Dziękujemy za opinię.

Niektóre kluczowe definicje w tym artykule obejmują:

• Przetwarzanie danych: Czynność wykonywania operacji obliczeniowych (takich jak transkrypcja, wnioskowanie lub synteza) na danych klientów. Żadne dane klienta nie są przechowywane podczas przetwarzania; dane istnieją tylko tymczasowo w pamięci lotnej (RAM) i są usuwane natychmiast po zakończeniu przetwarzania.
• Rezydencja i przechowywanie danych: Odnosi się do miejsca, w którym dane klientów są trwale przechowywane („w spoczynku”). Obejmuje to konfigurację, ustawienia specyficzne dla najemcy i zapisane dzienniki.
• Rezy@@ den cja mediów: Media (takie jak strumienie audio) pozostają w miejscu pochodzenia tak długo, jak to możliwe i nie są trwale przenoszone ani przechowywane poza region, nawet jeśli przetwarzanie odbywa się w innej geografii.
• Podprocesor: Zewnętrzny dostawca usług zaangażowany w wykonywanie określonych funkcji (np. wnioskowania LLM, rozpoznawania mowy) na danych klientów, pod ścisłą kontrolą umowną i techniczną.

W przypadku klientów działających w regionach regulowanych, takich jak Singapur, rozróżniamy miejsce przechowywania danych (miejsce zamieszkania) i miejsce obliczania danych (Przet warzanie).

Podstawowym aspektem naszej architektury sztucznej inteligencji jest zaangażowanie w efemeryczne przetwarzanie i zerowe przechowywanie danych. Nasze podejście traktuje priorytetowo prywatność i bezpieczeństwo danych, zapewniając, że informacje o klientach nigdy nie są przechowywane ani przechowywane podczas operacji AI.

• Widoczność ASR i TTS: Podczas transkrypcji w czasie rzeczywistym (ASR) lub syntezy mowy (TTS) dane istnieją tylko w pamięci lotnej (RAM) silnika przetwarzającego i są usuwane natychmiast po użyciu. Żadne dane nie są przechowywane ani przechowywane po przetworzeniu.
• Kontrola dostępu: Żaden pracownik ludzki (wewnętrzny lub podprocesor) nie ma dostępu do surowych strumieni audio lub tekstu podczas fazy wnioskowania.
• Brak wtórnego użycia: U trzymujemy surowe bariery umowne i techniczne, aby zapewnić, że dane klientów — w tym monitów i audio — nigdy nie są wykorzystywane do szkolenia, przekwalifikowania lub ulepszania modeli fundamentowych należących do podprocesorów.

Przeprowadzamy rygorystyczne oceny ryzyka stron trzecich dla wszystkich podwykonawców.

• Oceny ryzyka stron trzecich: Wszyscy podprocesorzy przechodzą rygorystyczną ocenę.
• Szyfrowanie: Dane wysyłane do podprocesorów są szyfrowane podczas transportu, przetwarzane tylko w pamięci RAM i nigdy nie przechowywane.
• Możliwość audytowania: Wszystkie wywołania API do podprocesorów są rejestrowane do celów audytu (tylko metadane; poufne ładunki są wyłączone z dzienników).
• Odpowiedzi@@ alność za incydenty: W przypadku incydent u danych u podpodmiotu przetwarzającego, [Twoja firma] zachowuje podstawową odpowiedzialność i obsługuje wszystkie powiadomienia klientów i środki naprawcze zgodnie z naszym standardowym dodatkiem do przetwarzania danych (DPA).

Aby zapewnić przejrzystość, poniższa tabela przedstawia dokładnie, jak długo dane są przechowywane w naszym ekosystemie:

Nasza AI Assistant korzysta z architektury Retrieval-Augmented Generation (RAG). Zapewnia to, że sztuczna inteligencja zapewnia odpowiedzi oparte na konkretnych dokumentach „Ground Truth”, a nie na wewnętrznym szkoleniu modelu.

• Aktualizacje adresów URL/dokumentów: Gdy źródło wiedzy jest aktualizowane, system ponownie indeksuje zawartość i zastępuje poprzednie wersje.
• Opóźnienie: Zaktualizowana treść zazwyczaj odzwierciedla się w odpowiedziach sztucznej inteligencji w ciągu [X] minut.
• Obsługa pamięci podręcznej: Aktywne sesje wykorzystują kontekst dostępny na początku sesji; jednak wszystkie kolejne sesje są zmuszone do zapytania o najnowszy indeks, zapobiegając ponownemu wykorzystaniu nieaktualnych lub „halucynacyjnych” danych.