Конфиденциальность данных при KYC: Необходимость для RegTech

Процедуры «Знай своего клиента» (KYC) и противодействия отмыванию денег (AML) являются основополагающими столпами современного финансового регулирования. Однако растущая сложность этих правил, в сочетании с повышением требований потребителей к конфиденциальности данных, представляет собой серьезную проблему для компаний RegTech и финансовых учреждений. Достижение правильного баланса между надежным соответствием требованиям и уважением прав на конфиденциальность данных больше не является «приятным дополнением» — это бизнес-необходимость.

Ключевой вывод 1: Минимизация данных имеет первостепенное значение. Собирайте только те данные, которые абсолютно необходимы для проверок KYC/AML.

Ключевой вывод 2: Технологии повышения конфиденциальности (PET), такие как гомоморфное шифрование и федеративное обучение, становятся необходимыми для ответственного обращения с данными.

Ключевой вывод 3: Прозрачность и согласие пользователя жизненно важны. Четко объясняйте методы сбора данных и предоставляйте пользователям контроль над своей информацией.

Ключевой вывод 4: Развивающийся нормативный ландшафт (GDPR, CCPA и далее) требует проактивных стратегий защиты данных.

Растущее напряжение между KYC/AML и конфиденциальностью данных

Исторически, соответствие требованиям KYC/AML было сосредоточено на сборе данных. Чем больше информации собрано, тем лучше оценка риска, так считалось. Однако этот подход часто приводил к чрезмерному сбору, хранению и обработке данных, что вызывало серьезные опасения по поводу конфиденциальности данных. Нормативные акты, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA) в США, изменили парадигму, уделяя больше внимания минимизации данных, ограничению целей и правам отдельных лиц.

Напряжение усугубляется растущей сложностью кибератак. Утечки данных, содержащих конфиденциальную информацию KYC, могут привести к краже личных данных, финансовому мошенничеству и ущербу репутации. Недавний отчет Identity Theft Resource Center (ITRC) показал увеличение числа утечек данных на 40% в первой половине 2023 года, что подчеркивает растущий риск. Поэтому решения RegTech должны уделять приоритетное внимание не только сбору данных, но и защите данных.

Развивающиеся правила и их влияние на KYC

Нормативно-правовая база, регулирующая конфиденциальность данных, постоянно развивается. Например, GDPR требует от организаций демонстрировать законные основания для обработки персональных данных, предоставлять субъектам данных доступ к своим данным и разрешать им запрашивать их удаление («право на забвение»). Подобные правила появляются во всем мире, создавая сложную сеть требований соответствия.

В частности, для KYC, Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (FATF) подчеркивает подход к AML/CFT на основе оценки рисков. Это означает, что объем проверок KYC должен быть соразмерен уровню риска, исходящего от клиента. Однако FATF также признает важность защиты персональных данных и поощряет использование технологий повышения конфиденциальности. Это создает деликатный баланс: финансовые учреждения должны соблюдать правила AML, не нарушая права отдельных лиц на конфиденциальность данных.

Технологии повышения конфиденциальности (PET) для KYC

К счастью, достижения в области технологий предоставляют новые инструменты для решения проблем конфиденциальности данных KYC. Особенно перспективны следующие PET:

• Гомоморфное шифрование: Позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных без их расшифровки, сохраняя конфиденциальность на протяжении всего процесса.
• Федеративное обучение: Позволяет обучать модели машинного обучения на децентрализованных источниках данных без обмена самими данными.
• Дифференциальная конфиденциальность: Добавляет статистический шум к данным для защиты конфиденциальности отдельных записей, позволяя при этом проводить значимый анализ.
• Безопасное многостороннее вычисление (SMPC): Позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию на своих конфиденциальных входных данных, не раскрывая эти входные данные друг другу.

Didit использует безопасное многостороннее вычисление для обработки конфиденциальных пользовательских данных, обеспечивая, чтобы необработанные биометрические данные никогда не покидали устройство пользователя, что значительно повышает конфиденциальность данных.

