Um assistente financeiro pode receber muito mais dados do que o necessário. Separar as perguntas públicas dos pedidos relacionados com uma conta permite conceber um percurso mais sóbrio e seguro.
Um utilizador procura uma explicação sobre taxas. Para ajudar o assistente, anexa espontaneamente uma captura do seu extrato, com o seu nome, saldo, operações recentes e por vezes os seus contactos. Uma pergunta geral provoca assim a recolha de informações que talvez não fossem necessárias para a resposta.
Para as equipas de produto e os responsáveis pela relação com o cliente, a primeira decisão deve incidir sobre as informações de que cada pedido realmente necessita, antes da escolha do modelo e da qualidade redacional das respostas. Um assistente capaz de ler um extrato completo não deve receber esse extrato por defeito.
Separar a informação pública do dossiê individual
A Comissão Nacional de Informática e Liberdades (CNIL) define a minimização como dados «adequados, pertinentes e limitados ao necessário para a finalidade visada». Aplicado a um assistente, este princípio obriga a descrever com precisão o serviço prestado: explicar um conceito, encontrar uma página de ajuda ou examinar uma situação pessoal não requer o mesmo contexto.
Tomemos um cenário fictício. Uma pessoa pergunta a um assistente generalista onde consultar uma informação pública sobre a BYDFi, e depois adiciona uma captura do seu histórico pessoal. O primeiro pedido exige uma pesquisa documental, enquanto o anexo introduz um dossiê individual. O percurso deve então propor a remoção desse documento e especificar quando é necessário recorrer a um canal oficial adequado. Este cenário ilustra uma escolha de conceção, sem pressupor as ferramentas utilizadas por esta empresa.
Esta separação pode surgir desde a receção. Uma entrada «compreender um serviço» abre uma conversa sem dados da conta, enquanto uma entrada «obter ajuda sobre o meu dossiê» explica as informações necessárias e as condições de acesso ao serviço em causa. O visitante sabe assim o que pode comunicar antes de começar a escrever.
Prevenir a recolha na interface
Uma instrução enterrada nas condições de utilização pouco ajuda no momento de anexar um ficheiro. O lembrete deve, portanto, ser colocado junto do campo em questão: não transmitir palavras-passe, códigos de acesso ou segredos de acesso, e remover informações estranhas ao pedido. Para uma pergunta geral, pode começar-se por desativar os anexos e propor uma reformulação sem dados pessoais.
Quando um documento é necessário, pedir um extrato preciso limita o perímetro de recolha. O ecrã deve explicar quais as linhas úteis e quais as informações que podem ser ocultadas. Um controlo automático pode detetar alguns conteúdos de risco, mas os seus erros devem ser previstos: um número pode passar despercebido, e um texto anódino pode ser bloqueado. Uma solução alternativa deve permanecer acessível.
Nos seus conselhos sobre chatbots publicados a 19 de fevereiro de 2021, a CNIL recomenda nomeadamente um aviso antes da utilização e um mecanismo de purga quando dados sensíveis são fornecidos de forma imprevista. Estas recomendações dizem respeito às categorias sensíveis no sentido do RGPD, o que não significa que todos os dados financeiros pertençam juridicamente a esta categoria. Uma informação de conta pode, no entanto, exigir uma forte proteção.
Acompanhar os dados para além da conversa, depois testar antes da abertura
Remover um dado da resposta exibida não prova que tenha desaparecido do tratamento. A equipa deve examinar o que foi transmitido ao modelo, adicionado aos registos técnicos, conservado na ferramenta de suporte ou integrado num conjunto de avaliação. Para cada cópia, é necessário identificar uma finalidade, pessoas autorizadas e uma regra de conservação. A CNIL recorda que o prazo de conservação depende dessa finalidade: uma conversa de orientação e uma troca necessária ao seguimento de uma reclamação podem, portanto, exigir prazos diferentes.
O contrato e os parâmetros do fornecedor também merecem uma verificação concreta. Quem acede às mensagens? Existe uma reutilização para melhorar um modelo? Como é aplicada uma eliminação nos diferentes sistemas? As respostas devem ser documentadas para a configuração efetivamente utilizada, depois reexaminadas a cada mudança de ferramenta ou de finalidade.
Uma receita útil começa por pedidos comuns, aos quais se adicionam voluntariamente informações supérfluas: contactos numa pergunta geral, captura demasiado ampla, documento relativo a um terceiro. Os testes devem utilizar dados fictícios e verificar o percurso completo, da introdução aos registos, bem como a eliminação prevista. Os indicadores podem acompanhar os anexos pedidos sem necessidade, os dados evitados antes da transmissão, os erros de filtragem e as orientações para um interlocutor humano.
