Законы о конфиденциальности данных и AML-проверки: Навигация в новой реальности (RU)

Балансировка требованийНовые правила конфиденциальности данных, такие как CPRA, LGPD и GDPR, требуют тонкого баланса между надёжными AML-проверками и защитой конфиденциальности пользовательских данных, что усложняет соблюдение требований для финансовых учреждений.

Согласие и минимизация данныхЯвное согласие на обработку данных и соблюдение принципов минимизации данных теперь имеют решающее значение, влияя на сбор, хранение и использование клиентских данных для AML-проверок, особенно в отношении конфиденциальной личной информации.

Глобальная фрагментацияМножество международных и региональных законов о конфиденциальности данных создаёт значительные операционные проблемы для компаний, работающих в разных юрисдикциях, требуя гибких и адаптивных стратегий соблюдения.

Решение DiditМодульный и использующий искусственный интеллект AML-скрининг Didit в сочетании с его гибкой архитектурой обеспечивает подход к комплаенсу, сохраняющий конфиденциальность, предлагая настраиваемые пороги и оценку рисков в реальном времени без ущерба для безопасности данных или соблюдения нормативных требований.

Глобальная нормативно-правовая база для конфиденциальности данных постоянно меняется: появляются новые законы и обновляются существующие. Для финансовых учреждений и предприятий, обязанных проводить проверку на соответствие требованиям по борьбе с отмыванием денег (AML), эта эволюция представляет собой серьёзную проблему. Законы, такие как Калифорнийский закон о правах на конфиденциальность (CPRA), бразильский Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) и хорошо зарекомендовавший себя Общий регламент по защите данных (GDPR), коренным образом меняют способы сбора, обработки и хранения персональных данных. Навигация по этим сложностям при сохранении эффективных программ AML имеет первостепенное значение для предотвращения огромных штрафов и репутационного ущерба.

Пересечение конфиденциальности и AML-комплаенса

AML-скрининг, по своей сути, требует сбора и анализа значительных объёмов персональных данных для выявления подозрительной деятельности, связей с санкционированными организациями или политически значимыми лицами (PEP). Это включает имена, адреса, даты рождения, гражданство и даже историю финансовых операций. Законы о конфиденциальности данных, наоборот, направлены на предоставление людям большего контроля над их личной информацией, вводя строгие правила относительно того, как эти данные могут обрабатываться.

Основное противоречие заключается в балансе между этими двумя критически важными целями: юридическим обязательством финансового учреждения по предотвращению финансовых преступлений и правом человека на неприкосновенность частной жизни. Регуляторы всё чаще изучают, как компании управляют этим балансом. Например, в соответствии с GDPR организации должны иметь законное основание для обработки данных, такое как законный интерес или явное согласие. Для AML часто применяется законный интерес, но объём собираемых данных должен быть пропорционален риску. CPRA расширяет Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), предоставляя потребителям больше прав на их личную информацию, включая право исправлять неточную личную информацию и право ограничивать использование и раскрытие конфиденциальной личной информации. LGPD, подобно GDPR, подчёркивает согласие, минимизацию данных и ограничение целей.

Это означает, что простой сбор всех доступных данных для AML больше не является вариантом. Вместо этого организации должны применять принципы минимизации данных, гарантируя, что они собирают и хранят только те данные, которые строго необходимы для целей AML, и в течение как можно более короткого периода. Это требует сложного понимания как правил AML, так и законов о конфиденциальности данных, часто требуя юридической консультации и передовых технологических решений.

Основные вызовы и практические решения

Одной из основных проблем является получение и управление согласием. Хотя обязательства AML иногда могут отменять необходимость явного согласия, прозрачность с клиентами относительно использования данных имеет решающее значение. Организации должны чётко сформулировать, почему собираются определённые данные и как они будут использоваться для AML-скрининга. Кроме того, право на удаление или исправление в соответствии с такими законами, как GDPR и CPRA, может конфликтовать с требованиями AML по ведению учёта, которые часто предписывают хранение данных в течение нескольких лет. Это требует чётких внутренних политик и надёжных механизмов разрешения споров.

