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Eine strukturierte Analyse zur Identifizierung und Minimierung von Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit KI-Systemen, die die Erfassung, Nutzung, Weitergabe und Aufbewahrung von Daten abdeckt.
Ein formaler Prozess – der oft gesetzlich vorgeschrieben ist –, bei dem Teams Datenflüsse katalogisieren, personenbezogene Datenelemente erfassen, Rechtsgrundlagen (Einwilligung, berechtigtes Interesse) bewerten, potenzielle Datenschutzrisiken identifizieren und Minderungsmaßnahmen (Opt-out-Optionen, Aufbewahrungsfristen) festlegen. Die Datenschutz-Folgenabschätzung (PIA) mündet in einen Bericht mit Risikobewertungen und Aktionsplänen und muss bei wesentlichen Änderungen erneut durchgeführt werden.
Praxisbeispiel:
Vor der Einführung einer KI zur Kundensegmentierung führt eine Privatkundenbank eine Datenschutz-Folgenabschätzung (PIA) durch: Sie dokumentiert die Erfassung von Geostandort und Kaufhistorie, prüft die Notwendigkeit und Verhältnismäßigkeit jedes einzelnen Datenfeldes, schlägt eine monatliche automatische Löschung der Standortprotokolle vor und holt die Freigabe des Berichts durch die Geschäftsleitung ein.
