Cómo automatizar el cumplimiento de las normativas de privacidad y protección de datos

La privacidad de los datos es una preocupación cada vez mayor para los consumidores. Según una encuesta reciente realizada por KPMG, los consumidores se sienten cada vez más incómodos con las prácticas de recopilación de datos de las empresas. Comprendiblemente, desean salvaguardar su información personal y asegurarse de que las organizaciones no la compartan ni la vendan sin su permiso.

Como resultado de la creciente preocupación por la privacidad y protección de los datos de los consumidores, muchas regulaciones gubernamentales y mandatos de cumplimiento ahora se centran únicamente en la protección de los datos de los consumidores. Las empresas en diferentes países del mundo deben cumplir con estas regulaciones o corren el riesgo de enfrentar multas cuantiosas de millones de dólares en caso de incumplimiento colectivo. Para mantener la confianza del cliente y cumplir con la normativa, es importante aprender cómo hacer cumplir los mandatos de privacidad y cumplimiento normativo aquí.

Índice:

• El alto costo del incumplimiento
• Una solución integral de cumplimiento normativo de datos
• La solución integral de privacidad y cumplimiento normativo de próxima generación

El alto costo del incumplimiento

Bajo el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, las autoridades de protección de datos tienen el poder de imponer multas de hasta €20 millones (aproximadamente $20,372,000) o el 4% de la facturación mundial del año financiero anterior, según la cifra que sea más alta.

Los mandatos del RGPD ayudan a proteger la información personal, financiera y de comportamiento de los consumidores, otorgándoles el derecho de exigir el acceso, privacidad, no divulgación, no venta o no uso de sus datos. También tienen el "Derecho al olvido", que les permite solicitar a las entidades que poseen sus datos que los eliminen. Regulaciones similares, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California, se han implementado en los Estados Unidos, y se están aplicando regulaciones continuas en otras regiones.

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Desde la implementación de estos diversos mandatos de cumplimiento de privacidad de datos del consumidor, las organizaciones globales de diversos sectores se han enfrentado a un desafío común en la protección de los datos de los consumidores para mantener el cumplimiento normativo. Para hacer cumplir estos mandatos a gran escala, se requieren soluciones automatizadas impulsadas por la inteligencia artificial. Sin embargo, es importante comprender un desafío adicional: no solo una, sino varias de las tareas involucradas en el proceso de cumplimiento requieren una automatización inteligente.

Una solución integral de cumplimiento normativo de datos

Las organizaciones pueden implementar un conjunto integral de mandatos de cumplimiento de datos de manera rentable cuando utilizan inteligencia artificial para automatizar procesos clave. Si bien existen soluciones tradicionales que pueden abordar los problemas de privacidad de datos, estas carecen seriamente de la capacidad de habilitar la automatización inteligente de estas tareas centradas en el cumplimiento.

Las soluciones tradicionales pueden ser capaces de manejar el volumen actual de solicitudes de privacidad de los consumidores; sin embargo, a medida que los consumidores se vuelven cada vez más conscientes de sus derechos, el número de estas solicitudes aumentará drásticamente, lo que requerirá un enfoque automatizado para escalar de manera rentable.

Para abordar este problema complejo, es esencial recurrir a nuevas tecnologías como las innovaciones basadas en la inteligencia artificial profunda para automatizar el cumplimiento y la aplicación de la privacidad en toda la empresa, independientemente de dónde resida la información. Este método ofrece una forma integral de eliminar las limitaciones de la detección tradicional de datos, al tiempo que perfecciona la precisión, el rendimiento y la facilidad de mantenimiento. Las tecnologías de inteligencia artificial profunda ayudan a las empresas a enfrentar este desafío al mismo tiempo que minimizan el riesgo y las multas financieras significativas.

Como podrás imaginar, esta es una tarea desafiante que implica varios procesos complejos. Requiere la capacidad de analizar un gran volumen de conjuntos de datos, tanto localmente como en la nube, a una velocidad muy alta. Para lograr esto, se necesita un alto nivel de automatización inteligente.

Las siguientes secciones describen tres tecnologías y características fundamentales: el descubrimiento automatizado, la asignación automatizada de datos y el manejo automatizado de solicitudes de servicio de datos, que deben integrarse para automatizar de manera efectiva los esfuerzos de cumplimiento al tiempo que se mantienen los costos bajos.

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Descubrimiento automatizado

Un motor de descubrimiento de datos impulsado por inteligencia artificial puede abordar las deficiencias y limitaciones de las soluciones de descubrimiento de datos heredadas. Anteriormente, las herramientas y métodos que se desarrollaban e implementaban estaban destinados a hacer cumplir medidas de cumplimiento específicas, como SOX para el cumplimiento normativo de datos corporativos, PCI/PII para verticales de la industria de tarjetas de pago, HIPAA para la industria de la salud y varios otros mandatos contra el robo o divulgación no autorizada de datos confidenciales de la empresa y de individuos.

