שיתוף

ריבוי הנתונים שיש כיום במערכות משאבי אנוש על כל עובד, הינו חסר תקדים. ככל שיש על העובדים יותר נתונים, כך גוברת הסכנה שהמערכת תפרץ ונתונים רבים כל כך יפלו לידי הפורצים.

לכן יש חשיבות עליונה לשמירה מכל משמר על נתוני העובדים. פרט למערכות אבטחה מתוחכמות, גם מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לסייע בשמירה על נתוני העובדים.

למעשה, מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות למלא תפקיד מכריע בסיוע למנהלי משאבי אנוש לשמור על פרטיות העובדים ועל אבטחת הנתונים שלהם, תוך מינוף היתרונות של שיטות עבודה במשאבי אנוש שהינן מבוססות על ניתוח נתונים.

להלן 10 דרכים בהן מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לסייע בהגברת האבטחה של נתוני העובדים:

1 אחסון מאובטח:

מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להבטיח שכל נתוני משאבי האנוש, כולל מידע אישי ורגיש, מאוחסנים בצורה מאובטחת באמצעות טכניקות הצפנה מתקדמות. זה עוזר להגן מפני פרצות נתונים וגישה לא מורשית.

2 אימות משתמש:

מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות ליישם אימות רב-גורמי כדי להבטיח שרק אנשי משאבי אנוש מורשים, יכולים לגשת לנתוני עובדים רגישים. זה ממזער את הסיכון לגישה לא מורשית.

3 גישה מבוססת תפקידים:

במערכות המבוססות על בינה מלאכותית ניתן להגדיר בקרת גישה בהתבסס על תפקידים ואחריות, מה שמבטיח שאנשי צוות משאבי אנוש יוכלו לצפות רק בנתונים שהינם רלוונטיים לתפקיד הספציפי של המנהל או העובד במחלקת משאבי אנוש.

4 ניתוח התנהגות:

אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנטר באופן רציף את התנהגות המשתמשים בתוך מערכות משאבי אנוש.

אם מתגלה פעילות חריגה או לא מורשית, כגון גישה לנתונים ממיקום חריג או בזמן חריג, המערכת יכולה להפעיל התראות לחקירה.

5 טכניקות לשמירה על הפרטיות:

מערכת המבוססות על בינה מלאכותית יכולה להשתמש בטכניקות כמו מיסוך נתונים וביטול זיהוי, כדי להגן על מידע רגיש. זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לעבוד עם נתונים שיש לנתח אותם, בלי לחשוף זהויות ספציפיות.

6 עמידה בכללי הרגולציה:

כלים לניטור תאימות המבוססים על בינה מלאכותית יכולים להבטיח שנוהלי משאבי אנוש מתואמים עם תקנות פרטיות נתונים. כלים אלה יכולים לספק בדיקות ודו"חות של תאימות בזמן אמת.

7 הערכות אוטומטיות של השפעה על הפרטיות:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לסייע לצוותי משאבי אנוש בביצוע הערכות השפעת הפרטיות בעת יישום תהליכים או טכנולוגיות חדשות של משאבי אנוש. ישום זה יכול לזהות סיכוני פרטיות פוטנציאליים ולהציע אמצעים להפחתת הסיכונים.

8 ניהול נתונים אוטומטי:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה להפוך את הניהול של מדיניות אבטחת הנתונים לאוטומטית. היא יכולה לזהות ולמחוק נתונים שאינם נחוצים עוד, ולהפחית את הסיכון הכרוך בהחזקת מידע מיותר.

9 תקשורת מוצפנת:

מערכות משאבי אנוש המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להבטיח שכל ערוצי התקשורת, כולל אימיילים ואפליקציות של הודעות, ישתמשו בהצפנה כדי להגן על דיונים רגישים ושיתוף נתונים.

10 זיהוי מוקדם של איומים:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות אירועי אבטחה או פרצות נתונים בשלב מוקדם, על ידי ניתוח דפוסים ביומני המערכת ובהתנהגות המשתמשים. זיהוי מהיר מאפשר תגובה והפחתת זמן התגובה.

סדנת עולם העבודה החדש

אין תגובות

השאר תגובה