KI in der Auftragsabwicklung: Sicherheitsbedenken und Gegenmaßnahmen

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Angetrieben durch die Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 hat die künstliche Intelligenz (KI) die Aufmerksamkeit der Welt auf sich gezogen. KI hat das Potenzial, Unternehmen unzählige Vorteile zu bringen. Ein Bereich, in dem KI erhebliche Fortschritte macht, ist die Auftragsabwicklung. KI-gestützte Systeme können eine Reihe manueller, zeitaufwändiger Aufgaben wie Dateneingabe, Datenvalidierung, Angebotserstellung und vieles mehr automatisieren und optimieren, und zwar mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit, die weit über das hinausgeht, was Menschen erreichen können.

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es jedoch immer Bedenken hinsichtlich der Sicherheit. KI bietet zwar unbestreitbare Vorteile, birgt aber auch eine Reihe von Risiken, darunter Datenschutzverletzungen und Compliance-Probleme. Die Einführung von KI ist wie ein zweischneidiges Schwert, und um die Vorteile des KI-Auftragsmanagements voll ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen diese Sicherheitsbedenken direkt angehen.

In diesem Leitfaden gehen wir auf die Rolle der KI im Auftragsmanagement ein und erläutern, welche Sicherheitsrisiken sie mit sich bringt. Wir erörtern auch, wie Sie diese Risiken mindern und Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Daten schützen können. Am Ende erhalten Sie eine Sicherheitscheckliste, die Sie bei der Evaluierung von KI-Lösungen für Ihr Auftragsmanagement verwenden können.

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Die Rolle der KI in der Auftragsabwicklung

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Künstliche Intelligenz ist im Zusammenhang mit der Auftragsabwicklung der Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken zur Analyse von Daten, zur Automatisierung von Aufgaben und zum Treffen fundierter Entscheidungen. KI ist keine einzelne, monolithische Technologie, sondern ein weit gefasster Begriff, der verschiedene Teilbereiche wie die Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen (ML) oder Computer Vision umfasst. Fortgeschrittene KI-Lösungen (wie turian) verwenden jedoch große Sprachmodelle - Large Language Models (LLMs)-, um übermenschliche Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Aufgaben wie Dateneingabe und-validierung zu erreichen. LLMs werden auf Milliarden von Wörtern aus verschiedenen Quellen trainiert, darunter Bücher, Artikel, Webseiten usw. Diese Modelle, wie das GPT-4 von OpenAI, können natürliche Sprache verstehen, generieren und mit ihr auf eine Weise interagieren, die menschliche Fähigkeiten nachahmt. Sie können jeden Dateninput verarbeiten, ob strukturiert, unstrukturiert oder halb-strukturiert, um genaue und kontextrelevante Ergebnisse zu liefern. Was LLMs jedoch noch leistungsfähiger macht, ist ihre Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, genau wie Menschen. Wenn sie mehr Daten verarbeiten und Rückmeldungen erhalten, können KI-Modelle ihr Verständnis und ihre Entscheidungsfähigkeit verfeinern.

Im folgenden Abschnitt erfahren Sie, wie KI Ihren Auftragseingang optimieren kann:

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Dateneingabe und -validierung

KI macht die manuelle Dateneingabe überflüssig. Sie kann Daten aus verschiedenen Quellen lesen und interpretieren, einschließlich E-Mails und verschiedenen Anhängen, und dann Ihr ERP-/CRM-System in Echtzeit aktualisieren. Die KI kann auch Daten mit Ihren bestehenden Datensätzen vergleichen und validieren, um die Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Die Zeit, die Ihr Team mit der manuellen Dateneingabe und -validierung verbringt, kann nun für wertschöpfende Aufgaben wie die Optimierung der Lieferkette, die Kundenbindung oder die Geschäftsstrategie genutzt werden. Dies bedeutet:

• Schnellere Auftragsabwicklungszeiten
• Geringere Rate menschlicher Fehler
• Erhöhte Datengenauigkeit und -konsistenz
• Höhere Kundenzufriedenheit

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Aktualisierungen und Analysen in Echtzeit

