Qlik在数据隐私计划中利用人工智能和分析

在技术快速变革的时代,政府正在努力追赶技术发展和我们日常生活中产生的个人身份信息(“PII”)数量不断增加的步伐。规范 PII 使用的隐私法不断加强(Gartner估计,虽然到 2020 年,全面的隐私法将覆盖全球 10% 的人口,但到 2024 年底,这一数字将达到 75%)。然而,就在他们似乎要迎头赶上的时候,AI却出现了。

虽然人工智能法律还处于相对起步阶段,但各国政府正在竞相制定法规,以最大限度地增加机会,同时限制风险。随着越来越多的人工智能法律草案的出现,以及欧盟议会刚刚批准的旗舰欧盟人工智能法案,我们已经可以看到人工智能和隐私监管原则之间存在巨大的主题重叠:透明度、合法(和非法)用例、问责制、记录的风险评估、自动化处理的人工监督、数据质量、安全性、用户数据控制——这样的例子不胜枚举。

虽然新的隐私法及其人工智能法意味着隐私专业人士需要做大量工作,但重要的是要记住,人工智能以及分析可以帮助隐私计划扩展规模,以应对日益增加的挑战。

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使用分析和人工智能来加强您的隐私计划
  1. 了解形势:构建强大的数据隐私(以及 AI 合规性)计划的第一步是全面了解组织的 PII 和 AI 形势,并保持最新状态。例如,了解您拥有多少 PII、您拥有什么类型的 PII 以及它与谁有关(“数据主体”)至关重要。Qlik Sense应用程序可以成为全面查看整个组织的 PII 的关键工具,使用Data Lineage确保了解 PII 位置,进行重复数据删除以确保正确的计数,并使您能够按某些特征进行深入分析,例如区域、 PII 类型等。然后可以应用Qlik AutoML来预测某些地区的增长曲线,帮助您估计何时可能达到某些法定阈值。Qlik Alerting可用于提醒您对项目管理重要的任何触发因素。 Qlik Sense 应用程序还可以构建在您的供应链管理上,以识别供应商生态系统中的 AI 工具,利用 AutoML 预测趋势,并利用 Qlik Alerting 提示您值得注意的发展。

  2. 治理数据: Analytics with Qlik Sense具有内置数据治理功能,具有支持 PII 字段匿名化或伪匿名化以及用户控制访问的功能。还可以构建 Qlik Sense 应用程序来帮助您了解底层数据库的治理,例如这些数据集的访问规则和数据保留,使您能够识别并弥补任何合规性差距。

  3. 自动化工作流程:成熟的隐私计划将拥有复杂的工作流程来管理大量隐私任务,例如数据主体请求、隐私影响评估和处理活动记录。通过使用Qlik Sense了解您的 PII 所在位置,您可以根据预定规则有效地执行这些操作,并利用应用程序自动化等功能来确保您的隐私计划可以在可能的情况下通过自动化工作流程来扩展。

  4. 了解您的计划的有效性:通过在您的隐私计划上分层使用 Qlik Sense 仪表板,您可以一目了然地更好地了解组织风险和数量压力点,并自动执行报告和 KPI 以持续评估您的计划。

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