管理 AI 功能存取

SurveyMonkey 提供 AI 和機器學習功能，是 SurveyMonkey AI 助理® 的一部分，可協助您建立更完善的調查問卷、收集更優質的資料，並更快獲得深入的分析和見解。團隊管理員和 Enterprise 管理員可以隨時控制其團隊有權使用的功能。

以下是 Teams 和 Enterprise 管理員可管理的存取權：

資料安全性和隱私權是我們 AI 和機器學習功能設計中的內建內容。團隊和 Enterprise 主要管理員可視需要管理團隊對 AI 和機器學習功能的存取權限。您可以進一步瞭解我們的功能如何處理您的資料，以決定這些功能是否適合您。

AI 功能的使用方式

您可使用的 AI 功能將依您的方案而定：

對於基本型帳戶和個人帳戶，將會開啟存取 AI 和機器學習功能，以簡化存取我們功能的程序。只有在您選擇使用此功能時，功能才會處理您的資料。如果您不想使用這些功能，您仍然可以使用 SurveyMonkey 來建立、傳送和分析調查問卷 (一如往常，未使用 AI 和機器學習)。
對於Teams 和 Enterprise 帳戶，主要管理員會管理其團隊對個別 AI 和機器學習功能的存取權。存取權可能會依預設開啟或關閉，具體取決於您的方案。瞭解如何調整這些設定。

AI 功能設定變更記錄
以下變更自 2025 年 4 月 2 日起生效：
- 對於 Teams 和 Enterprise 帳戶，我們會將現有的自動深入解析設定併入您的 AI 和機器學習設定。如果您使用的是 Teams 或 Enterprise 帳戶，您的主要管理員現在可透過AI 和機器學習 (AI/ML) 功能存取權限為您的團隊管理這些功能。如果您有個人帳戶，這些功能的存取權會依預設設為開啟，而且您可以為每份調查問卷啟用這些功能。
- 針對「AI 調查問卷產生器」，協助我們改善 AI 調查問卷產生器這項設定已停用，因相關功能已不再使用。我們不允許第三方模型使用您的提示語、調查問卷或帳戶資料來進行訓練。您使用 AI 調查產生器時，始終需遵守我們的隱私權聲明（特別是第 3 節）。您可進一步瞭解各種 AI 功能如何處理您的資料。

是否提供功能取決於您的方案類型和資料儲存位置。您只會看到您有權存取之功能的設定。

展開下方的下拉式清單，瞭解如何管理帳戶的功能存取權。

團隊方案 - 主要管理員
主要管理員可管理其團隊有權使用的 AI 功能。若要管理團隊的 AI 功能存取權限：
1. 選取我的團隊，然後選取團隊摘要 。
2. 找到AI 與機器學習 (ML) 功能存取權限後，點選編輯。
3. 使用切換按鈕和核取方塊來管理對 AI 和機器學習功能的存取權限。
Enterprise 方案 - 主要管理員
主要管理員可管理其團隊有權使用的 AI 功能。若要管理 Enterprise 團隊的 AI 功能存取權限：
1. 選取我的團隊 ，然後選取設定。
2. 選取 AI 和機器學習 (ML) 功能存取權限。
3. 使用切換按鈕和核取方塊來管理對 AI 和機器學習功能的存取權限。
Teams 和 Enterprise 方案：非管理員
基本型和個人方案

在開發進階 AI 功能時，我們會將這些功能新增至您的可用權限中。當新的 AI 功能權限可用時，我們會先通知 Teams 和 Enterprise 帳戶的管理員，然後再提供該功能。

視您的方案類型和現有設定而定，您可能會預設開啟或關閉使用新功能：

對於基本帳戶和個人帳戶，您有權使用的所有功能都會預設為開啟，以便您輕鬆存取。只有在您選擇使用此功能時，功能才會處理您的資料。
對於 Teams 和 Enterprise 帳戶：
- 如果管理員先前允許存取所有 AI 功能，則使用新功能的存取權限預設會設為開啟。
- 如果管理員先前關閉了對一或多項 AI 功能的使用權，則對新功能的使用權將依預設設為關閉。

在通知期期間或之後，團隊和 Enterprise 管理員都可以管理這些功能的存取權限。

透明度是我們的 AI 指導原則之一。我們在下方概述了您在使用 AI 和機器學習功能時，這些功能會如何處理您的資料。

功能	說明
AI 調查問卷產生器	透過 AI 調查問卷產生器，SurveyMonkey 客戶可使用 Azure OpenAI 或 OpenAI 服務，由生成式 AI 協助建立調查問卷。為提供 AI 調查問卷產生器功能，系統會將您的調查提示與一組加密使用者 ID 傳送至 Azure OpenAI 或 OpenAI 服務。這些第三方服務提供者不會利用這些資料訓練其模型。您在使用生成式 AI 功能時，須遵守我們的隱私權聲明（尤其是第 3 節）。如需了解使用此功能的相關條款，請參閱自助式 AI 服務專用條款與SurveyMonkey Enterprise 服務專用條款。
情感分析	情感分析使用我們專有的機器學習模型，將文字回覆分類為正面、負面或中性。
注重回覆品質	回覆品質使用我們專有的機器學習模型來掃描您的調查問卷資料，並標記低品質的回覆。