生物识别数据在汽车保险行业的应用与法律边界
生物识别数据在汽车保险行业的应用与法律边界
生物识别数据，作为个人数据的重要组成部分，近年来在各行各业中的应用日益广泛。特别是在汽车保险领域，生物识别数据的收集和使用正在改变传统的风险评估和理赔流程。然而，随着技术进步带来的便利，也引发了对个人隐私和数据安全的担忧。清华大学法学院教授程啸在《人民论坛》2020年第24期的文章中指出，个人生物识别信息具有特殊性，需要更加严格的法律保护。本文将从法律保护的角度，探讨生物识别数据在汽车保险行业的应用及其面临的挑战。
生物识别数据的法律保护现状
生物识别数据，是指通过生物特征识别技术获取的、能够单独或者与其他信息结合识别该自然人身份的个人生物特征信息及相关信息，包括但不限于指纹、人脸、虹膜、掌纹、静脉、声纹、眼纹、步态、笔迹等生物特征样本数据与模板。这类数据具有精准识别性、不可变更性、易采集性等特点，一旦被不当使用，将会对信息主体的人身财产权利产生不可逆的损害。
清华大学法学院教授程啸在研究中指出，个人数据上的经济利益能否归属于个人以及法律上如何保护和实现该利益，是我国建立数据产权制度中的核心问题之一。他认为，个人信息与个人数据乃一体两面，都是个人信息权益的客体，而非不同的民事权利客体。在我国人格权保护“一元模式”下，个人信息权益既保护自然人对个人信息（或个人数据）的精神利益，也保护自然人对个人数据（或个人信息）的经济利益。
从国际经验来看，各国对生物识别数据的保护主要采取三种模式：
专门立法保护模式：以美国为代表，通过制定专门法律对个人生物识别信息施以保护。美国《国家生物识别信息隐私法》从数据的收集、储存、使用、保管、披露、传输以及销毁七个环节，对个人生物识别信息的保护措施作出规定，建立起全方位、无死角、多维度的立体保护机制。
综合立法保护模式：以欧盟为代表，通过统一的个人信息保护法对个人生物识别信息进行规范保护。欧盟《通用数据保护条例》将个人生物识别信息视为个人敏感数据，并给予特别保护，甚至对其中部分数据作出了禁止使用的规定（如基因数据）。
行业规范保护模式：在缺乏强制性法律法规的情况下，由行业协会、组织或企业自身制定和实施的行为准则、最佳实践指南或标准，来规范个人生物识别技术的应用。例如，国际标准化组织制定的《信息安全、网络安全和隐私保护——生物识别信息保护规范》以及《信息技术安全技术隐私框架规范》。
生物识别数据在汽车保险行业的应用挑战
在汽车保险领域，生物识别数据的应用主要体现在以下几个方面：
风险评估与定价：保险公司可利用驾驶员的生物识别数据（如驾驶行为、健康状况）更精准地评估风险，实现个性化保费定价。例如，安全驾驶习惯良好的车主可能享受更低保费。
事故责任认定：智能驾驶系统记录的数据有助于明确交通事故中的人机责任划分，简化理赔流程并提升公正性。
创新保险产品：基于使用量定价的UBI车险（Usage Based Insurance）将更受欢迎。这种模式根据实际驾驶行为和里程数计算保费，为车主提供灵活选择。
然而，这些应用也带来了新的挑战：
- 隐私保护问题：生物识别数据涉及个人隐私，如何在收集和使用过程中保护用户隐私成为重要议题。
- 数据安全问题：生物识别数据一旦泄露，可能对个人造成不可逆的损害。
- 法律合规问题：如何在技术创新和法律规制之间找到平衡点，确保行业发展的同时不侵犯个人权益。
中国对生物识别数据的法律规制
在中国，生物识别数据的收集和使用受到越来越严格的法律规制。2024年7月1日起施行的《消费者权益保护法实施条例》第二十三条明确规定，经营者在提供商品或服务时，不得过度收集消费者个人信息，不得采用一次概括授权、默认授权等方式，强制或者变相强制消费者同意收集、使用与经营活动无直接关系的个人信息。
此外，国家网信办发布的《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》中提到，使用人脸识别技术必须遵循“最少使用”和“最小存储”原则。“最少使用”是指只有在具有特定的目的和充分的必要性，并采取严格保护措施的情形下，方可使用人脸识别技术处理人脸信息。实现相同目的或者达到同等业务要求，存在其他非生物特征识别技术方案的，应当优先选择非生物特征识别技术方案。
南开大学法学院教授陈兵认为，在人脸采集、使用中仍应秉持“非必要不采集、不使用”原则。企业主体应当加强自身规范化建设，建立与法律法规相适应的规章制度。同时，公民个人应不断提升保护自身敏感信息的安全意识。
结论
生物识别数据在汽车保险行业的应用前景广阔，但同时也带来了隐私保护和数据安全的挑战。从国际经验来看，建立完善的法律保护体系是确保这一技术健康发展的重要基础。在中国，随着相关法律法规的不断完善，生物识别数据的应用将更加规范。未来，如何在技术创新与隐私保护之间找到平衡点，将是行业发展的重要课题。