Ein fehlender Echtzeitüberblick über Ihre Auftragsabwicklung kann zu einer Vielzahl von Problemen führen, z. B. zu Fehlbeständen, ungenauen Bedarfsprognosen, schlechter Bestandsverwaltung und verspäteten Lieferungen. KI-gestützte Systeme können diese Herausforderungen jedoch lösen, indem sie Echtzeit-Updates und -Analysen für Ihre Auftragsabwicklung bereitstellen. Durch die Analyse historischer Vertriebsdaten, Markttrends und des Kundenverhaltens liefern KI-Lösungen wertvolle Insights in Ihre Lieferkettenabläufe. Sie bieten einen ganzheitlichen Überblick über den gesamten Auftragsverwaltungsprozess durch Datenvisualisierung und maßgeschneiderte Reports, damit Sie proaktive und datengesteuerte Entscheidungen treffen können. Von Aktualisierungen des Auftragsstatus bis hin zu Benachrichtigungen über Verzögerungen oder Unterbrechungen - KI hält Sie in jeder Phase des Auftragszyklus auf dem Laufenden.

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Bessere Skalierbarkeit und Effizienz:

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Datenanalysen automatisiert KI nicht nur Aufgaben, sondern verbessert auch die Effizienz und Skalierbarkeit. Wie bereits erwähnt, kann KI große Datenmengen verarbeiten, und wenn Ihr Unternehmen wächst, kann sie sich an die steigende Arbeitslast anpassen. 

Abgesehen von den oben genannten Vorteilen kann KI auch in anderen Bereichen der Auftragsverwaltung helfen, z. B. bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug, bei der Bedarfsprognose und beim Kundenservice. Sie kann auch personalisierte Antworten auf Kundenanfragen verfassen und bei Bedarf sogar zusätzliche Informationen anfordern.

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Sicherheitsprobleme mit KI in der Auftragsabwicklung

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KI-Tools mögen manchmal aufgrund ihrer übermenschlichen Fähigkeiten unfehlbar erscheinen, aber wie jede andere Technologie sind auch sie nicht vor Schwachstellen gefeit. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit KI im Auftragsmanagement.

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1. Datenschutzverletzungen und Datenschutzbedenken

KI-Systeme benötigen riesige Datenmengen, um ihre Algorithmen zu trainieren und zu verbessern, was sie zu bevorzugten Zielen für Cyberkriminelle macht. KI-Modelle, die zur Analyse des Kundenverhaltens eingesetzt werden, benötigen unter Umständen Zugang zu sensiblen Daten wie persönlichen Informationen, Bestellhistorien und Zahlungsdetails. Einige generative KI-Tools geben Kundendaten an Dritte und Dienstleister weiter, was das Risiko von Datenschutzverletzungen und -verletzungen erhöht. Tatsächlich speichern die meisten KI-Tools Daten auf Cloud-Servern, und wenn es eine Sicherheitslücke gibt, können Hacker Zugang zu diesen Daten erhalten.‍

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Schwachstellen in der Cybersicherheit

Wie jede andere Software oder jedes andere System ist auch die KI anfällig für Cyber-Bedrohungen. Diese Angriffe können sowohl von innerhalb als auch von außerhalb des Unternehmens kommen.

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Interne Angriffe

• Böswillige Insider: Wie man so schön sagt: "Ein Wolf im Schafspelz" - selbst Ihre eigenen Mitarbeiter oder Auftragnehmer können eine Gefahr für Ihre KI-Systeme darstellen. Da sie Zugang zu sensiblen Daten haben, können sie ihre Privilegien missbrauchen und Informationen zu ihrem Vorteil stehlen oder verarbeiten.
• Unbeabsichtigte Fehler: Aber es ist nicht immer Absicht. Manchmal bringen Mitarbeiter Ihre KI-Systeme und Daten unwissentlich in Gefahr. Eine unsachgemäße Handhabung oder Konfiguration dieser Systeme kann sie anfällig für Angriffe machen. Es ist wichtig, Ihre Mitarbeiter gründlich zu schulen und ihren Zugang zum System zu regeln, um das Risiko solcher Fehler zu mindern.

