가상 에이전트 알파 개인정보 보호 공개

Atlassian에서는 Jira Service Management를 위한 AI 기반의 가상 지원 에이전트 솔루션을 만들고 있습니다. 가상 에이전트 알파 프로그램에서는 AI 모델 개발 및 교육을 지원하기 위해 일부 고객과 협업하고 있습니다.

이 프로그램에 참여한다는 것은 어떤 의미입니까?

프로그램의 첫 단계에서는 사용자가 제출한 모든 Jira Service Management 및/또는 Halp 지원 티켓 및 채팅 대화 내역의 내용을 분석하여 일반적인 질문을 찾아냅니다. Atlassian 팀에서 수동으로 내용을 검토하고 레이블을 지정하면 사용자는 데이터에서 도출된 인사이트 보고서를 얻을 수 있습니다.

그런 다음 전역 머신러닝 모델을 개발 및 교육하기 위해 사용자의 지원 티켓과 채팅 대화 내역을 프로그램에 참여하는 다른 고객의 티켓 및 채팅 대화 내역과 결합합니다. “전역”은 모든 고객의 데이터에서 학습하여 모든 고객에 대해 동일한 모델을 사용하는 것을 의미합니다. (사용자 자신만의 데이터를 바탕으로 학습한 추천 검색어와 같이 이전에 사용해 봤을 수 있는 다른 지능형 경험과는 다릅니다.)

생각이 바뀌면 어떻게 해야 합니까?

사용자가 지원 티켓 및 채팅 대화 내역에서 제공한 내용이 머신러닝에 어떻게 사용되는지 이해하고 이에 동의하도록 하는 것은 조직 관리자에게 달려 있습니다.

프로그램 기간 동안 귀하 또는 귀하의 사용자가 Atlassian에서 데이터에 액세스하는 것을 더 이상 원하지 않는 경우 jsha@atlassian.com을 통해 문의할 수 있습니다. 그러면 Atlassian에서는 티켓에 대한 분석을 중단하고 머신러닝 모델을 위한 학습 데이터 세트에서 사용자의 티켓을 제거합니다. 그러나 모델 개발을 위해 데이터에서 도출된 인사이트는 Atlassian에서 유지할 수 있습니다.

머신러닝 모델이란 무엇입니까?

Atlassian에서 머신러닝을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 https://www.atlassian.com/trust/privacy/intelligent-experiences를 확인하세요.

전역 머신 러닝 모델이 개발된 후에는 어떻게 됩니까?

프로그램의 두 번째 단계에서는 사용자들과 함께 사용해 볼 수 있도록 가상 지원 에이전트를 제공합니다. 그 대신에 Atlassian에서는 가상 에이전트를 사용하면서 얻은 채팅 대화 내역을 사용하여 모델을 더욱 학습시키고 개선할 것이며 두 가지 부분으로 이루어집니다.

• 첫 번째로, 사용자의 데이터를 사용하여 모델이 사용자에 대해 작동하는 방식을 개선합니다. 사용자의 데이터는 알파에서 모델이 다른 고객에 대해 작동하는 방식을 개선하는 데는 사용되지 않습니다.
• 두 번째로, 알파 고객 전반의 모델 성능을 분석하여 개선이 필요한 공통적인 부분을 찾아냅니다. 여기서는 사용자의 데이터에서 도출된 인사이트를 다른 알파 고객의 데이터와 결합하여 전역 모델의 교육 데이터 세트를 업데이트합니다.

생각이 바뀌면 어떻게 해야 합니까?

첫 번째 단계와 마찬가지로 사용자가 지원 티켓에서 제공한 내용이 머신러닝에 어떻게 사용되는지 이해하고 이에 동의하도록 하는 것은 조직 관리자에게 달려 있습니다.

두 번째 단계를 진행하는 동안 귀하 또는 귀하의 사용자가 Atlassian에서 데이터를 사용하는 것을 더 이상 원하지 않는 경우 jsha@atlassian.com을 통해 문의할 수 있습니다. 그러면 Atlassian에서는 사용자의 인스턴스에서 기능을 중단하고 영업일 기준 5일 이내로 머신러닝 모델을 위한 학습 데이터 세트에서 사용자의 데이터를 제거합니다.