Чатботы несут реальные риски для конфиденциальности — но их можно избежать. Вот где на самом деле находятся риски в системе чатбота и что такое правильная обработка данных.
Чатботы безопасны в использовании, когда они созданы с надлежащими механизмами защиты. Риски реальны: утечка данных, нарушения конфиденциальности и отказы в соответствии — это все задокументированные проблемы в плохо спроектированных развертываниях. Но они неизбежны. Безопасность чатбота зависит почти полностью от того, как он обрабатывает данные, которые проходят через него, особенно от того, что происходит с информацией клиента после завершения разговора.
Последняя часть — это то, на что большинство компаний не смотрят внимательно. Интерфейс чатбота виден. Обработка данных под ним обычно нет.
Чатботы теперь глубоко интегрированы в поддержку клиентов. Более 67% потребителей во всем мире взаимодействовали с чатботом для поддержки клиентов в прошлом году, и 80% компаний либо используют, либо планируют внедрить чатботы на базе ИИ. В таком масштабе чатботы обрабатывают огромные объемы личных данных каждый день: имена, адреса электронной почты, номера заказов, детали учетной записи, а в некоторых отраслях платежную или медицинскую информацию. Чатбот ИИ LiveAgent поставляется с циклом самообучения , который активируется каждый раз при разрешении билета поддержки, автоматически удаляя личные данные перед сохранением чего-либо, так что ваша база знаний растет с каждым разговором без сохранения того, что она не должна.
Озабоченность потребителей соответствовала темпам внедрения. 82% интернет-пользователей во всем мире сообщают, что они очень обеспокоены тем, как собирается и используется их личная информация. 70% потребителей мало доверяют компаниям принимать ответственные решения о том, как они используют ИИ в своих продуктах. И 29% организаций называют проблемы безопасности и конфиденциальности причиной того, что они еще не внедрили чатботы, даже если видят ясную бизнес-ценность в этом.
Эта озабоченность обоснована. Concentric AI обнаружила , что инструменты генеративного ИИ подвергли примерно три миллиона конфиденциальных записей на организацию только в первой половине 2025 года. Нормативные акты GDPR и обучения ИИ на данных теперь явно признают запоминание данных как риск соответствия, подвергая организации значительным штрафам, если данные клиентов попадают в обучающий корпус модели ИИ без надлежащей анонимизации.
Вопрос не в том, несут ли чатботы риск конфиденциальности. Они это делают. Вопрос в том, какие конкретные риски существуют, где они находятся в системе и что делает хорошо спроектированный чатбот, чтобы их устранить.
Риски чатботов делятся на несколько отдельных категорий. Некоторые напрямую влияют на клиента. Другие создают юридическое и операционное воздействие на бизнес. Большинство можно избежать с правильным выбором дизайна.
Чатботы обычно обрабатывают персональные данные: имена, адреса электронной почты, номера заказов, детали учетной записи, платежные ссылки. Если эти данные хранятся в незащищенных логах или передаются без шифрования, они становятся целью. Любая уязвимость системы, неправильная конфигурация или несанкционированный доступ могут превратить журнал разговоров в утечку данных. По данным Botpress , чатботы, обрабатывающие конфиденциальные данные пользователей без надежных механизмов защиты, по умолчанию становятся риском для конфиденциальности.
LiveAgent решает эту проблему на уровне платформы. Все размещенные учетные записи работают через HTTPS по умолчанию, что означает, что вся связь между браузером и LiveAgent, включая чат и электронную почту, зашифрована. Даже если кто-то перехватит соединение, данные, проходящие через него, не могут быть расшифрованы. Вы можете узнать больше о шифровании HTTPS LiveAgent .
Когда чатботы учатся на разрешенных билетах поддержки без предварительной анонимизации данных, они накапливают личные данные внутри самой базы знаний. Будущий запрос клиента может затем вывести информацию, которая возникла в приватном разговоре другого клиента. Это один из наименее видимых рисков в развертываниях чатботов и один из наиболее сложных для обнаружения после того, как это произойдет.
