Varnost poslovnih podatkov pri implementaciji inteligentnega sistema ChatGPT

diplomsko delo

Marija Koleva (Avtor), Mirjana Kljajić Borštnar (Mentor)

Povzetek

Namen diplomske naloge je bil raziskati implementacijo in uporabo generativnih modelov, predvsem modelov generative pre-trained transformer (GPT), v poslovnem okolju podjetja X in razumeti njihov vpliv na poslovne procese. S poudarkom na varnosti in produktivnosti smo preučili prednosti in izzive integracije teh tehnologij ter opredelili ključne ugotovitve, ki vključujejo izboljšano učinkovitost, inovativnost, kakovost storitev in varnost podatkov. Uporabljene metode vključujejo študijo primera, intervju z vodjo projekta, analizo podatkov in pregled literature. Glavni zaključki vključujejo poudarek na potrebi po implementaciji varnostnih protokolov, upoštevanju etičnih vidikov in implementaciji najboljših praks pri implementaciji generativnih modelov. Priporočila vključujejo uporabo robustnih varnostnih mehanizmov, optimizacijo poslovnih procesov in nadaljnje raziskovanje možnosti uporabe generativnih modelov v poslovnem okolju.

Ključne besede

generativni modeli;GPT;poslovno okolje;varnost;produktivnost;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2024
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UM FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Založnik:	[M. Koleva]
UDK:	004.9
COBISS:	210103043
Št. ogledov:	0
Št. prenosov:	1
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Business data security in the implementation of chatgpt enterprise
Sekundarni povzetek:	The aim of the thesis was to investigate the implementation and use of generative models, especially generative pre-trained transformer (GPT) models, in the business environment of Company X and to understand their impact on business processes. With a focus on security and productivity, we examined the benefits and challenges of integrating these technologies and identified key findings that include improved efficiency, innovation, quality of service and data security. Methods used include case study, project manager interviews, data analysis and literature review. The main conclusions include an emphasis on the need to implement security protocols, to consider ethical aspects and to implement best practices in the implementation of generative models. Recommendations include the use of robust security mechanisms, optimization of business processes, and further exploration of the possibility of using generative models in a business environment.
Sekundarne ključne besede:	Umetna inteligenca;Varstvo podatkov (računalništvo);Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za organizacijske vede
Strani:	VI, 49 f.
ID:	24820643