加特纳发现，未来三年，超过40%的隐私技术将依赖人工智能(A I)，高于目前的5%。 随着隐私法和数据泄露在2019年成为焦点，安全领导人正在寻找新的方法来确保个人信息的安全。

数据泄露在2019年增加了17%，近60%的企业在过去三年遭受数据泄露。 风险变得如此严重，以至于政府采取了行动，执行包括GDPR和加州消费者隐私法案在内的法规，以确保用户的安全。 SEE：IT专业人员遵守GDP R的指南(免费PD F)（技术共和国）

围绕数据安全的对话加剧了对隐私专业人员的压力，他们最终负责维护组织的数据安全。

然而，Gartner发现，人工智能驱动的应用程序可以有所帮助。

Gartner的研究副总裁巴特？威尔森(Bart Willemsen)表示：“有各种原因[可以帮助]，但数据管理行动的速度和可重复性，以及以类似方式管理大量数据的能力，是人工智能驱动的隐私援助工具背后的几个驱动因素。

“随着5G网络的到来和前所未有的数据交换量，包括物联网，这种情况尤其将继续增加。

“另一个原因是范围内的数据，即个人数据。 记录的可识别性取决于上下文和意义。 个人数据不仅仅是名称、地址和SSN。 人工智能（模式和基于原则的)技术能够识别模式和上下文化或可识别的数据，发现数据比传统的(基于规则的）系统更快。

成功的隐私用户体验依赖于公司处理主题权请求(S RR)的有效性。 《战略成果报告》使个人能够就其数据提出具体要求，使各组织能够作出相应回应。

然而，Gartner在2019年的安全和风险调查中发现，许多组织无法为这些SRR提供准确和有效的答案。 三分之二的受访者表示，他们至少需要两周的时间才能对单一的SRR做出反应。 报告发现，由于这些任务通常是手工完成的，因此平均花费$1400美元。

这就是人工智能进来的地方。 然而，“不是人工智能本身解决了一个问题。 正是依靠人工智能功能帮助我们更快、更大规模地解决问题。

“你可以想象出各种各样的功能，从速度和处理大量的能力中获益。 这些包括与ML的数据发现，对具有自然语言处理(NLP)的个人的归因，甚至使用chatbot交互来回答大量与底层ML的SRR，以自动化对请求的实际答复..

Willemsen说：“它可以提高内部控制水平，以自动化的方式操作个人数据生命周期，因为它可以提高客户的隐私用户体验。

这些人工智能合规工具不仅仅是空谈：Gartner发现，隐私驱动的合规工具支出预计到2022年将上升到全球80亿$。

据Gartner称，隐私支出将影响相关利益相关者的购买策略，包括CIO、CDO和CMO。 然而，这种投资对于未来和当前的隐私准备是必要的，因此成本将得到回报。

至于何时开始投资，威廉森说：“今天和其他任何一天一样美丽。”

他补充说：“特别是当组织运作一个复杂的体系结构，在这个体系结构中，个人数据很难跨系统管理，如果它们不能充分控制个人数据生命周期，或者如果它们有很高的隐私风险暴露，例如，当期望收到今天无法处理的大量SRR数量时，组织可能希望调查基于人工智能的解决方案。