Чатботы на базе ИИ могут генерировать звучащие уверенно ответы, которые фактически неправильны. Это иногда называется галлюцинацией: модель производит выходные данные, которые кажутся правдоподобными, но не основаны на точной информации. В контексте поддержки клиентов придуманный ответ о политике возврата, спецификации продукта или правиле выставления счетов может причинить реальный вред. FTC дала сигнал , что она будет тщательно проверять утверждения ИИ и то, как компании продвигают и развертывают инструменты ИИ, а преувеличение возможностей чатбота или позволение ему предоставлять неправильную информацию о ценах или условиях создает риск неправильного представления.
Компании, работающие на регулируемых рынках, особенно те, которые подпадают под GDPR в Европе, сталкиваются с конкретными юридическими обязательствами в отношении того, как обрабатываются, хранятся и удаляются данные чатбота. Сводка по обеспечению соответствия Европейского совета по защите данных за 2025 год подтвердила, что интерфейсы поддержки клиентов на базе ИИ теперь являются третьим по величине источником жалоб GDPR, и штрафы масштабируются в зависимости от доходов компании, а не от характера чатбота. Крайний срок соответствия Закону об ИИ ЕС для высокорисковых систем наступает в августе 2026 года, что добавляет дополнительную срочность.
Модели ИИ могут запоминать и позже воспроизводить конкретные последовательности из своих данных обучения, включая личные данные. Исследования подтверждают , что модели ИИ воспроизводят точные последовательности обучения, включая имена, электронные письма и номера телефонов, когда их запрашивают определенным образом, что означает, что ПДн, поступающие в конвейер обучения, могут утекать через обычные разговоры с совершенно не связанными клиентами.
Когда чатбот не может разрешить проблему и передает ее человеческому агенту без контекста, клиент вынужден повторяться. Треть агентов , берущих на себя расширенные разговоры, не имеют достаточного контекста для эффективной помощи. Помимо разочарования, которое это вызывает, плохо спроектированная передача может также открыть больше личных данных, чем необходимо, если полный журнал разговоров передается агенту, которому нужна только краткое резюме.
Клиенты, которые не знают, что разговаривают с чатботом, не могут принять обоснованное решение о том, какую информацию делиться. 42% потребителей считают, что чатботы всегда должны раскрывать, что они не человеческие. Когда это раскрытие не происходит и клиент позже понимает, что поделился конфиденциальными данными с автоматизированной системой, ущерб доверия значительный и часто постоянный.
Не все эти риски в равной степени применяются к каждому развертыванию. Хорошо ограниченный, правильно спроектированный чатбот с автоматической анонимизацией ПДн, четкими путями эскалации и точным управлением знаниями по умолчанию решает большинство из них. Профиль риска чатбота отражает решения по дизайну, принятые до его запуска.
Попробуйте LiveAgent бесплатно и убедитесь сами.
Большинство обсуждений о безопасности чатботов сосредоточены на самом разговоре: правильно ли чатбот что-то говорит или вводит в заблуждение. Это важно, но это не то место, где находятся наиболее серьезные риски для конфиденциальности. Более глубокие риски структурные, и они находятся в двух конкретных местах: что хранится и что используется для обучения ИИ.
Каждый разговор клиента с чатботом генерирует журнал. Этот журнал обычно содержит слова клиента дословно, что означает, что он может содержать его имя, адрес электронной почты, номер учетной записи, детали его жалобы или любую другую личную информацию, которую они поделили, чтобы получить помощь.
Если эти журналы хранятся без анонимизации, бизнес сидит на базе данных персональных данных, которая нуждается в защите, управлении и во многих юрисдикциях должна быть доступна для удаления по запросу. Интерфейсы поддержки клиентов на базе ИИ теперь являются третьим по величине источником жалоб GDPR согласно сводке по обеспечению соответствия Европейского совета по защите данных за 2025 год, после только файлов cookie и прямого маркетинга. Штрафы масштабируются в зависимости от доходов, а не от сложности чатбота. H&M был оштрафован на €35,3 млн за мониторинг сотрудников через внутренний инструмент чата. Более мелкие компании сталкивались с штрафами специально за непрозрачное автоматизированное принятие решений.
Конкретный пример: чатбот, который автоматически отклоняет запрос на возврат, не объясняя почему, или маршрутизирует клиента в очередь с более низким приоритетом на основе алгоритма, который клиент не может увидеть или оспорить. В соответствии с GDPR, клиенты имеют право понимать и оспаривать автоматизированные решения, которые на них влияют. Если компания не может объяснить, как ее автоматизированная система пришла к выводу, это непрозрачное автоматизированное решение, и регуляторы штрафовали компании за это.