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Externe Angriffe

• Hacking von KI-Systemen: Hacker sind immer auf der Suche nach Schwachstellen in IT-Systemen, und das gilt auch für Ihre KI-Systeme. Unzureichende Authentifizierungsmechanismen oder andere Sicherheitsmängel (z. B. fehlende Verschlüsselung) können ihnen unbefugten Zugang zu sensiblen Daten verschaffen. 
• Herausforderungen bei der Integration: KI-Systeme müssen oft in bestehende Systeme (wie ERP/CRM) integriert werden, um ihre Aufgaben effektiv zu erfüllen. Wenn jedoch keine angemessenen Sicherheitsmaßnahmen (z.B. verschlüsselte Datenübertragung) ergriffen werden, können diese Integrationen neue Angriffsmöglichkeiten für Cyberangreifer bieten, die diese ausnutzen können. Insbesondere bei der Integration mit älteren ERP-Systemen müssen Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, um Datenlecks oder einen ungeschützten Datenaustausch zwischen Plattformen zu vermeiden.

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2. Potenzial für algorithmische Verzerrungen

Die Qualität und Vielfalt der Daten, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden, sind entscheidend für die Genauigkeit und Fairness ihrer Ergebnisse. Wenn die zum Trainieren des KI-Modells verwendeten Daten jedoch verzerrt oder unvollständig sind, kann dies zu diskriminierenden Entscheidungen und Ergebnissen führen. So kann beispielsweise die Mustererkennung, die bei der Erkennung von Bedrohungen eingesetzt wird, harmlose Aktivitäten wie Tippfehler oder Slang in E-Mails fälschlicherweise als bösartig einstufen. Dies kann zu einer erhöhten Anzahl von Fehlalarmen und schließlich zu einer Alarmmüdigkeit führen, bei der potenzielle Bedrohungen übersehen werden.

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3. Nichteinhaltung von Vorschriften und regulatorische Fragen

Die Datenerfassungs- und -verarbeitungsfunktionen von KI-Systemen bieten zwar zahlreiche Vorteile, bringen aber auch verschiedene Herausforderungen und ethische Bedenken mit sich. Die Einhaltung von Vorschriften und Gesetzen ist für Unternehmen entscheidend, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden. Die meisten KI-Lösungen für Endnutzer haben jedoch fragwürdige Nutzungsbedingungen und Datenschutzbestimmungen, was es für Unternehmen schwierig macht, die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorschriften zu gewährleisten. Darüber hinaus haben viele Branchen und Regionen ihre eigenen Vorschriften, die Unternehmen einhalten müssen. Die Europäische Union hat beispielsweise die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR oder DGSVO) eingeführt, die strenge Richtlinien für die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten durch Unternehmen vorschreibt. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu saftigen Geldstrafen und zur Schädigung des Rufs eines Unternehmens führen.

Auch die Gesundheitsbranche muss sich, in den USA zum Beipsiel, an die HIPAA-Vorschriften halten, die den Datenschutz und die Sicherheit von Patientendaten gewährleisten. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu Strafen und rechtlichen Konsequenzen führen.

Wenn Sie das Vertrauen Ihrer Kunden und Ihr Geschäft nicht aufs Spiel setzen wollen, ist es wichtig, KI-Lösungen zu wählen, die über die entsprechenden technischen Sicherheitsstandards verfügen und Sie bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen können. Dazu gehören beispielsweise ISO 27001 für das Informationssicherheitsmanagement, CSDDD für die Sorgfaltspflicht in der Lieferkette oder REACH/RoHS für die Einhaltung der Vorschriften für chemische Stoffe. Wenn eine KI-Lösung von der Stange die technischen Sicherheitsstandards oder branchenspezifischen Anforderungen nicht erfüllt, gefährdet sie nicht nur die Sicherheit und den Datenschutz, sondern birgt auch Risiken der Nichteinhaltung von Vorschriften, die schwerwiegende Folgen für Ihr Unternehmen haben können.

