数据隐私与网络安全合规指南

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在科技飞速发展的时代,数据隐私与网络安全已成为香港企业运营的核心关切,尤其对蓬勃发展的人工智能与金融科技领域企业而言。随着初创企业日益借助人工智能与金融科技实现创新与规模扩张,它们必须在不断演变的本地法规与国际标准构成的复杂监管环境中谨慎前行。香港《个人资料(私隐)条例》仍是数据保护的基石,但当前围绕改革的讨论旨在使其现代化,以符合欧盟《通用数据保护条例》等全球基准。对于处理敏感客户数据(通常涉及跨境传输,包括向中国内地传输)的初创企业而言,风险极高:不合规可能导致声誉受损、财务处罚及运营中断,而数据泄露事件甚至可能让年轻企业面临生存危机。

本文旨在帮助创始人及法律团队在2025年监管更新中构建具有韧性的战略。

《个人数据私隐条例》合规:核心风险、数据保护原则及金融科技与人工智能领域的升级制裁

《个人资料(私隐)条例》于1995年颁布,规范香港个人资料的收集、使用及处理。个人资料私隐专员公署积极执行该条例,使香港的私隐条例执行成为科技初创企业的首要关注事项。违规行为将使企业面临刑事及民事责任,尤其在金融科技和人工智能等数据密集型行业。

六项数据保护原则(DPPs):您的法律基础

《个人资料(私隐)条例》附表1概述了六项保障数据原则,构成了香港数据保护合规的基础:

  • DPP1(收集):个人资料(PD)必须依法、公平且不过度地收集,并附有清晰的《个人资料收集声明》(PICS)。对于金融科技领域的人工智能系统,须确保训练数据集来源合法,以规避香港地区的人工智能数据隐私风险。
  • DPP2(准确性与保留):确保数据准确性,在不再需要时删除数据,符合《个人资料(私隐)条例》的数据保留政策。
  • DPP3(使用):对个人数据的新用途须取得法定同意。此条款对在信用评分或财富管理应用等AI功能中重新使用客户数据至关重要。
  • DPP4(安全性):采取一切可行措施保障数据免遭泄露。涵盖AI模型安全与IT基础设施,是香港AI网络安全合规的核心。
  • DPP5(普遍可获取的信息):确保数据政策透明化。
  • DPP6(个人数据访问权):允许数据主体访问并更正其数据。

未能遵守《个人资料(私隐)条例》的核心原则,将使贵公司面临重大的刑事及民事法律责任。

尽管《个人资料(私隐)条例》作为基础性制度发挥了作用,但数字技术的兴起暴露了其漏洞,引发了改革呼声。相关讨论持续倡导建立更完善的个人数据保护框架,以应对数字时代的挑战。主要建议改进措施包括:

  • 强制性数据泄露通知:与现行自愿制度不同,改革将要求机构在规定时限内向个人资料私隐专员公署及受影响个人通报泄露事件,类似于《通用数据保护条例》的要求。此举旨在提高透明度并促进快速补救措施。
  • 增强私隐专员公署执法权:提案旨在赋予专员直接施加行政罚款的权力,而非仅依赖刑事起诉。这将简化执法流程并更有效地遏制违规行为。
  • 数据保留与本地化政策:机构或须制定明确的数据保留政策,将存储范围限定于必要程度。此外,为提升安全性,已提出数据本地化建议——强制要求特定数据存储于香港境内,但此举在全球化趋势下仍具争议性。

个人资料私隐专员公署人工智能指引:金融科技初创企业人工智能数据保护的强制性路线图

个人资料私隐专员公署已为运用人工智能的机构提供具体详尽的指引。创办人及法律团队必须将此指引视为履行《个人资料(私隐)条例》要求(特别是保障数据隐私原则第4条)的事实标准。

个人资料私隐专员公署指引

目标受众与目的

金融科技与人工智能初创企业的关键要点

《人工智能(AI):个人资料保障模范框架》(2024)

采购第三方人工智能系统的组织

基于风险的治理、人工监督与数据保护原则整合。专为采用人工智能工具的金融科技企业打造—聚焦香港人工智能隐私设计理念。

《开发及使用人工智能道德标准指引》(2021)

内部人工智能开发人员

七项伦理原则(问责制、透明度、隐私权)。确保模型可审计性,这对黑箱人工智能符合《个人资料(私隐)条例》至关重要。

《人工智能(AI):个人资料保障模范框架》单张(2024)

在扩展团队中的内部使用

防止ChatGPT等工具引发数据泄露;就同意条款和供应商评估提供建议—这对生成式人工智能风险至关重要。香港。

跨境数据流动:把握《个人资料(私隐)条例》与《个人信息的保护》的关联以实现全球扩张

对于跨境数据传输,连接香港与中国内地的初创企业面临双重监管。

  • 《私人数据保护条例》第33条:尚未实施但正接受改革审查;若启动可能强制要求数据本地化,影响香港云架构。
  • 《个人信息保护法》第38条:将香港跨境数据转移视为国际转移;需进行安全评估或采用标准合同条款(SCCs)。第40条要求大宗数据实现本地化存储——金融科技企业需检索《个人数据隐私条例》合规要求。

行动计划:构建合规的金融科技与人工智能企业

通过早期嵌入合规机制,优化香港数据治理策略:

  1. 隐私设计融入开发流程:按个人资料私隐专员公署建议整合数据保护影响评估(DPIA),构建金融科技人工智能合规框架的代码基础。
  2. 规范化数据流图:可视化个人资料(私隐)条例/个人资料(私隐)及数据处理条例导航流程;此乃投资者审查初创企业数据隐私审计的必要尽职调查。
  3. 事件应急预案:测试符合个人资料私隐专员公署《数据外泄处理指引》(2023年6月版)的人工智能响应协议——为《个人资料(私隐)条例》强制性外泄通知做好准备。
  4. 强化人工智能治理:采用个人资料私隐专员公署框架;组建香港人工智能伦理指导委员会。

梁延达律师事务所团队提供定制化审计与策略服务,助您在全球2025年数据隐私法规浪潮中守护资产安全。欢迎垂询合规且可扩展的解决方案。

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梁延达,合伙人

alfredleung@hkytl.com; +852 3468 7202

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