步骤 1. 在开发过程的所有阶段隐藏敏感数据

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Agentforce 处理的数据越多，其帮助就越大，准确性也越高。然而，这些数据中的大部分通常包含敏感信息，例如姓名、社会安全号码、信用卡详细信息、医疗记录或销售收入。

加强数据治理的第一步是在整个开发生命周期中屏蔽敏感数据。数据屏蔽涉及用虚构（但真实）的数据替换敏感信息，以保持数据集的完整性和可用性。使用数据屏蔽，开发人员可以在沙盒环境（用于测试软件的安全、隔离空间）中使用真实数据集，而不会暴露实际的客户数据。

对于需要遵守《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等法规的组织来说，数据屏蔽尤其重要。

这些法律要求严格控制数据的处理方式，即使在非生产环境中 马来西亚 whatsapp 号码数据 也是如此。通过使用Data Mask等工具屏蔽敏感数据，组织可以降低意外泄露的风险，并表明他们致力于保护客户信任，这在部署依赖于分析客户洞察的 AI 解决方案时尤为重要。

第 2 步：集中合规性和隐私管理
数据隐私法赋予客户重要的权利，例如要求删除其数据、限制其数据处理方式以及控制其使用。

为了保持合规，企业需要能够根据各监管机构的要求删除、存档或混淆客户信息。合规还意味着对数据使用保持透明、获得适当的同意以及保留详细的数据访问和处理记录。

对于分析大量数据的 AI 应用，满足合规性和隐私要求对于维护客户信任和避免监管处罚至关重要。随着法规变得越来越复杂，集中合规性管理可以防止错过最后期限、数据处理不一致和高额罚款。