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4. Automatisierung und Autonomierisiken

Automatisierung und Autonomie bieten zwar erhebliche Vorteile für die Auftragsverwaltung, bringen aber auch gewisse Risiken mit sich, derer sich Unternehmen bewusst sein müssen. Im Folgenden werden einige dieser "Black Box"-Risiken näher beleuchtet:

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• Unvorhergesehene Handlungen und Störungen : KI-Systeme sind, wie jede andere Software auch, anfällig für Störungen. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, z. B. durch falsche Konfigurationen, Programmierfehler oder unvorhergesehene Szenarien, für die das System nicht trainiert wurde. Diese Fehler können zu Aktionen führen, die nicht beabsichtigt waren, oder zu Unterbrechungen Ihrer Geschäftsabläufe.
• Fehlende menschliche Aufsicht: KI ist unglaublich effizient, aber sie ist nicht fehlerfrei. Sie kann auch Fehler machen, die mit menschlicher Aufsicht hätten vermieden werden können, insbesondere bei komplizierten Aufgaben wie der Bearbeitung sehr komplexer Kundenaufträge. Ohne angemessene menschliche Aufsicht können Fehler und Unstimmigkeiten bei der Auftragsverwaltung auftreten.
• Ethische Fehltritte: KI-Systeme lernen aus den Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, und nicht unbedingt aus ethischen oder moralischen Grundsätzen. Infolgedessen können sie Entscheidungen treffen, die möglicherweise nicht mit gesellschaftlichen Normen oder Unternehmenswerten übereinstimmen.
• Unzureichende Erklärungen: Die meisten KI-Modelle gelten als "Black Boxes", was bedeutet, dass das Innenleben dieser Systeme von Menschen nicht vollständig verstanden wird. Dieser Mangel an Transparenz kann es schwierig machen, etwaige Verzerrungen oder Fehler im System zu erkennen und zu beheben.

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Bewältigung von Sicherheitsbedenken bei der KI-Auftragsverwaltung

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Der Missbrauch von KI-gestützten Lösungen kann erhebliche Datenschutzbedenken aufwerfen, aber das muss nicht so sein. Durch die Ergreifung bestimmter Maßnahmen können Unternehmen Sicherheitsrisiken erfolgreich mindern und das Vertrauen ihrer Kunden stärken. Hier finden Sie einige Lösungen, um Sicherheitsbedenken bei der KI-Auftragsverwaltung auszuräumen:

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Implementierung robuster Datensicherheitsmaßnahmen

Als Erstes müssen Sie sicherstellen, dass Ihre hauseigene KI-Lösung oder Ihr KI-Lösungsanbieter über angemessene Datensicherheitsmaßnahmen verfügt. Erkundigen Sie sich nach den Richtlinien zur Datenspeicherung und zum Datenschutz sowie nach den Verschlüsselungstechniken, die sie zum Schutz Ihrer Daten einsetzen. Vergewissern Sie sich auch, dass sie alle notwendigen Vorschriften wie GDPR und ISO-Normen einhalten, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden und die Gefährdung durch Bedrohungen zu verringern. Außerdem ist es wichtig zu verstehen, wie Ihre Daten verwendet werden und ob sie an Dritte weitergegeben werden. Wenn dies der Fall ist, sollten Sie sicherstellen, dass ordnungsgemäße Vereinbarungen über die gemeinsame Nutzung von Daten getroffen werden, um die Privatsphäre Ihrer Mitarbeiter und Kunden zu schützen.

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Umgang mit Cybersecurity-Schwachstellen von innen und außen

Um die Sicherheit ihrer KI-Auftragsverwaltungssysteme zu gewährleisten, ist es für Unternehmen unerlässlich, potenzielle Cybersecurity-Schwachstellen sowohl aus internen als auch aus externen Quellen zu beseitigen.

