Seguridad
ScribeFlash está diseñado para entrevistas de clientes sensibles: procesamiento de proyectos, evidencia de conservación de fuentes, clara AI límites y retención y eliminación controladas por el usuario.
Seguridad
ScribeFlash
ProLos datos de inyección se procesan para el proyecto que creas
Las transcripciones originales permanecen separadas de AI- versiones anteriores
Los controles de eliminación y retención forman parte del flujo de trabajo
El contenido de seguridad debe ser específico y verificable. Estos controles describen cómo se diseña el flujo de trabajo de investigación, sin hacer afirmaciones no apoyadas como “100% precisas” o “con plena conformidad”.
El análisis utiliza el objetivo del proyecto, preguntas de investigación, segmentos de transcripciones, identificadores de participantes, lenguaje y evidencia confirmada para el proyecto activo. No está diseñado para mezclar datos de cuentas no relacionados u otros proyectos en el análisis.
Los investigadores pueden editar nombres de los altavoces, texto de transcripción, timetamps y terminología, mientras que la transcripción original permanece separada de limpiar, traducir, anónimo o AI- versiones asistidas.
Se espera que las conclusiones se refieran a los segmentos de transcripción existentes, y las citas deben coincidir con el texto original de la fuente. Esto ayuda a los equipos a atrapar errores de citación antes de que se exporten informes de cara al cliente.
Los usuarios deciden si los datos del proyecto deben mantenerse o eliminarse. Eliminar un proyecto desactiva el acceso y la limpieza de las colas para los medios de comunicación, las exportaciones, el cache y el contenido del proyecto.
El ScribeFlash flujo de trabajo separa la carga, transcripción, revisión de pruebas, análisis de IA, reportaje, exportación y eliminación para que los usuarios puedan entender dónde se utilizan los datos.
El investigador define el objetivo de estudio, contexto cliente, preguntas de investigación y lenguaje de salida.
Los archivos de audio o vídeo se procesan de forma asincrónica para transcripción, etiquetas de altavoces, timetamps, y revisión.
Investigadores editan transcripciones, resaltan citas clave, asignan etiquetas y confirman evidencia antes del análisis.
Los resultados confirmados se trasladan a informes y exportaciones; los usuarios pueden elegir retención o eliminación cuando se realiza el proyecto.
Controles de confianza
ScribeFlash evite reclamaciones de marketing no verificables y se centra en los controles que importan en el trabajo de investigación: trazabilidad de fuentes, examen humano y limitaciones claras.
No hay reclamaciones de precisión absoluta
El producto no promete transcripciones o análisis “100% precisas”. Los investigadores revisan y corrigen contenido importante.
AI sigue siendo revisado
Se presentan las conclusiones, pruebas, confianza, contradicciones y limitaciones sugeridas para el examen del investigador.
Se conservan las opiniones de las minorías
Las contradicciones y la contra-evidencia pueden permanecer visibles en lugar de ser aplanadas en el tema dominante.
Información de procesamiento de terceros
AI y los proveedores de transcripción deben describirse en el acuerdo de procesamiento de datos o la documentación de privacidad pertinente.
No por defecto. El diseño de productos analiza el proyecto activo: su objetivo de investigación, preguntas de investigación, segmentos de transcripción, identificadores de participantes, lenguaje y evidencia confirmada.
Sí. El flujo de trabajo incluye controles de retención y eliminación de proyectos. Eliminar un proyecto desactiva el acceso y la limpieza de colas de los medios de comunicación relacionados, las exportaciones, el caché y el contenido del proyecto.
No. Traducciones de entrevistas y AI Los resultados deben ser revisados por el investigador. ScribeFlash está diseñado para hacer que los errores sean más fáciles de atrapar preservando referencias de fuentes y enlaces de evidencia.
Los hallazgos están diseñados para mantener evidenciaReferencias a segmentos de transcripción, citas, horarios y entrevistas. Contenido sugerido se etiqueta hasta que un investigador confirma, edita, fusiona o rechaza.
No. El contenido original se mantiene separado de limpiar, traducir, anónimo o AI- versiones asistidas, por lo que el material fuente puede permanecer disponible para verificación.
Comience con un flujo de trabajo de proyecto que hace evidencia de fuente, AI sugerencias y decisiones de eliminación visibles.