Это риск, который получает наименьшее внимание и причиняет наибольший ущерб, когда он идет неправильно.
Когда чатбот учится на разговорах клиентов, что является тем, как он улучшается со временем, существует критический вопрос о том, какие данные включены в этот процесс обучения. Если база знаний чатбота обновляется с использованием необработанных данных разговоров, которые не были предварительно анонимизированы, ИИ обучается на личной информации. Эта информация может затем появиться в будущих ответах другим клиентам. Исследования показывают , что модели ИИ воспроизводят точные последовательности обучения, включая имена, электронные письма и номера телефонов, когда их запрашивают определенным образом, создавая прямую утечку ПДн через обычные разговоры с чатботом.
Это не теоретический риск. Это задокументированный режим отказа, о котором регуляторы все чаще осведомлены, и один, который GDPR теперь явно признает как риск соответствия.
Вот часть, которая ловит большинство команд поддержки врасплох.
Чатбот, который никогда не учится, остается статичным. Каждый вопрос, на который он не может ответить сегодня, он все еще не может ответить в следующем месяце. Это приводит к эскалациям, разочаровывает клиентов и подрывает ценность инвестиций. Поэтому компании хотят, чтобы их чатботы улучшались. Очевидный источник улучшения — это билеты поддержки, которые команда разрешает каждый день, так как эти билеты содержат ровно то знание, которого не хватало чатботу.
Но если вы просто кормите разрешенные разговоры билетов обратно в базу знаний чатбота без какой-либо обработки конфиденциальности, вы сохраняете имена клиентов, адреса электронной почты, номера заказов и детали жалоб как знание, которое чатбот может использовать. Это проблема защиты данных. Чатбот может, отвечая на вопрос будущего клиента, вывести информацию, которая возникла из приватного разговора другого клиента.
Это промежуток, который находится между “наш чатбот учится на билетах” и “наш чатбот учится на билетах безопасно”. Большинство компаний либо вообще не строят цикл обучения, оставляя чатбот статичным, либо строят его без уровня анонимизации, создавая обязательство по защите данных, о котором они могут не знать.
Свежие советы и предложения прямо в ваш почтовый ящик.
Цикл самообучения ИИ LiveAgent разработан с учетом этой конкретной проблемы. Конфиденциальность — это не дополнение. Она встроена в процесс до того, как что-либо будет сохранено.
Когда билет поддержки разрешен и отмечен для обучения, агент ИИ проходит через весь разговор: первоначальный вопрос клиента, неудачный ответ чатбота, разрешение человеческого агента. Он определяет пробел в знаниях и формулирует общее правило из решения агента.
Затем, перед сохранением этого правила в базу знаний, агент ИИ автоматически удаляет всю персональную информацию. Имена клиентов, адреса электронной почты, номера заказов и любые другие конфиденциальные данные анонимизируются. То, что сохраняется, это принцип: общее знание, которое делает чатбот умнее, а не личные данные клиента, чей билет его вызвал.
Это различие имеет значение по двум причинам.
Во-первых, это означает, что база знаний остается соответствующей по умолчанию. Нет этапа ручной проверки, нет одобрения офицера по конфиденциальности, необходимого перед тем, как билет может способствовать обучению чатбота. Анонимизация происходит автоматически, каждый раз, как часть процесса. Ваша база знаний растет непрерывно без накопления личных данных.
Во-вторых, это означает, что обучение действительно полезно, а не просто сохраняется. Правило, которое говорит “Цена × Количество”, более ценно, чем правило, которое говорит “клиент Джейн Смит спросила, сколько будут стоить пять предметов по 100 долларов каждый, и ответ был 500 долларов”. Первое работает для любого будущего клиента, задающего любой похожий вопрос о ценах. Второе — это конкретная точка данных, которая никому не служит и создает риск конфиденциальности для клиента, чье имя к ней привязано.
Удаление личных данных перед их попаданием в модель ИИ — самый безопасный подход, потому что ИИ никогда не видит необработанные детали в первую очередь. Если ваши записи когда-либо будут проверены, взломаны или переданы регулятору, в них нечего открывать. Цикл самообучения LiveAgent работает ровно так же: обобщить знание, удалить личные данные, сохранить только то, что помогает будущим клиентам.