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Insider-Bedrohungen:

• Zugangskontrollen und rollenbasierter Zugang: Eine Möglichkeit, das Risiko von Insider-Bedrohungen zu mindern, besteht darin, das Prinzip der geringsten Privilegien zu befolgen, das den Zugang zu sensiblen Daten und Systemen auf diejenigen Mitarbeiter beschränkt, die ihn für ihre Rolle benötigen. Die Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) hilft auch dabei, klare Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren, wodurch der potenzielle Schaden, den ein Insider anrichten kann, verringert wird.
• Verhaltensüberwachung und Erkennung von Anomalien: Die Durchführung regelmäßiger Prüfungen von Zugriffsprotokollen und der Systemnutzung kann dazu beitragen, verdächtige Aktivitäten von Mitarbeitern aufzuspüren. Automatisierte Audits können auch Muster erkennen, die auf Insider-Bedrohungen hinweisen.
• Datenverschlüsselung und Maskierung: Wenn Sie sicherstellen wollen, dass Ihre Daten im Falle eines unbefugten Zugriffs unlesbar bleiben, müssen Sie sensible Daten sowohl at rest als auch bei der Übertragung verschlüsseln. Für zusätzliche Sicherheit können Sie auch Datenmaskierungstechniken verwenden, um sensible Informationen zu verschleiern und den Zugriff auf diejenigen zu beschränken, die die Daten wirklich sehen müssen.

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Externe Bedrohungen:

• Starke Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen: Eine Möglichkeit, KI-Systeme vor externen Bedrohungen zu schützen, ist die Implementierung einer Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA). Dies erfordert zahlreiche Überprüfungsmethoden für den Zugriff auf das System, was es für Angreifer schwierig macht, das System zu knacken. Sie können auch branchenübliche Authentifizierungsprotokolle wie OAuth und SAML für eine sichere Zugangsverwaltung implementieren.
• Regelmäßige Sicherheitsupdates und Patch-Management: Die Aktualisierung aller KI-Software und -Systeme mit den neuesten Sicherheits-Patches kann zum Schutz vor bekannten Schwachstellen beitragen. Es ist von entscheidender Bedeutung, Richtlinien für eine zeitnahe Patch-Verwaltung zu entwickeln und durchzusetzen, um potenzielle Risiken umgehend zu beseitigen.
• Netzwerksegmentierung und Firewalls: Um die potenziellen Auswirkungen eines Einbruchs zu verringern, kann es hilfreich sein, KI-Systeme durch Netzwerksegmentierung von anderen Netzwerkbereichen zu isolieren. Um unberechtigte Zugriffsversuche zu überwachen und zu blockieren, ist der Einsatz von Firewalls und Intrusion Detection/Prevention Systemen unerlässlich.

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Wie wir bereits erwähnt haben, kann die Integration von KI-Systemen mit Altsystemen neue Sicherheitslücken schaffen. Hier erfahren Sie, wie Sie diese blinden Flecken beseitigen können:

• Gründliche Integrationstests: Es ist unerlässlich, vor der Bereitstellung umfassende Integrationstests von KI-Systemen durchzuführen und sich auf die Kompatibilität, Sicherheit und Leistung der Lösung zu konzentrieren. Um sicherzustellen, dass die an einem System vorgenommenen Änderungen keine negativen Auswirkungen auf andere Systeme haben, ist es außerdem wichtig, Regressionstests durchzuführen.
• Sicheres API-Design und -Management: Bei der Integration ist es wichtig, sichere API-Designprinzipien wie Ratenbegrenzung, Eingabevalidierung und Authentifizierung zu verwenden, um einen Missbrauch zu verhindern. Darüber hinaus kann die Implementierung von API-Gateways, die eine sichere Schnittstelle zwischen KI-Systemen und Altsystemen bieten, die Sicherheit erhöhen.

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Automatisierung und Autonomierisiken: Strategien zur Risikominderung

Um zu gewährleisten, dass KI-gestützte Systeme sicher und effektiv im geschäftlichen Kontext arbeiten, ohne dass es zu Behinderungen kommt, müssen potenzielle Risiken und Schwachstellen angegangen werden. Die Integration eines Human-in-the-Loop-Ansatzes (HITL) und die Implementierung spezifischer Sicherheitsebenen wie Logikprüfungen und Geschäftsregeln sind wichtige Strategien, um diese Risiken zu mindern und den reibungslosen Betrieb von KI-Systemen zu gewährleisten.

