Köszönjük visszajelzését.

A cikk néhány kulcsmeghatározása a következő:

• Adatfeldolgo zás: Számítási műveletek (például átírás, következtetés vagy szintézis) végrehajtása az ügyféladatokon. A feldolgozás során nem tárolunk ügyféladatokat; az adatok csak ideiglenesen léteznek az illékony memóriában (RAM), és a feldolgozás befejezése után azonnal törlődnek.
• Adatok tartózkodása és tárolá sa: Arra vonatkozik, ahol az ügyfelek adatait tartósan tárolják („nyugalmi állapotban”). Ez magában foglalja a konfigurációt, a bérlőspecifikus beállításokat és a tárolt naplókat.
• Média reziden cia: A média (például a hangfolyamok) a lehető leghosszabb ideig a származási helyükön maradnak, és nem kerülnek tartósan áthelyezésre vagy tárolásra a régión kívül, még akkor sem, ha a feldolgozás egy másik földrajzi területen történik.
• Alfeldolgozó: Harmadik féltől származó szolgáltató, aki szigorú szerződéses és technikai ellenőrzés mellett meghatározott funkciókat (pl. LLM-következtetést, beszédfelismerést) végez az ügyfelek adataira vonatkozóan.

A szabályozott régiókban, például Szingapúrban működő ügyfelek esetében különbséget teszünk az adatok táro lásának helyén (tartózkodási hely) és az adatok kiszámí tásának helyén (feldolgozás).

AI architektúránk egyik alapvető eleme az elkötelezettség az átmeneti feldolgozás és a nulla adatmegőrzés iránt. Megközelítésünk kiemeli az adatvédelmet és a biztonságot azáltal, hogy biztosítja, hogy az ügyfelek adatait soha ne tároljuk vagy őrizzék meg az AI műveletek során.

• ASR és TTS láthatóság: Valós idejű átírás (ASR) vagy beszédszintézis (TTS) során az adatok csak a feldolgozó motor illékony memóriájában (RAM) léteznek, és használat után azonnal törlődnek. A feldolgozás után nem tárolunk vagy tárolunk adatokat.
• Hozzáfér és-ellenőrzés: A következtetési szakaszban egyetlen emberi alkalmazott (belső vagy alprocesszor) nem férhet hozzá nyers hang- vagy szövegfolyamokhoz.
• Nincs másodlagos használ at: Szigorú szerződéses és technikai akadályokat tartunk fenn annak biztosítása érdekében, hogy az ügyfelek adatait — beleértve az üzeneteket és a hangot — soha ne használjuk fel az alfeldolgozók tulajdonában lévő alapmodellek képzésére, átképzésére vagy fejlesztésére.

Szigorú harmadik féltől származó kockázatértékeléseket végezünk valamennyi alfeldolgozóval kapcsolatban.

• Harmadik féltől származó kockázatértékelések: Minden alfeldolgozó szigorú értékelésen megy keresztül.
• Titkosí tás: Az alfeldolgozóknak küldött adatokat továbbítás közben titkosítják, csak RAM-ban dolgozzák fel, és soha nem tárolják.
• Auditálhatóság: Az alfeldolgozóknak irányuló összes API-hívást ellenőrzési célokra naplózzák (csak metaadatok; érzékeny hasznos terhelések nem kerülnek a naplókból).
• El@@ szá moltathatóság: Amennyiben egy alfeldolgozónál történt adatincidens, a [Vállalata] fenntartja az elsődleges elszámoltathatóságot, és az összes ügyfél értesítését és javítását a szokásos adatfeldolgozási kiegészítésünk (DPA) szerint kezeli.

Az átláthatóság biztosítása érdekében az alábbi táblázat pontosan felvázolja, hogy mennyi ideig tároljuk az adatokat az ökoszisztémánkon belül:

A mi Retrieval-Augmented Generation (RAG) architektúrát AI Assistant használ. Ez biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia a belső modellképzés helyett a konkrét „Ground Truth” dokumentumok alapján választ ad.

• URL-/dokumentumfrissítések: Egy tudásforrás frissítésekor a rendszer újraindexeli a tartalmat, és helyettesíti a korábbi verziókat.
• Késleltet és: A frissített tartalom általában [X] percen belül tükröződik az AI válaszaiban.
• Gyor@@ sítótár kezel ése: Az aktív munkamenetek a munkamenet elején elérhető kontextusot használják; azonban minden későbbi munkamenet kénytelen lekérdezni a legfrissebb indexet, megakadályozva az elavult vagy „hallucinált” adatok újrafelhasználását.