Лучшие практики обеспечения конфиденциальности данных в KYC

Помимо внедрения PET, финансовым учреждениям и компаниям RegTech следует внедрять следующие лучшие практики:

• Минимизация данных: Собирайте только те данные, которые строго необходимы для соответствия требованиям KYC/AML.
• Ограничение целей: Используйте данные только для конкретных целей, для которых они были собраны.
• Прозрачность: Четко информируйте клиентов о том, как собираются, используются и защищаются их данные.
• Управление согласием: Получайте явное согласие клиентов перед сбором и обработкой их персональных данных.
• Безопасность данных: Внедряйте надежные меры безопасности для защиты данных от несанкционированного доступа, использования или раскрытия.
• Хранение данных: Храните данные только в течение срока, необходимого для юридических и нормативных целей.
• Регулярные аудиты: Проводите регулярные аудиты для обеспечения соответствия правилам защиты данных.

Как Didit помогает

Didit стремится к защите конфиденциальности пользовательских данных и одновременно обеспечивает надежное соответствие требованиям KYC/AML. Наша платформа предлагает несколько функций, предназначенных для решения этих задач:

• Архитектура «Конфиденциальность по замыслу»: Наши основные примитивы идентификации построены на принципе конфиденциальности.
• Безопасная обработка биометрических данных: Селфи обрабатываются в памяти и немедленно удаляются; мы никогда не храним необработанные биометрические данные.
• Параметры размещения данных: Инфраструктура на основе ЕС для обработки и хранения данных.
• Соответствие GDPR: Мы предоставляем соглашения об обработке данных (DPA) для обеспечения соответствия GDPR.
• Модульная архитектура: Выбирайте только необходимые модули проверки, минимизируя сбор данных.

Готовы начать?

Защита конфиденциальности данных необходима для укрепления доверия и обеспечения долгосрочного успеха в пространстве RegTech. Didit предоставляет комплексную платформу проверки личности, ориентированную на конфиденциальность, которая помогает вам ориентироваться в сложном ландшафте соответствия требованиям KYC/AML.

Закажите демо-версию, чтобы узнать, как Didit может помочь вам сбалансировать безопасность и конфиденциальность.

Ознакомьтесь с ценами, чтобы узнать наши прозрачные и конкурентоспособные тарифы.

FAQ

Что такое «право на забвение» и как оно влияет на KYC?

«Право на забвение» (в соответствии с GDPR) позволяет физическим лицам запрашивать удаление своих персональных данных. Для KYC это не означает немедленного удаления, если данные необходимы для текущего соответствия AML. Однако учреждения должны оценить запрос и обосновать продолжение хранения данных на основании законных интересов или юридических обязательств. Didit предлагает средства управления хранением данных, чтобы помочь управлять этим процессом.

Как финансовые учреждения могут использовать PET, не влияя на точность KYC?

PET, такие как федеративное обучение и дифференциальная конфиденциальность, предназначены для минимизации рисков для конфиденциальности без значительного ущерба для точности. Они вводят шум или распределяют обработку, но основные выводы остаются в значительной степени нетронутыми. Ключ в том, чтобы тщательно выбирать и внедрять PET, которые подходят для конкретного варианта использования.

Каковы самые большие риски для конфиденциальности данных в KYC сегодня?

Самые большие риски включают утечки данных, несанкционированный доступ и несоблюдение правил защиты данных. Недостаточные меры безопасности данных, неспособность получить надлежащее согласие и чрезмерный сбор данных способствуют этим рискам. Проактивное управление данными и внедрение PET имеют решающее значение для снижения этих угроз.

Как Didit обеспечивает соответствие GDPR?

Didit предоставляет соглашения об обработке данных (DPA), в которых излагается наша приверженность соответствию GDPR. Наша платформа разработана с принципами конфиденциальности по замыслу, минимизируя сбор и обработку данных. Мы также предлагаем параметры размещения данных в ЕС, чтобы обеспечить обработку и хранение данных в соответствии с требованиями GDPR.