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Human-in-the-loop (HITL)-Ansatz

Was ist also der HITL-Ansatz und wie funktioniert er? Nun, HITL ist ein systematischer Ansatz, bei dem der Mensch aktiv in den Entscheidungsprozess von KI-Systemen einbezogen wird. Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI-Entscheidungen durch menschliches Fachwissen validiert, korrigiert oder ergänzt werden, insbesondere in Situationen, in denen viel auf dem Spiel steht oder in denen ethische Erwägungen von größter Bedeutung sind. Mit anderen Worten, es ist vergleichbar mit einem Co-Piloten in einem Flugzeug, der in Notfällen das Steuer übernehmen kann.

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So funktioniert HITL:

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• Entscheidungsüberprüfung: Menschen überprüfen die von KI-Systemen generierten Entscheidungen (Outputs), um etwaige Fehler oder unbeabsichtigte Ergebnisse zu erkennen. In Situationen, in denen die KI-Ergebnisse unsicher oder mehrdeutig sind, können menschliche Bediener eingreifen und die endgültige Entscheidung treffen.
• Kontinuierliches Lernen: Das menschliche Feedback zu KI-Entscheidungen wird genutzt, um die KI-Modelle neu zu trainieren und zu verbessern, was zu einer besseren zukünftigen Leistung führt. Darüber hinaus kann es KI-Systemen an kontextuellem Verständnis mangeln, das Menschen liefern können, um sicherzustellen, dass Entscheidungen mit einem vollständigen Verständnis der Situation getroffen werden.
• Ethisches und moralisches Urteilsvermögen: KI-Systeme verfügen möglicherweise nicht über das ethische und moralische Urteilsvermögen, das Menschen besitzen. Indem Unternehmen Menschen in den Entscheidungsprozess einbeziehen, können sie sicherstellen, dass KI-Entscheidungen mit ethischen und moralischen Richtlinien übereinstimmen.

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Spezifische Sicherheits-Layers

Neben dem HITL-Ansatz ist die Implementierung weiterer Sicherheitsmaßnahmen entscheidend, um die mit KI-Systemen verbundenen Risiken zu mindern. Diese Sicherheits-Layers können Logikprüfungen und Geschäftsregeln umfassen, die sicherstellen, dass KI-Systeme innerhalb vordefinierter Grenzen arbeiten und die Unternehmensvorgaben einhalten.

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Logik-Prüfungen

Logikprüfungen sind Regeln, die KI-Entscheidungen anhand vordefinierter Kriterien validieren, um ihre Korrektheit, Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, was wiederum dazu beiträgt, kostspielige Fehler und unerwünschte Ergebnisse zu vermeiden.

• Validierungsregeln: Diese Regeln konzentrieren sich in erster Linie auf die Gewährleistung der Datenintegrität und der Konsistenz der Ergebnisse. Mit anderen Worten: Sie prüfen die Eingabedaten auf Genauigkeit und Konsistenz und validieren die KI-Ausgaben, um sicherzustellen, dass sie mit den erwarteten Mustern oder Grenzwerten übereinstimmen.
• Erkennung von Fehlern: Die Implementierung von Systemen, die Anomalien oder Ausreißer in KI-Ergebnissen erkennen können, kann helfen, Fehler oder unerwartetes Verhalten zu identifizieren. Dies kann durch die Entwicklung ausfallsicherer Mechanismen unterstützt werden, die automatisch zu sicheren Zuständen zurückkehren, wenn Fehler erkannt werden, und so die Auswirkungen potenzieller Risiken abschwächen.

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Geschäftsregeln

Geschäftsregeln sind Richtlinien, die sicherstellen, dass die von KI-Systemen getroffenen Entscheidungen mit den Unternehmenszielen und internen Compliance-Anforderungen übereinstimmen. Durch die Umsetzung dieser Regeln können Unternehmen die Kontrolle über den Entscheidungsprozess behalten und sicherstellen, dass ethische / unternehmenspolitische Überlegungen berücksichtigt werden.

