在进行人工智能建模服务时，保护客户的数据隐私和安全性至关重要。首先，服务商可以通过脱敏技术来保护客户数据的隐私。这种技术可以有效地剥离数据中的个人身份信息，使得数据在建模分析过程中不能被直接关联到特定个人。同时，服务商可以采用加密技术来加密数据，确保数据在传输和存储过程中不被恶意获取。
另外，服务商可以建立严格的数据访问控制机制，只有经过授权的员工才能访问客户数据。通过分配不同层级的访问权限，可以确保数据只被有需要的人所使用，从而降低数据泄露的风险。此外，服务商可以监控数据访问的日志，及时发现异常行为，并追踪数据的流向，对潜在的安全威胁进行及时响应。
在数据处理过程中，服务商可以采用多方计算的技术，将建模过程中涉及的数据分散存储在不同的计算节点上，各方共同参与计算而不会直接接触到其他节点的原始数据。这种方式可以在保护数据隐私的同时完成复杂的建模任务。同时，服务商也可以采用同态加密等技术，使得在加密状态下进行建模和分析，从而进一步保障数据的安全性。
最后，在数据建模服务的交付过程中，服务商可以与客户签订严格的保密协议，明确双方对数据隐私的保护责任和义务。在协议中规定数据使用的范围、目的，以及数据保留和销毁的规定，确保客户数据不会被滥用或外泄。同时，服务商也可以对员工进行相关培训，提高其对数据安全的重视意识，避免人为失误导致的安全问题。
通过以上措施，人工智能建模服务商可以有效确保客户的数据隐私和安全性，为客户提供可靠、安全的数据建模服务。