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【數碼轉型】企業數碼化利弊共存 專家倡5大「數碼倫理原則」

18:00 2022/06/18

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數碼倫理是超越法律層面的議題,這好比一些應用程式在法律上是「允許使用」,但在道德層面上,並不意味「應該使用」。(法新社)

數碼技術不斷進步,企業愈來愈容易獲取、存儲和分析大量客戶數據,帶來珍貴的商業洞察力。同時,大眾也更關注企業如何保護和使用個人數據,確保其私隱和安全性,因而衍生有關「數碼倫理」(Digital Ethics)的議論。

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大數據(Big Data)已滲透我們的日常生活,機器學習(Machine Learning)與人工智能(AI)算法更是其中不可或缺的技術。AI使運算流程變得更有效率,加上能夠模擬人類的思考和決策,這使企業可提供更個性化的服務,提升用戶體驗質素,有利維繫更長遠、深厚的客戶關係。

法律允許 不等於符合道德

但另一方面,大眾對企業是否有道德地使用數據的憂慮也在增加,一旦企業未能好好管理技術應用而引致不良後果,反而會失去消費者的信任,甚至令聲譽受損。

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德勤(Deloitte)高級風險經理兼轉型部主管De Volksbank認為,數碼倫理是超越法律層面的議題,這好比一些應用程式在法律上是「允許使用」,但在道德層面上,並不意味「應該使用」。

作為企業管理者,在使用客戶數據時,應顧慮有否觸及數碼倫理的範疇,這可從3個角度進行審視:

  • 數據行使權:以電訊商為例,企業有否告知客戶其網絡瀏覽行為,以及社交媒體互動信息有被記錄和追蹤?當中數據的去向和用途是否透明?企業和消費者是否就個人數據私隱的使用達成一致?
  • 數據讀取界綫:例如智能電視可追蹤用戶的觀看習慣,從而提供個性化的電視廣告。但某程度上,這行為是超越現有數據的基礎,而額外讀取消費者設備上的數據,以助未來的商業決策,這做法是否超越了可讀取數據的界綫?
  • 數據出售:企業有否將客戶信息販賣給第三方數據代理商,導致用戶的個人數據流向其他商業領域?

De Volksbank又提到,有些透過機器學習方法的數據應用存在「黑箱」(black-box)性質,或會造成不公平的偏見、不明確的責任和不正確的推論。

機器學習算法篩選 或存偏見

舉例,某間大學為減輕教學人員的負擔,並確保只錄取成績優秀的學生,於是引入了一種機器學習算法協助入學篩選流程。但令人驚訝的是,在該算法下,入圍的女性數量竟大幅低於男性,而且也低於前一年入學的女性人數。

經調查後發現,這間大學以往有一段長時間只接受男性入讀,只是最近40年才改變制度,容許女性也能入讀,但算法的設計者沒有考慮對歷史數據進行調整,而使用了過去100年的歷史數據,所以就出現了一個充滿偏見的結果。

由此可見,實施數碼化不能只着眼於技術,還需要擁有基於「數碼倫理原則」的治理機制,以確保對這些系統的運作方式負責,並有能力來識別問題,從而制定適當措施來解決痛點,而不是製造更多問題。

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責任編輯:陳卓賢

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