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• Compliance-Prüfungen: Diese Regeln helfen bei der Durchsetzung von Unternehmensrichtlinien und stellen sicher, dass KI-Entscheidungen mit den Unternehmenswerten und -zielen übereinstimmen, wodurch das Risiko interner Compliance-Verstöße verringert wird.
• Schwellenwerte und Grenzwerte: Die Festlegung von Betriebs- und Risikogrenzen kann verhindern, dass KI-Systeme Maßnahmen ergreifen, die den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen könnten, oder risikoreiche Entscheidungen ohne angemessene Prüfung treffen. Dies trägt dazu bei, ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Eingreifen zu wahren.
• Genehmigungsprozesse: Durch die Implementierung hierarchischer Genehmigungsprozesse für kritische Entscheidungen kann sichergestellt werden, dass leitende Mitarbeiter KI-Entscheidungen überprüfen und genehmigen können, wodurch eine zusätzliche Kontrollebene geschaffen wird. Darüber hinaus kann die Führung von audit trails für KI-Entscheidungen und -Eingriffe die Transparenz und Rechenschaftspflicht erhöhen.

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Wenn Sie Ihr Unternehmen nicht gefährden oder die Daten Ihrer Kunden kompromittieren wollen, dann sind die KI-Assistenten von turian genau das Richtige für Sie. Unsere KI-gestützte Lösung ist vollständig konform mit der DGSVO und anderen technischen Sicherheitsstandards wie DIN/ISO/IEC 27001 und DIN/ISO/IEC 27018 und gewährleistet ein Höchstmaß an Datensicherheit und Datenschutz für Ihre Kunden. turian speichert keine sensiblen Geschäfts- und Kundendaten und gibt sie nicht an Dritte weiter, sondern nutzt fortschrittliche Verschlüsselungstechniken, um die Daten jederzeit zu schützen. Bei turian entscheiden Sie immer, wer Zugriff auf Ihre Daten hat. Das gibt Ihnen die volle Kontrolle und Sicherheit.

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Regelmäßige Überwachung Ihres KI-Systems

KI-Systeme sind keine Lösung, die man einfach einstellt und wieder vergisst. Eine regelmäßige Überwachung ist unerlässlich, um etwaige Schwachstellen oder Verzerrungen im System zu erkennen und zu beheben. Dies kann durch regelmäßige Audits und Tests geschehen, um sicherzustellen, dass das KI-Modell genau, unvoreingenommen und konform ist. Darüber hinaus kann eine regelmäßige Überwachung auch dazu beitragen, ungewöhnliche Aktivitäten oder Angriffsversuche zu erkennen, so dass Unternehmen sofort Maßnahmen ergreifen und potenzielle Risiken mindern können.

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Schulung Ihrer Mitarbeiter

Auch menschliches Versagen kann zu Sicherheitslücken im KI-System führen. Auch wenn KI-Tools autark zu sein scheinen, benötigen sie dennoch menschliche Aufsicht und Eingriffe. Es ist von entscheidender Bedeutung, Ihre Mitarbeiter in der ordnungsgemäßen Nutzung und Handhabung von KI-Lösungen zu schulen, um versehentliche Datenschutzverletzungen oder böswillige Angriffe zu verhindern. Dazu gehört auch, dass Sie sie über Datenschutzgesetze und ethische Richtlinien aufklären und ihnen zeigen, wie sie verdächtige Aktivitäten erkennen und melden können. Indem Unternehmen ihre Mitarbeiter mit dem nötigen Wissen und den erforderlichen Fähigkeiten ausstatten, können sie das Risiko von Datenschutzverletzungen und Datenschutzbedenken erheblich verringern.

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Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen KI-Lösungsanbietern

Die meisten mittelständischen Unternehmen verfügen nicht über die notwendigen Kenntnisse und Ressourcen, um ihre eigenen KI-Lösungen von Grund auf zu entwickeln. Deshalb sollten Unternehmen nur mit seriösen Anbietern von KI-Lösungen zusammenarbeiten, um die Sicherheit und den Schutz ihrer Daten zu gewährleisten. Führen Sie eine gründliche Recherche und Due-Diligence-Prüfung durch, bevor Sie sich für ein KI-Tool für Ihr Auftragsmanagement entscheiden. Berücksichtigen Sie Faktoren wie die Erfolgsbilanz, Kundenrezensionen und Zertifizierungen, um festzustellen, ob der Anbieter ein zuverlässiger Partner für Ihr Unternehmen ist.

