinien für Whatfix AI-Funktionen

Whatfix verwendet eine Kombination aus generativen AI Modellen von Microsoft Azure, OpenAI und Google Vertex AI, um alle Whatfix AI Funktionen zu unterstützen. Dies gewährleistet Vielseitigkeit und Robustheit unserer AI Angebote.

Whatfix verwendet mehrere miteinander verknüpfte AI Modelle, die zusammenarbeiten, um nahtlose und integrierte Funktionalitäten zu bieten.

Das generative AI Modell von Whatfix wird mit den Programmiersprachen Python und Java erstellt, die aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Bewältigung komplexer AI Aufgaben ausgewählt wurden.

Nein, Whatfix verwendet Ihre Inhalte oder Daten nicht, um das AI Modell zu trainieren. Das Modell arbeitet unabhängig von Ihren Daten.

Whatfix benötigt Ihre PII Daten nicht, um AI Funktionen zu nutzen. Wenn jedoch personenbezogene Daten in den Eingabedaten enthalten sind, kann die von der AI erzeugte Antwort ebenfalls personenbezogene Daten enthalten. Whatfix befolgt strenge Richtlinien, um sicherzustellen, dass die PII-Daten gemäß den Vereinbarungen behandelt werden. Whatfix streicht PII-Informationen aus den eingegebenen Daten, wo immer dies möglich ist.

Die Genauigkeit des Whatfix AI-Modells wird durch kontinuierliche Überwachung und Bewertung sichergestellt. Merkmalsspezifische Verbesserungen werden implementiert, um etwaige Ungenauigkeiten zu adressieren und zuverlässige und genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

Nein, Whatfix verwendet keine AI, um voreingenommene oder einflussreiche Inhalte zu erzeugen. Unser Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung neutraler, datengestützter Insights, die auf Ihre Bedürfnisse und Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

Whatfix hostet seine AI-Modelle über private oder dedizierte Instanzen von Azure OpenAI, die in der Cloud-Infrastruktur von Whatfix auf Microsoft Azure bereitgestellt werden. Diese Instanzen werden in dem Rechenzentrum oder der Region bereitgestellt, das bzw. die Ihrem Standort entspricht, wodurch die Einhaltung der Datenresidenz gewährleistet und die Latenzzeit minimiert wird.

Befindet sich der Unternehmensstandort beispielsweise in der EU, gehen alle Anfragen an private Instanzen dieser Modelle, die in der EU-Region eingesetzt werden.

Datenaufbewahrung: Whatfix hält sich an eine Standard-Datenaufbewahrungsrichtlinie und bewahrt Daten bis zu zwei Jahre nach Beendigung der Kundenbeziehung auf.

Löschung von Daten: Sie können die Löschung Ihrer Daten beantragen, und Whatfix verpflichtet sich, solche Anträge innerhalb von 30 Tagen gemäß den Richtlinien zur Aufbewahrung und Löschung von Daten zu bearbeiten.

Whatfix verwendet robuste Sicherheitsprotokolle, um sicherzustellen, dass das AI-System vor Angriffen geschützt ist. Die Modelleingaben werden in einer sicheren Cloud-Umgebung verarbeitet, und wir verfügen über Zertifizierungen nach weltweit anerkannten Compliance-Standards wie ISO 27001 und SOC 2, um die Integrität unserer AI Modelle und -Infrastruktur zu gewährleisten.

Modell-Training: Das Whatfix AI System ist weitgehend autonom und führt Aktionen wie die Verarbeitung von Anfragen und die Generierung von Antworten mit minimalen menschlichen Eingriffen durch.

Die Rolle des Menschen: Menschliche Interaktion ist für die Qualitätskontrolle, die Überwachung und die Verbesserung der AI Leistungen unerlässlich, um hohe Standards aufrechtzuerhalten und die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Whatfix stellt sicher, dass die AI mit den besten Praktiken der Branche übereinstimmt.

Die AI-Funktionen von Whatfix sind so konzipiert, dass sie Sie unterstützen und nicht in Ihrem Namen Entscheidungen treffen. Die AI liefert Ergebnisse, Vorschläge und Antworten auf der Grundlage Ihrer Anfragen, erfordert aber immer die Überwachung durch einen Menschen, um die Ergebnisse zu validieren und darauf zu reagieren. Dadurch wird sichergestellt, dass das menschliche Urteilsvermögen bei allen Entscheidungsprozessen im Mittelpunkt steht.

Ja, Whatfix speichert die von den AI Funktionen generierten Abfragen und Antworten, um die von den Benutzern gestellten Fragen zu verstehen und die Funktionen zu verbessern.