语音识别过程中的数据合规风险及应对

一、语音识别

语音识别技术是一种基于计算机科学和语音信号处理技术的交互方式，可以将人类的口头信息转换成计算机可读的文本信息。近年来，随着语音识别技术的不断发展，其在智能家居、智能客服、智能驾驶、语音翻译等领域得到了广泛的应用。语音识别技术的出现大大提高了人机交互的效率和便捷性，也拓宽了人们获取信息和享受服务的渠道。

然而，随着语音识别技术的广泛应用，涉及到的数据合规问题也愈发凸显。语音识别技术涉及到用户的语音信息，因此必须保障用户的隐私权和知情权。用户的语音信息可能包含个人身份信息、声纹信息等敏感信息，如果不受到保护，可能会被不法分子利用进行欺诈、谣言传播等违法活动。同时，语音识别技术的使用也必须符合法律法规，不得违反用户的合法权益。因此，如何保障语音识别技术的数据合规性成为了一个亟待解决的问题。

二、语音识别过程中的数据合规风险

1、数据收集合规风险

在语音识别技术中，数据收集是实现语音识别的基础。数据收集的合规风险主要包括以下方面：

（1）个人信息收集合规风险

语音识别技术需要收集用户的语音数据，而这些语音数据中可能涉及到用户的个人信息，如姓名、身份证号码等。因此，在数据收集过程中，需要遵守《个人信息保护法》等相关法律法规的规定，采取适当的安全措施，确保个人信息的安全和隐私。

（2）数据收集目的合规风险

数据收集应当遵循合法、正当、必要的原则，不得超出收集目的的范围。在语音识别技术中，数据收集的目的是为了提高语音识别的准确性和效率性，而不应当用于其他目的，如广告推送、用户画像等。因此，在数据收集过程中，需要明确数据收集的目的，确保不违反相关法律法规的要求。

2、数据存储合规风险

在语音识别技术中，数据存储是数据安全的重要环节。数据存储的合规风险主要包括以下方面：

（1）数据安全合规风险

语音数据属于敏感数据，需要采取适当的安全措施，如加密存储、数据备份等，确保数据的安全性。同时，需要遵守《网络安全法》等相关法律法规的要求，保障国家网络安全和个人信息安全。

（2）存储期限合规风险

数据存储期限是数据合规中一个非常重要的方面，因为过长或过短的存储期限都会带来风险。

首先，过长的存储期限可能导致数据保密性和完整性问题。例如，如果个人信息存储时间太长，这些信息可能被黑客攻击者窃取，因为这些数据存在于不必要的地方。此外，如果某个组织在存储数据时没有及时删除不再需要的数据，那么这些数据就会继续存在，可能会被恶意访问或泄漏。

其次，过短的存储期限也可能导致合规风险。根据《网络安全法》和《数据安全法》，数据主体有权要求其个人信息的删除、更正、补充等操作。如果组织在个人信息的存储期限内删除了这些信息，就可能无法回应数据主体的请求，进而导致不合规。

此外，组织在存储数据时，还需要考虑数据保护的安全性和可靠性。例如，如果数据存储在不安全的服务器上，或者未经适当加密和保护，就有可能面临数据泄露和信息被盗用的风险。因此，在数据存储方面，必须遵循各种保密和保护标准。

最后，还需要考虑存储跨境传输的问题。例如，在某些情况下，境外数据存储会涉及到数据跨境传输。如果跨境传输数据时未遵循国家和地区的相关法律和监管要求，就可能会面临严重的合规风险。

3、 数据使用合规风险

（1）未经授权的数据使用

语音识别技术可能会收集大量的个人信息，如语音识别结果、声纹等，如果这些信息未经用户授权被用于其他用途，将会对用户的个人隐私造成损害。

（2）数据使用不当

语音识别技术可能会被用于监控和分析用户的语音内容，从而获取商业利益或其他目的。如果这种分析不当使用，将会侵犯用户的隐私权。

（3）数据泄露

语音识别技术使用的数据存储在云端，可能面临被黑客攻击的风险，从而导致数据泄露。

4、数据加工合规风险

（1）数据加工过程中的安全风险

在语音识别技术中，语音数据需要经过多个环节的加工处理，包括语音分割、语音识别、语义分析等。这些过程中涉及到数据的传输、存储、处理等环节，存在着数据泄露、篡改、丢失等安全风险。因此，在数据加工过程中需要采取相应的措施保证数据的安全性，包括加密传输、数据备份、数据恢复等。