Außerdem ist es wichtig, dass Sie die Fähigkeiten, Grenzen und potenziellen Risiken des KI-Tools genau kennen, bevor Sie es in Ihrem Betrieb einsetzen. Mit den richtigen Sicherheitsmaßnahmen und -vorkehrungen können Unternehmen die Vorteile von KI im Auftragsmanagement voll ausschöpfen und gleichzeitig den Datenschutz und die Compliance wahren.

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Wie turian die Datensicherheit in Ihrem Auftragsmanagement gewährleistet

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Bildnachweis: Freepik

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Wir bei turian sind uns der Bedeutung von Datensicherheit und Datenschutz bewusst. Deshalb haben wir strenge Maßnahmen ergriffen, um Ihre Daten zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Unsere KI-Assistenten wurden entwickelt, um Ihren Auftragsverwaltungsprozess zu optimieren und gleichzeitig Ihre sensiblen Informationen zu schützen. Wir bieten zwei Speicheroptionen für die von unserer Softwarelösung generierten Daten an. Sie können wählen, ob Sie die Daten auf Ihren eigenen Servern speichern oder sich für unsere sicheren AWS-Server in Frankfurt und Paris entscheiden. Diese Server erfüllen alle erforderlichen Datenschutzstandards, einschließlich GDPR und DIN/ISO/IEC 27001. Außerdem legen wir Wert auf die Verschlüsselung der Daten mit einer 256-Bit-End-to-End-Verschlüsselung für zusätzliche Sicherheit.

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Für die Analyse Ihrer Daten läuft unser Modell auf Microsoft Azure Europe Servern, die nach DIN/ISO/IEC 27001 und DIN/ISO/IEC 27018 zertifiziert sind. Unser Azure OpenAI Service wird vollständig von Microsoft kontrolliert, wodurch sichergestellt wird, dass Ihre Daten weder für OpenAI noch für andere Dienste Dritter zugänglich sind. Wir legen Wert auf Ihre Privatsphäre und stellen sicher, dass alle Ihre Daten, einschließlich Prompts, Embeddings und Trainingsdaten nur für Ihre ausschließliche Verwendung zur Verfügung stehen. Wir verwenden Ihre Daten nicht, um unsere Modelle zu verbessern oder sie an andere Kunden oder Dritte weiterzugeben; sie bleiben in Ihrem Unternehmen. Einfach ausgedrückt: turians Umgang mit Daten ist transparent, sicher und gesetzeskonform.

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Unsere KI-Lösung beschränkt sich aber nicht nur auf die Datensicherheit, sondern bietet auch eine Reihe von Funktionen, die Ihr Auftragsmanagement effizienter machen. Mit turian müssen Sie nicht mehr Stunden damit verbringen, Daten manuell einzugeben oder Informationen von einem System in ein anderes zu kopieren und einzufügen. Unser KI-Assistent kann relevante Daten aus E-Mails und Anhängen extrahieren und Ihr ERP- oder CRM-System automatisch und in Echtzeit aktualisieren. Außerdem entwirft er Antworten an Kunden, erstellt Angebote und fordert sogar zusätzliche Informationen von Lieferanten an. Und dank der nahtlosen Integration in gängige E-Mail-Clients und bestehende ERP- oder CRM-Systeme können Sie die Tools, die Sie bereits nutzen, problemlos miteinander verbinden. Und das Beste daran? turian erfordert kein zusätzliches Modelltraining; innerhalb von zwei Wochen ist es einsatzbereit.

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Wenn Sie wissen wollen, wie turian für Ihr Unternehmen funktioniert, bieten wir einen Proof of Concept (PoC) an, bei dem Sie unsere Lösung mit echten Daten testen können, um sich von der Effektivität zu überzeugen - kostenlos und ohne Verpflichtungen.

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