Помимо цикла самообучения, несколько более широких принципов отделяют безопасный чатбот от рискованного. Они применяются, создаете ли вы что-то новое или проверяете то, что у вас уже есть.
Безопасный чатбот не сохраняет каждую деталь, которую клиент делит, просто потому, что может. Рекомендации по конфиденциальности последовательно рекомендуют собирать только то, что строго необходимо для выполнения задачи. Если клиент дает свой адрес электронной почты для проверки своей учетной записи, эта деталь не должна попадать в статью базы знаний. Если они описывают свою проблему подробно, это описание должно помочь разрешить проблему, но не должно храниться бесконечно.
95% организаций говорят, что конфиденциальность необходима для завоевания доверия клиентов к услугам на базе ИИ, согласно Benchmark по конфиденциальности данных Cisco 2025. Большая часть этого доверия исходит из честности. Клиенты должны знать, что разговаривают с ботом — 42% потребителей думают, что чатботы всегда должны говорить, что они не человеческие. Они также всегда должны иметь возможность связаться с реальным человеком. 22% потребителей говорят, что неспособность провести эскалацию — это самое раздражающее в чатботах, и клиенты, которые чувствуют себя застрявшими с ботом, который не может им помочь, вряд ли будут доверять компании позади него.
Когда чатбот передает разговор человеческому агенту, передача должна дать агенту то, что ему нужно для помощи, и ничего более. Исследование Cisco показало , что треть агентов, берущих на себя роль от чатботов, не имеют достаточной информации для эффективной помощи клиенту, что означает, что клиенты должны начать сначала. Передача полного журнала разговоров с ненужными личными данными агенту, которому нужно только краткое резюме, является как проблемой конфиденциальности, так и практической.
Поставщики чатботов сильно отличаются в том, как они обрабатывают данные клиентов. 95% организаций говорят, что конфиденциальность критична для доверия клиентов, но средства контроля, которые различные платформы фактически имеют на месте, очень различны. Перед выбором платформы чатбота стоит спросить, как хранятся данные разговоров и как долго, используются ли ваши данные для обучения общих моделей ИИ, и что происходит, если клиент просит удалить свои данные.
Закон об ИИ ЕС — это новый закон, который полностью вступает в силу в августе 2026 года и устанавливает конкретные требования для того, как системы ИИ обрабатывают данные, принимают решения и информируют пользователей. Компании, которые не соответствуют этим требованиям, сталкиваются со штрафами. Если ваш чатбот обрабатывает данные клиентов и вы обслуживаете европейских клиентов, проверка того, соответствует ли ваш поставщик требованиям до этого крайнего срока, стоит сделать раньше, а не позже.
Конфиденциальность — это не просто юридическое требование. Это фактор, который напрямую влияет на то, вернутся ли клиенты.
76% потребителей говорят, что они не будут покупать у компании, которой они не доверяют свои данные. 83% потребителей думают о доверии данных перед покупкой. И 64% потребителей перестали использовать бизнес из-за озабоченности тем, как он обрабатывает их информацию.
Поддержка клиентов — это место, где люди делятся некоторыми из своих наиболее конфиденциальных деталей. Номер заказа, спор о выставлении счетов, проблема с учетной записью: клиенты передают эту информацию, потому что им нужна помощь, а не потому, что они согласились сохранить ее в системе ИИ. Чатбот, который обрабатывает эту информацию небрежно, не просто создает юридическую проблему. Он создает опыт, который заканчивает отношения.
Поделитесь этой статьей
Lilia is a copywriter at LiveAgent. Passionate about customer support, she crafts engaging content that highlights the power of seamless communication and exceptional AI-powered service.
Продавцы Shopify часто задаются вопросом, могут ли AI-чатботы действительно эффективно справляться с растущим объемом запросов клиентов. Многие спрашивают, може...
Откройте 10 лучших практик безопасности живого чата в 2025 году. Узнайте, как бороться с угрозами, такими как фишинг и утечки данных, при этом повышая конфиденц...
Чат-боты улучшают обслуживание клиентов, автоматизируя рутинные задачи, обрабатывая несколько запросов одновременно и снижая затраты. Они повышают эффективность...
Присоединяйтесь к нашему сообществу довольных клиентов и предоставляйте отличную поддержку с помощью LiveAgent.