Ещё одним значительным препятствием является трансграничная передача данных. Многие финансовые учреждения работают по всему миру, и их процессы AML-скрининга часто включают передачу данных через различные юрисдикции, каждая из которых имеет свои законы о конфиденциальности. Например, передача данных из ЕС в страны без решения об адекватности требует специальных гарантий, таких как Стандартные договорные положения (SCC). LGPD также содержит положения о международной передаче данных, требуя аналогичных мер защиты. Компании должны тщательно сопоставлять свои потоки данных и обеспечивать соответствие на каждом этапе передачи.

Чтобы решить эти проблемы, предприятиям следует:

• Проводить оценки воздействия на защиту данных (DPIA): Регулярно оценивать риски конфиденциальности, связанные с деятельностью по обработке данных AML.
• Внедрять минимизацию данных: Собирать только те данные, которые необходимы для AML, и удалять их, когда они больше не нужны, соблюдая политику хранения.
• Повышать прозрачность: Чётко информировать клиентов об использовании данных через уведомления о конфиденциальности и условия обслуживания.
• Укреплять безопасность данных: Использовать надёжное шифрование, контроль доступа и другие меры безопасности для защиты конфиденциальных данных AML от нарушений.
• Использовать технологии, улучшающие конфиденциальность: Изучать инструменты, которые могут выполнять необходимые проверки, минимизируя прямой доступ к необработанным персональным данным.

Роль расширенной проверки личности в AML с сохранением конфиденциальности

Развивающаяся правовая среда подчёркивает необходимость решений для проверки личности, которые не только эффективны в предотвращении мошенничества, но и по своей сути сохраняют конфиденциальность. Традиционные процессы AML часто включают ручные проверки и обширный сбор данных, что может быть неэффективным и рискованным с точки зрения конфиденциальности. Современные, AI-нативные платформы предлагают более оптимизированный и соответствующий требованиям подход.

Например, решение Didit для AML-скрининга разработано для решения этих проблем. Оно проверяет пользователей по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и спискам наблюдения в режиме реального времени, обеспечивая комплексную оценку рисков. Что особенно важно, его архитектура позволяет настраивать пороги соответствия, позволяя предприятиям адаптировать свои процессы AML к конкретным нормативным требованиям и склонности к риску, соблюдая при этом принципы минимизации данных.

Помимо первоначального скрининга, также жизненно важен постоянный мониторинг. Законы о конфиденциальности применяются не только при регистрации; они применяются на протяжении всего жизненного цикла клиента. Поэтому решения AML должны поддерживать текущие проверки без чрезмерного сбора или чрезмерного хранения данных. Модульная конструкция Didit гарантирует, что предприятия могут интегрировать только необходимые компоненты, такие как AML-скрининг и мониторинг, без накопления избыточных данных.

Как Didit помогает

Didit предоставляет AI-нативную платформу идентификации, ориентированную на разработчиков, которая уникально подходит для помощи предприятиям в навигации по сложному взаимодействию между законами о конфиденциальности данных и требованиями AML-скрининга. Наша модульная архитектура позволяет гибко интегрировать различные примитивы идентификации, гарантируя, что вы разворачиваете только те инструменты, которые вам нужны, тем самым поддерживая принципы минимизации данных.

Наш мощный продукт AML-скрининга и мониторинга проверяет физических и юридических лиц по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и спискам наблюдения. Он включает в себя систему оценки рисков с двумя показателями (оценка совпадений и оценка рисков) с настраиваемыми порогами соответствия, что позволяет точно оценивать риски и автоматизировать действия на основе ваших конкретных нормативных обязательств и профиля риска. Этот уровень настраиваемости гарантирует, что вы сможете удовлетворять требованиям CPRA, LGPD, GDPR и других развивающихся законов о конфиденциальности данных, обрабатывая и сохраняя только те данные, которые строго необходимы для соответствия.

Платформа Didit создана с учётом конфиденциальности по умолчанию, предлагая структурированные идентификационные данные и автоматизированные рабочие процессы для сокращения ручной проверки и связанных с этим рисков конфиденциальности. Мы также предлагаем бесплатное базовое KYC, позволяющее предприятиям устанавливать основные процессы проверки личности без предварительных затрат, а наша модель оплаты за успешную проверку обеспечивает экономическую эффективность без платы за настройку. Используя решения Didit, организации могут достичь надёжного соответствия AML, соблюдая при этом свои обязательства по конфиденциальности данных, управляя рисками и автоматизируя доверие по всему миру.

Готовы начать?

Хотите увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным уровнем Didit.