CONTENTS
- 1. Perlindungan data pribadi | Latar belakang revisi pedoman
- 2. Perlindungan data pribadi | Pokok-pokok revisi
- - Penerapan sistem penilaian berbasis tingkat risiko
- - Pembedaan prosedur dan dokumen
- - Pencerminan lingkungan pengembangan AI
- - Penyempurnaan standar pemrosesan data tidak terstruktur
- 3. Perlindungan data pribadi | Persoalan praktis utama
- - Strategi penanganan perusahaan
- - Daftar periksa praktis bagi perusahaan
- - Implikasi dan arah pengelolaan risiko
1. Perlindungan data pribadi | Latar belakang revisi pedoman
Komisi Perlindungan Informasi Pribadi Korea Selatan mengumumkan revisi menyeluruh Pedoman Pemrosesan Informasi Berpseudonim pada 31 Maret 2026.
Meskipun revisi ini bukan perubahan terhadap undang-undang itu sendiri, revisi tersebut berdampak langsung terhadap perusahaan, lembaga publik, dan pengembang AI secara keseluruhan karena secara mendasar menata ulang standar praktis mengenai cara merancang, meninjau, dan mendokumentasikan ketentuan khusus pemrosesan informasi berpseudonim dalam praktik.
Secara khusus, pokok revisi ini adalah peralihan dari penerapan lama yang formalistis dan seragam menuju sistem penilaian berbasis tingkat risiko.
Oleh karena itu, ke depan perusahaan harus menangani pseudonimisasi untuk perlindungan data pribadi sebagai persoalan yang mencakup seluruh sistem tata kelola data.
Revisi menyeluruh ini dilakukan dengan mencerminkan berbagai persoalan praktis yang terus dikemukakan di lapangan.
Komisi Perlindungan Informasi Pribadi Korea Selatan melakukan survei kondisi aktual dan wawancara mendalam terhadap 50 perusahaan AI serta 1.441 lembaga publik. Persoalan utama yang diidentifikasi adalah sebagai berikut.
- Ketidakjelasan standar penilaian risiko
- Beban penyusunan dokumen dan prosedur yang berlebihan
- Kesenjangan antara lingkungan pengembangan AI dan standar regulasi
- Beban pemeriksaan menyeluruh atas data tidak terstruktur seperti video, gambar, dan teks
Sebelumnya, kesimpulan atas persoalan yang sama sering kali berbeda menurut lembaga atau petugas yang menanganinya. Para praktisi juga cenderung menerapkan standar secara konservatif tanpa mempertimbangkan risiko yang sebenarnya karena beban tanggung jawab.
Revisi ini memperbaiki struktur tersebut dan mengalihkannya ke sistem yang mempertimbangkan kondisi nyata pemanfaatan data sekaligus risiko identifikasi ulang.
2. Perlindungan data pribadi | Pokok-pokok revisi
Pokok-pokok revisi kali ini adalah sebagai berikut.
Aspek | Persoalan sebelumnya | Isi revisi | Makna praktis |
Penilaian tingkat risiko | Perbedaan penilaian antarinstansi | Penerapan standar berdasarkan pihak yang memanfaatkan data dan lingkungan pemrosesan | Menjamin konsistensi penilaian |
Prosedur dan dokumen | Persyaratan dokumentasi yang berlebihan | Pembedaan berdasarkan tingkat risiko | Pengurangan biaya untuk risiko rendah |
Pengembangan AI | Tujuan dan jangka waktu yang kaku | Tujuan yang dapat diperluas dan jangka waktu yang fleksibel | Memungkinkan penyempurnaan model |
Data tidak terstruktur | Beban pemeriksaan menyeluruh | Pemeriksaan berbasis sampel diperbolehkan | Memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar |
Sistem dokumentasi | Struktur yang bercampur | Pemisahan dokumen utama dan dokumen tersendiri | Meningkatkan kemudahan akses dalam praktik |
Penerapan sistem penilaian berbasis tingkat risiko
Perubahan terpenting adalah standardisasi kriteria penilaian tingkat risiko.
Jika sebelumnya penilaian dilakukan dengan menyebutkan dan mengevaluasi setiap faktor risiko secara terpisah, setelah revisi penilaian berpusat pada dua kriteria berikut.
Dengan demikian, struktur berikut telah ditetapkan.
Kategori | Kriteria penilaian | Tingkat risiko |
Pemanfaatan internal oleh pengendali data pribadi yang sama | Tidak diberikan kepada pihak luar; analisis dan penggabungan dilakukan secara internal | Risiko rendah |
Pemberian kepada pihak ketiga + lingkungan yang dapat dikendalikan | Dapat dikendalikan melalui ruang analisis dan sarana lainnya | Risiko sedang |
Pemberian kepada pihak ketiga + lingkungan yang tidak dapat dikendalikan | Pemindahan ke luar dan tindakan sejenisnya | Risiko tinggi |
Pembedaan prosedur dan dokumen
- Jumlah formulir: dikurangi dari 24 jenis menjadi 10 jenis
- Risiko rendah: dokumen minimum dan peninjauan oleh petugas
- Risiko sedang dan tinggi: peninjauan mendalam secara bertahap
Struktur ini dirancang untuk menurunkan hambatan masuk bagi proyek berisiko rendah, sekaligus memastikan proyek berisiko tinggi dikelola secara lebih cermat.
