光曜星樞 SNT

← 返回文章列表

AI 時代的個資保護：企業合規指南

當 AI 技術深入企業的每一個環節，個人資料的收集、處理與利用變得更加複雜。全球各國的資料保護法規持續更新，對 AI 應用中的個資保護提出了更嚴格的要求。企業若未能及時調整合規策略，面臨的不僅是巨額罰款，更是客戶信任的流失。本文將為你梳理 AI 時代的個資保護要點。

一、AI 應用中的個資風險

資料收集階段

AI 系統通常需要大量數據進行訓練與運作，這意味著更廣泛的資料收集。風險在於：

• 過度收集：收集了超出實際需要的個人資料
• 隱含收集：在用戶不知情的情況下收集行為數據
• 第三方來源：從未經授權的第三方管道取得個資

資料處理階段

• 模型訓練：使用個資訓練 AI 模型時，是否取得合法授權
• 資料傳輸：跨國傳輸個資是否符合當地法規要求
• 資料留存：訓練完成的模型是否間接「記住」了個人資訊

資料利用階段

• 自動化決策：AI 做出的決策（如信用評分、保險定價）是否可解釋
• 資料共享：與第三方合作時，個資是否受到同等保護
• 去識別化： supposedly 去識別化的數據是否真的無法還原

二、GDPR 核心要求速覽

如果你的企業服務歐盟地區的客戶，即使公司不在歐盟，仍需遵守 GDPR。以下是與 AI 應用最相關的幾個核心要求：

三、台灣個資法規範重點

與 AI 相關的關鍵條文

台灣的《個人資料保護法》雖然沒有直接針對 AI 的條文，但以下規定同樣適用於 AI 應用場景：

• 第 19 條：收集的特定目的與必要性說明。企業必須清楚說明為何需要這些資料，以及 AI 處理的用途。
• 第 20 條：資料利用的限制。超出原定特定目的範圍的利用，需要重新取得同意。
• 第 3 條：當事人的權利。包括查詢、複製、補充更正、停止利用與刪除等權利。

2025 年最新執法趨勢

近年來，台灣對於個資違規的處罰力度明顯加強。特別是涉及大規模資料外洩、未經同意進行行銷、以及跨境傳輸未合規的案件，罰款金額屢創新高。企業不能再用「不知道」作為藉口。

四、AI 數據處理的合規架構

Privacy by Design

將隱私保護融入 AI 系統的設計階段，而非事後補救。具體做法包括：

• 在系統設計階段就進行隱私影響評估（PIA）
• 預設啟用最高隱私保護設定
• 採用聯邦學習等技術，減少原始數據的集中處理
• 建立資料保留期限，到期自動刪除

資料去識別化的正確做法

許多企業誤以為簡單的匿名化處理就能免除合規義務。事實上，隨著 AI 分析能力的提升，過去被認為安全的去識別化方法可能已經不再安全。

五、合規檢查清單

六、實用建議

• 指定資料保護負責人：即使法規未強制要求，指定專人負責個資保護仍是最佳實踐
• 定期進行合規審查：至少每半年檢視一次 AI 系統的個資合規狀態
• 記錄處理活動：建立 AI 系統資料處理的完整紀錄，以備監管機構查詢
• 關注法規動態：各國針對 AI 的資料保護指引持續更新，保持關注
• 選擇合規的 AI 供應商：優先選擇通過 ISO 27001、SOC 2 等認證的服務商