プライバシー影響評価
AIシステムに関連するプライバシーリスクを特定し緩和するための構造的な分析には、データの収集、使用、共有、および保持を網羅しています。
規制により求められることが多い正式なプロセスであり、チームはデータフローを台帳化し、個人データ要素をマッピングし、法的根拠(同意、正当な利益)を評価し、潜在的なプライバシー侵害リスクを特定したうえで、緩和策(オプトアウトの選択肢、保持期間の上限)を定義します。PIAは、リスク評価と実行計画を含む報告書として取りまとめられ、重要な変更が発生するたびに見直す必要があります。
顧客セグメンテーションAIを導入する前に、小売銀行はPIAを実施します。具体的には、位置情報および購買履歴が収集されることを文書化し、各データ項目の必要性と比例性を評価し、位置情報ログの月次自動削除を提案したうえで、完成した報告書について上級管理職の承認を確保します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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