（2）数据加工过程中的隐私风险

语音数据包含个人的声音、语速、语调、口音等信息，如果泄露出去，可能会对用户的个人隐私造成影响。例如，黑客可以通过窃取语音数据来模拟用户的声音进行欺骗，这种行为可能会导致用户的财产损失和个人名誉受损。因此，在数据加工过程中需要采取隐私保护措施，例如匿名化处理、脱敏处理、权限控制等。

（3）数据加工过程中的版权风险

语音识别技术需要使用大量的训练数据进行模型训练和优化，这些训练数据可能包含了他人的著作权、肖像权等权利。如果在加工过程中未经授权使用这些数据，可能会侵犯他人的合法权益，引发版权纠纷。因此，在数据加工过程中需要尊重他人的知识产权，合法使用数据，确保数据使用的合规性。

5、数据传输合规风险

（1）数据传输安全性

在语音识别技术中，数据需要通过网络进行传输，如果网络安全措施不足或者传输通道存在漏洞，可能会导致数据泄露或者被恶意篡改，对用户造成隐私泄露和财产损失。

（2）数据传输隐私保护

语音识别技术收集的数据往往包含了用户的敏感信息，如语音指纹、身份证号码等。如果这些信息在传输过程中被拦截或窃取，将会给用户带来隐私风险和安全威胁。

6、 数据提供合规风险

（1）第三方数据

语音识别技术可能会把数据提供给第三方，如广告商、营销公司等，这些第三方可能会将数据用于其他用途，导致用户的个人信息泄露。

（2）数据销售

有些企业可能会将语音识别技术使用的数据进行出售，这种行为可能会导致用户的个人信息被非法获取，从而导致隐私泄露。

（3）数据提供不透明

某些企业可能会在不透明的情况下提供语音识别技术使用的数据，如不清楚数据提供给了哪些第三方或者第三方会如何使用数据。这种行为可能会损害用户的隐私权。

7、数据公开合规风险

（1）数据隐私风险

在进行数据公开时，需要对数据中的个人信息进行隐私保护，防止个人信息泄露和滥用。例如，在进行声纹识别时，需要对录制的语音数据中的个人信息进行脱敏处理，避免泄露用户的身份信息和个人隐私。

（2）数据安全风险

在进行数据公开时，需要对数据进行安全加密和传输，以防止数据被未经授权的第三方恶意获取和利用。例如，在进行语音数据公开时，需要采取安全加密措施，如采用 HTTPS 协议传输数据，保障数据安全。

（3）不当使用风险

在进行数据公开时，需要遵守数据使用规范，避免不当使用和滥用数据。例如，在语音数据公开时，需要对使用数据的机构、目的、方式等进行严格审查，确保数据不被滥用和不当使用。

8、数据交易合规风险

（1）数据源可靠性

在数据交易中，数据的来源和真实性很重要。如果数据源不可靠或者数据本身被篡改，将会影响数据的质量和可信度。

（2）数据使用范围不清晰

在进行数据交易时，需要明确数据的使用范围。如果数据使用范围不清晰，可能会导致数据被非法使用，从而引发数据泄露等问题。

（3）数据隐私保护

语音识别技术收集的数据往往包含了用户的敏感信息，如语音指纹、身份证号码等。如果这些信息被泄露，将会给用户带来隐私风险和安全威胁。

三、语音识别企业可采取的数据合规途径

针对语音识别技术的数据合规问题，企业可以采取以下具体措施，以确保其数据合规性，保护用户隐私，维护企业声誉。

1、制定内部数据管理制度

企业应建立健全内部数据管理制度，包括数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等方面的规定，确保数据的合法性、合规性、安全性和隐私保护，同时明确责任和权限，确保数据管理流程的透明度和规范性。

2、采用安全可靠的数据加密技术

企业应采用安全可靠的数据加密技术，保护用户的个人隐私和敏感信息不受未经授权的访问和窃取。在数据传输和存储过程中，应使用可靠的加密算法和加密方法，确保数据安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。

3、采取数据安全保护措施

企业应该采取技术措施，包括数据加密、安全传输协议、访问控制、漏洞管理、网络安全等方面，加强数据安全保护。企业应该建立安全网络环境，包括防火墙、入侵检测系统、入侵防御系统等方面。企业应该采用数据加密技术，对数据进行加密保护。企业应该建立安全传输协议，保证数据在传输过程中的安全性。企业应该建立访问控制机制，限制用户对数据的访问权限。企业应该采用漏洞管理技术，及时修补系统漏洞，防止黑客攻击和数据泄露。例如，采用防火墙、入侵检测、反病毒软件等安全措施，对数据进行备份和恢复，以防止数据丢失或损坏。

