GDPR与PIPL双重压力下，企业如何破解数据最小化难题？

GDPR与PIPL双重压力下，企业如何破解数据最小化难题？

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36氪

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来源

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2020年，H&M因为在员工管理中记录了大量敏感信息，包括员工的私生活、健康状况等，并未充分保护这些数据，违反了GDPR关于数据最小化的相关要求，被德国汉堡数据保护局罚款3530万欧元。2022年，滴滴公司因违法手段收集用户剪切板信息、相册中的截图信息、亲情关系信息等个人信息多达647.09亿条，严重侵害用户个人信息权益，被国家网信办依据《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，处人民币80.26亿元罚款。

这两个案例充分说明了在当前数据保护法规日益严格的背景下，企业必须严格遵守数据最小化原则，否则将面临巨大的法律风险和经济损失。

《通用数据保护条例》（GDPR）和《中华人民共和国个人信息保护法》（PIPL）是全球最具影响力的两大数据保护法规，它们都对数据最小化提出了明确要求。

GDPR规定了六大数据处理原则，其中数据最小化原则要求：“数据应当是充分的、相关的，并限于必要的范围。”这意味着企业只能收集实现特定目的所必需的最少信息，不得过度收集数据。

PIPL则强调：“个人信息处理者应当采取必要措施保障所处理的个人信息的安全，不得过度收集个人信息。”同时，PIPL还禁止商家通过自动化决策“大数据杀熟”，进一步强化了数据最小化的要求。

尽管数据最小化原则看似简单，但在实际操作中，企业却面临着诸多挑战。

首先，隐私保护与业务需求之间存在天然的矛盾。企业需要收集和分析数据以支持业务决策，但过度收集数据又可能侵犯用户隐私。如何在两者之间找到平衡点，是企业必须面对的难题。

其次，技术实现难度不容忽视。企业需要建立完善的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问必要的数据。同时，还需要采取数据脱敏、加密等技术措施，保护敏感信息不被滥用。

最后，合规成本也是一个重要考量因素。建立和维护一套符合法规要求的数据管理系统，需要投入大量的人力、物力和财力。对于中小企业来说，这可能是一笔不小的开支。

面对这些挑战，企业可以从以下几个方面着手：

1. 完善数据管理制度：建立严格的数据访问权限体系，确保数据只被用于指定目的。同时，定期审查数据使用情况，及时清理不再需要的数据。

2. 加强技术防护：采用数据加密、脱敏等技术手段，保护敏感信息不被泄露。同时，建立完善的安全审计机制，及时发现和阻止违规行为。

3. 提升员工意识：定期对员工进行数据保护培训，增强他们的合规意识。让每位员工都明白，数据保护不仅是技术问题，更是关乎企业声誉和生存的大事。

4. 建立应急机制：制定数据泄露应急预案，一旦发生数据安全事件，能够快速响应，将损失降到最低。

除了开头提到的H&M和滴滴案例，还有更多企业因数据违规而付出惨重代价：

• 2021年，荷兰数据保护局以侵犯儿童隐私为由，决定对TikTok处以75万欧元的罚款。
• 2023年，平安银行、邮储银行因违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定，未按规定履行客户身份识别义务，未按规定保存客户身份资料和交易记录等多项违法行为被监管机关处以罚款超过3000万人民币。
• 2023年，知网因存在违反必要原则收集个人信息、未经同意收集个人信息、未公开或未明示收集使用规则、未提供账号注销功能、在用户注销账号后未及时删除用户个人信息等违法行为，被国家网信办责令停止违法处理个人信息行为，并处人民币5000万元罚款。

这些案例无不说明，数据最小化不仅是合规的要求，更是企业规避风险、保护声誉的重要手段。在数据驱动的今天，企业必须将数据保护提升到战略高度，建立完善的合规体系，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。