在智能提取处理 (IXP) 中使用客户数据

智能提取处理 (IXP) 的数据处理实践，涵盖为在 Communications Mining 中训练客户专属模型而处理的消息和文档。

目的

我们会出于以下目的处理服务中使用的信息：

• 提供服务
• 机器学习 (ML) 以及产品增强和开发

提供服务

在 Communications Mining™ 中，我们使用在设计时提供的消息来训练客户专属模型，同时在您的环境中运行历史分析和自动化。 这可能包括在平台的其他组件（例如 Apps 和 Action Center）中通过活动传递消息数据，以进行人机回圈验证。 模型是为特定客户训练的，客户可以对数据输入进行控制。有关 Communications Mining 工作原理的更多详细信息，请查看“Communications Mining 概述”页面。

在非结构化复杂文档的生成式提取中，我们使用在设计时提供的文档来验证提取模型的预测性能，并使用在运行时提供的文档生成适合您环境的预测。 这可能包括在平台的其他组件（例如 Apps 和 Action Center）中通过活动传递文档数据，以进行人机回圈验证。 您可以控制用于请求预测的项目配置，并控制数据输入。

我们会处理在设计时和运行时提供的消息、文档和配置，以确保智能提取处理 (IXP) 产品和平台符合质量标准。 这意味着我们将监控、测试、评估和衡量所有功能和基础设施的性能，以确保您的用例中模型具有高性能。

我们会处理遥测数据，例如使用情况数据、服务延迟、流量峰值以及用户和帐户标识符（即 帐户 ID、租户 ID 或用户电子邮件地址）。 其目的是确保我们的平台顺利运行，并根据我们观察到的反馈和使用模式优化用户体验。 我们使用数据分析来衡量和评估服务性能。

我们会处理帐户信息（例如用户名和密码等），以便为您提供服务并保护您的帐户。

根据我们的支持条款，我们可能会处理您提供的用来获取支持或在必要时进行故障排除的数据。

机器学习 (ML) 以及产品增强和开发

我们使用在设计时发送到 UiPath 平台的消息来训练 UiPath Communications Mining 模型，增强和改进产品。 这样，我们可以为您提供更简单、更快速、更直观的用户体验，并在运行时提供更高的自动化性能。 例如，当我们在设计时改进预加标签功能的性能时，我们减少了您在构建高性能自定义 ML 模型以处理消息时所需的手动工作。 这有助于减少构建企业就绪自动化所需的时间和精力。

备注：

如果您已使用 BAA、您的合同禁止将数据用于机器学习，或者您已提交支持工单来请求选择退出对您帐户的数据使用，我们不会将数据用于机器学习。

数据存储空间

在使用本产品时，数据将根据您的选择以及我们的数据驻留页面（请访问“数据驻留”）进行存储。

与生成式 AI 服务集成

Communications Mining 功能的一些功能依赖于与第三方生成式 AI 服务集成，如果没有这些服务，则无法使用非结构化复杂文档功能。 所有这些集成都通过 UUiPath Trust Layer。 此组件确保所有集成都符合相同的安全性和合规性高标准，任何第三方都不会出于任何原因保留任何数据。

保障措施

我们采用了以下保护措施，以实现上述目的：

• 使用 BAA 的客户将不会参与用于产品改进的数据使用。
• 客户数据将在合同终止时或根据要求删除。
• 客户数据已加密。访问受到严格限制，并且任何访问都会被记录和审核。
• 训练数据仍保留在客户选择的托管区域中。
• 运行时数据和训练数据都会加密。
• 客户可以删除、修改或导出设计时和运行时数据。客户可以请求清除数据。

退出机制

我们提供模型训练退出机制。

要选择退出，请执行以下步骤：

1. 提交支持工单，在其中请求选择退出。
2. 确保合同协议反映您有关将数据用于训练目的的选择。