4、进行安全审计和风险评估

企业应定期进行安全审计和风险评估，发现和排查潜在的数据安全风险和合规风险，及时采取相应措施，确保数据的安全性和合规性。在风险评估的基础上，制定相应的应对措施和预案，并建立应急响应机制，以应对突发事件和数据安全事故。

5、严格遵守法律法规

企业应严格遵守相关的法律法规，包括《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等，确保数据的合法性和合规性。在数据处理过程中，应尊重用户的隐私权和个人信息，遵循数据最小化原则，只收集必要的数据，对于敏感信息要进行特殊处理，如进行匿名化处理、脱敏处理等。

6、加强员工培训和意识普及

企业应该对所有员工进行定期的数据合规培训，包括数据保护法规、数据保密、数据处理和存储规则等。培训可以通过线上或线下的方式进行，例如在线学习、面对面培训或内部讲座等形式。在培训中，企业应该重点强调员工对个人信息的保护意识和法律责任，以及企业数据合规政策的重要性。

企业应该定期开展数据保护意识普及活动，例如发放相关宣传资料或内部通知，强调员工的保密责任和义务，以及数据泄露的危害和风险。企业也可以邀请专业人士或律师进行讲座，提高员工对数据合规的理解和认识。

企业可以通过内部测评和评估来检测员工对数据合规政策的理解和执行情况。测评可以包括问卷调查、在线测试、模拟案例等形式，评估结果可以用于制定针对性的培训计划和改进措施。

企业可以通过激励措施来促进员工的数据合规意识。例如，设置数据保密奖励机制，鼓励员工积极发现和报告数据安全问题，以及奖励合规表现优异的员工。

四、总结

在今天的信息化社会中，数据已成为企业和个人最重要的资产之一，而语音识别技术的普及与应用也使得数据的规模与种类不断增加。但是，这种技术也带来了一系列的数据合规风险，对企业和个人的数据安全造成了潜在威胁。因此，企业必须认真对待语音识别技术中的数据合规问题，采取一系列措施加强数据管理和保护，避免合规风险对企业造成的损失和影响。

律师简介

赵仕龙律师

赵仕龙，执业律师，北京市京师律师事务所合伙人，北京京师（合肥）律师事务所管理合伙人、业务发展与指导委员会主任、公司证券法法律事务部主任，京师全国青年工作委员会理事，合肥律师协会理事，合肥高新区民法典讲师团成员，合肥工业大学法学系指导老师，安徽大学法学院实习指导老师，安徽农业大学人文社科学院法学系指导老师，合肥经济技术职业学院兼职教授，北京网络行业协会调解员，九江仲裁委员会仲裁员，笔架山街道基层党建与基层治理工作特邀议事员。

擅长业务领域：股权投资、公司治理、私募基金、证券发行；银行债权、建设工程、财富管理等。发表的文章有：《关于有限责任公司公司章程修改的一点思考》《浅谈公司的资本公积金》《公司制度中的深石原则》《公司治理之董监高法律责任》《浅谈“一致行动人协议”》《公司决议行为与合同行为的区分》《民法典之合同保全制度分析》《某公司印章“抢夺”事件背后的股权行使问题解析》《公司的实际控制人分析》等。

韦喜律师

西北大学法学（知识产权）学士，中共党员，拥有证券从业资格。安徽省律师协会第十届专业委员会委员，安徽省科技与大数据专业委员会（科技实务研究中心）委员，北京京师（合肥）律师事务所“2018年度进步奖”，2022年“安徽十大新兴产业法律服务团”之“人工智能法律服务团”成员，2022年度北京京师（合肥）律师事务所“优秀共产党员”。代理的某合肥本土奶茶品牌不正当竞争纠纷案入选合肥高新技术产业开发区人民法院十大知识产权保护典型案例。长期从事数据合规、执行、知识产权等方面的诉讼及非诉法律事务。服务过的客户包括国有投资公司、国有银行、建工领域相关国企、融资担保公司等。

李添天律师

法律硕士，北京京师（合肥）律师事务所执业律师，企业合规中心成员，股权研究中心成员，公司法律事务部成员。长期从事民商事诉讼、企业数据合规等业务，擅长领域包括经济纠纷、合同纠纷、股权纠纷、婚姻家庭纠纷、知识产权纠纷等。服务过的客服包括金融、房地产、建工、传媒等领域的国有企业或大中小企业。始终恪守“忠于委托，勤勉尽责”的执业理念，最大限度地维护当事人的合法权益。

供稿： 赵仕龙

韦 喜

李添天

编辑： 钱开霞

审核： 郝 晨