Con la aparición de nuevos mandatos de cumplimiento de privacidad de datos del consumidor, como el RGPD y la CCPA, ahora se requieren herramientas y procesos para hacer cumplir medidas adecuadas de seguridad y privacidad, no solo contra el robo, sino también contra la divulgación o uso no autorizado de información confidencial de los consumidores. El descubrimiento automatizado permite descubrir datos en tiempo real en todos los mandatos de cumplimiento normativo, incluidos el RGPD, la CCPA, el HIPAA, el PCI, el PDPB, el PDPL y otras leyes de privacidad de datos en todo el mundo.

La aparición de nuevas regulaciones de seguridad y cumplimiento de datos requiere que los usuarios manejen correctamente tipos y estructuras de datos cada vez más variados y complejos. Estos pueden incluir palabras clave simples (etiquetas), expresiones regulares complejas o incluso objetos de datos compuestos que constan de más de un tipo de objeto de datos primitivo.

El cumplimiento y la aplicación de la privacidad de los datos del consumidor requieren la capacidad de descubrir con precisión un conjunto complejo de información relevante en un corpus grande. Para lograr esto, las empresas necesitan tecnología de descubrimiento de datos electrónicos que automatice la capacidad de definir nuevos tipos de objetos de datos complejos para admitir una amplia variedad de objetos de datos actuales y futuros.

Si bien algunos sistemas se basan en coincidencias simples de palabras clave o técnicas de coincidencia de patrones basadas en expresiones regulares, estas son insuficientes y propensas a errores para la identificación automática de objetos de datos más complejos. En cambio, el sistema necesita técnicas sofisticadas de identificación de datos que puedan realizar la identificación automática de datos para prácticamente cualquier tipo de objeto de datos complejo.

Los sistemas de clasificación tradicionales que requieren un procesamiento manual son ineficaces, propensos a errores y no escalables. Por lo tanto, el sistema de descubrimiento electrónico también debe ser capaz de reconocer y clasificar automáticamente datos confidenciales y/o cumplimiento normativo en cualquier formato.

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Asignación automatizada de datos

En el contexto de la privacidad de datos, la asignación de datos se refiere a la tarea complicada de crear un inventario de toda la información relevante que existe en el corpus de una empresa y mapearla en la infraestructura de datos de la empresa. La mejor manera de hacer esto es a través de un sistema automatizado de asignación de datos que crea un mapa persistente de los objetos de datos/información que existen en los conjuntos de datos de la empresa.

Esta es una capacidad crucial que facilita la navegación eficiente a través de sistemas y corpus de almacenamiento grandes, siguiendo el linaje de cualquier dato de interés. Un mapa de datos facilita en gran medida el proceso de aplicación del cumplimiento, sirviendo como una entrada crucial para el proceso de generación del flujo de trabajo de la aplicación del cumplimiento.

Manejo automatizado de solicitudes de servicio de datos

Otro componente fundamental de un sistema moderno de cumplimiento y aplicación de la privacidad de datos del consumidor es la capacidad de manejar automáticamente las solicitudes de servicio de datos de manera oportuna y escalable. Un controlador de solicitudes de servicio de datos debe ser capaz de incorporar la generación automática de flujos de trabajo de solicitudes de sujetos de datos. La creación de flujos de trabajo de solicitudes de sujetos de datos es un proceso crítico y complejo que requiere conocimiento de:

• Mapa de datos: la distribución de objetos de datos en toda la estructura del corpus de datos de la empresa.
• Mapa de accesibilidad: un diseño de jurisdicción para el personal de TI sobre los diversos corpus de datos y repositorios.
• Estructura de desglose de tareas: un profundo conocimiento de cómo se puede desglosar un tipo específico de solicitud de sujeto de datos en un conjunto de tareas primitivas necesarias para completar la aplicación de una solicitud de sujeto de datos.

Los sistemas de solicitudes de sujetos de datos tradicionales suelen estar limitados a la intervención manual, que no solo es tediosa, sino también propensa a inexactitudes. En cambio, un controlador de solicitudes de servicio de datos debe ser capaz de incorporar la ejecución automática de tareas primitivas de solicitud de sujetos de datos. Para la ejecución oportuna de una solicitud de sujeto de datos, el sistema debe implementar automáticamente todas las tareas constituyentes dentro del marco de tiempo prescrito, lo que requiere una automatización inteligente del proceso de ejecución de las tareas de solicitud de sujeto de datos.

La solución integral de cumplimiento normativo y privacidad de próxima generación

El resultado de automatizar el descubrimiento, la asignación de datos y el manejo de solicitudes de servicio de datos es una solución unificada de cumplimiento normativo y aplicación de privacidad de datos de próxima generación. Esta solución cuenta con el poder necesario para identificar automáticamente el contenido, clasificarlo y generar políticas de aplicación de privacidad en tiempo real. Elimina la necesidad de una constante intervención manual tediosa.

Cuando los oficiales de cumplimiento y otros profesionales capacitados en cumplimiento de datos ponen en funcionamiento la automatización de la inteligencia artificial, las empresas pueden mantenerse en cumplimiento de los mandatos de privacidad de datos del consumidor de manera que elimina los costos de preprocesamiento manual y permite protegerse contra errores humanos y actos maliciosos. No hay mejor manera de proporcionar la aplicación en tiempo real de los mandatos de privacidad de datos en un panorama regulador en constante cambio.

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