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GDPR Art. 30: Automazioni basate sull'intelligenza artificiale per il Registro delle attività di trattamento (RoPA)
Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) è entrato in vigore nel maggio 2018. Si applica a qualsiasi organizzazione che elabora dati personali di persone nell'Unione Europea (UE), indipendentemente dalla sede dell'organizzazione.
L'articolo 30 del GDPR impone alle organizzazioni un obbligo rigoroso di mantenere registri dettagliati delle loro attività di trattamento dei dati. Questo requisito, spesso definito "Registro delle attività di trattamento" (RoPA), è una pietra miliare della conformità alla protezione dei dati. Ma chi ha bisogno di un RoPA? E quali informazioni deve contenere? Facciamo un tuffo nel passato.
Chi ha bisogno di un RoPA?
Sebbene il GDPR richieda generalmente alle organizzazioni con 250 o più dipendenti di mantenere un RoPA, ci sono delle eccezioni. Anche le organizzazioni più piccole devono conformarsi se elaborano:
a) Se il trattamento presenta un rischio elevato per gli interessati, deve essere mantenuta una DPIA indipendentemente dal numero di dipendenti. Questo vale, ad esempio, per l'utilizzo di modelli di scoring da parte delle agenzie di credito.
b) Se vengono elaborate categorie speciali di dati personali (ad esempio, dati sulla salute), che sono coperte dall'Art. 9 UE GDPR.
c) Se il trattamento dei dati personali non è solo occasionale.
In pratica, è raro trovare organizzazioni che elaborano dati personali solo occasionalmente. Di conseguenza, le aziende con meno di 250 dipendenti sono quasi sempre tenute a mantenere un registro delle attività di trattamento, anche se il trattamento non presenta un rischio elevato e non sono coinvolti dati particolarmente sensibili.
Quali informazioni deve contenere un RoPA?
Secondo l'articolo 30 del GDPR, i registri delle attività di elaborazione (RoPA) devono includere quanto segue:
Mantenendo un RoPA, l'organizzazione adempie in modo significativo ai suoi obblighi di responsabilità. Fornendo una panoramica completa di tutti i processi che coinvolgono l'elaborazione dei dati personali, consente la trasparenza, sia nei confronti degli interessati che delle autorità di vigilanza.
Rischi e sanzioni in caso di non conformità
Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) impone rischi e sanzioni significative in caso di non conformità. Questi includono:
Costi di conformità: Le organizzazioni non conformi possono dover affrontare costi di conformità più elevati per correggere le loro violazioni.
Danno Reputazionale:
Azioni legali:
Interruzioni operative: La non conformità può portare a interruzioni operative, come interruzioni del sistema o violazioni dei dati.
1. Integrare l'AI con i sistemi aziendali
Un SaaS come la Smart Integrity Platform di DISS-CO con automazione AI, se perfettamente integrato con i sistemi esistenti di un'azienda come gli strumenti di marketing, il CRM e il CMS, può migliorare notevolmente l'efficienza della conformità al GDPR. Questa integrazione consente all'AI di accedere e analizzare i dati in tempo reale da varie fonti, fornendo una comprensione più completa e accurata delle attività di elaborazione dei dati.
2. Generazione automatica di RoPA
a) Riempimento dei modelli: L'AI può popolare i modelli RoPA con le informazioni pertinenti in base ai flussi di dati mappati, riducendo l'impegno manuale.
b) Aggiornamenti regolari: L'AI può monitorare i cambiamenti nelle attività di elaborazione dei dati e aggiornare automaticamente il RoPA per garantire l'accuratezza.
3. Implementazione e monitoraggio del TOM migliorati
a) TOM basati sul rischio: L'AI può analizzare i dati provenienti dagli strumenti di marketing, dal CRM e dal CMS per identificare rischi specifici e consigliare TOM su misura.
b) TOM adattivi: Man mano che le attività di elaborazione dei dati si evolvono, l'AI può suggerire aggiustamenti ai TOM per garantire la conformità continua.
4. DPIA più accurate
a) Efficienza: Automatizzando la mappatura dei dati, analizzando le attività di elaborazione e valutando la conformità legale, l'AI può ridurre significativamente il tempo e le risorse necessarie per le valutazioni del rischio di privacy dei dati e le DPIA.
b) Sfruttando i modelli di dati, l'AI può rilevare in modo proattivo le vulnerabilità e le minacce.
5. Risposta agli incidenti di violazione dei dati e mitigazione del rischio
a) L'AI consente alle organizzazioni di dare priorità ai rischi in modo efficace, valutandone la probabilità e l'impatto potenziale.
b) Analizzando i dati, l'AI può aiutare le organizzazioni a classificare i rischi in base alla loro gravità e urgenza. Può fornire indicazioni preziose per sviluppare strategie di mitigazione su misura per affrontare i rischi identificati.
Conformità al GDPR
Utilizzi il nostro Software as a Service (SaaS) alimentato da AI e Blockchain per conformarsi al GDPR in modo semplice e veloce.