Pencerminan lingkungan pengembangan AI
- Memperbolehkan penetapan tujuan yang dapat diperluas
- Fleksibilitas jangka waktu pemrosesan
- Memungkinkan pembelajaran berulang dan penyempurnaan model
Dengan dilonggarkannya pembatasan tujuan yang sebelumnya kaku, kegunaan praktis dalam perancangan proyek AI meningkat secara signifikan.
Penyempurnaan standar pemrosesan data tidak terstruktur
- Pemeriksaan menyeluruh → pemeriksaan berbasis sampel diperbolehkan
- Mencerminkan kondisi nyata pemrosesan data dalam jumlah besar seperti video, audio, dan teks
Namun, tanggung jawab pembuktian terkait alasan pemilihan metode pemeriksaan, perancangan sampel, tindakan perbaikan, dan penyimpanan catatan menjadi semakin berat.
3. Perlindungan data pribadi | Persoalan praktis utama
Pokok revisi ini adalah memandang pemrosesan informasi berpseudonim bukan sekadar sebagai teknologi, melainkan sebagai sistem pengelolaan seluruh proses.
Perusahaan harus mampu menjelaskan hal-hal berikut.
Secara khusus, tingkat risiko bukan nilai tetap, melainkan faktor yang berubah sesuai dengan rancangan proyek.
- Pemanfaatan internal → pada dasarnya berisiko rendah
- Pemberian kepada pihak luar → tingkat risiko meningkat sesuai dengan tingkat pengendalian
- Data tidak terstruktur → pada dasarnya merupakan faktor berisiko tinggi
Oleh karena itu, klasifikasi awal dan pencatatan alasan penyesuaian diperkirakan akan menjadi unsur utama kepatuhan.
Strategi penanganan perusahaan
Sejalan dengan perubahan ini, perusahaan harus menyiapkan strategi penanganan sebagai berikut.
Organisasi hukum dan kepatuhan
- Mengklasifikasikan ulang seluruh proyek pemanfaatan data
- Meninjau apakah ketentuan khusus pemrosesan informasi berpseudonim berlaku
- Memperjelas rumusan tujuan (pelatihan AI → dirinci berdasarkan model dan metrik)
Organisasi data dan AI
- Merancang dengan asumsi bahwa data tidak terstruktur berisiko tinggi
- Merancang pemeriksaan berbasis sampel dan membangun sistem pencatatan
- Memisahkan data pelatihan dari keluaran layanan
Keamanan, TI, dan unit bisnis
- Merancang ulang struktur pemberian data kepada pihak luar
- Meninjau struktur kontrak dengan penyedia jasa pemrosesan
- Membangun sistem pengelolaan hak akses, log, dan pengendalian pemindahan data ke luar
Daftar periksa praktis bagi perusahaan
Butir-butir berikut dapat digunakan sebagai kriteria dalam pemeriksaan internal perusahaan.
Pemanfaatan data dan pengelolaan tingkat risiko
- Apakah terdapat kriteria klasifikasi awal tingkat risiko untuk setiap proyek
- Apakah pemanfaatan internal dibedakan dari pemberian kepada pihak luar
- Apakah lingkungan analisis yang dapat dikendalikan telah disediakan
Sistem pseudonimisasi dan pemeriksaan
- Apakah terdapat kriteria untuk meninjau kesesuaian metode pseudonimisasi
- Apakah terdapat sistem pemeriksaan tersendiri untuk data tidak terstruktur
- Apakah rancangan pemeriksaan berbasis sampel dan prosedur perbaikan telah didokumentasikan
Sistem dokumentasi dan pembuktian
- Memastikan penetapan tujuan dibuat secara spesifik (berdasarkan model dan metrik)
- Mencatat dasar penilaian tingkat risiko
- Menyimpan catatan prosedur peninjauan dan persetujuan
Struktur kontrak dan pemberian kepada pihak luar
- Mencantumkan ketentuan perlindungan data pribadi dalam kontrak dengan penyedia jasa pemrosesan
- Membangun sistem pengendalian pemindahan data ke luar dan pengelolaan hak akses
- Memastikan pencatatan log dan kemampuan penelusuran setelah pemrosesan
Implikasi dan arah pengelolaan risiko
Revisi ini menyampaikan pesan berikut.
Pemanfaatan data diperluas, tetapi tanggung jawab untuk membuktikan keabsahan dan keamanan pemanfaatannya menjadi lebih berat.
Penyederhanaan perkara berisiko rendah, perluasan tujuan AI, dan diperbolehkannya pemeriksaan berbasis sampel merupakan pelonggaran regulasi yang jelas, tetapi hal tersebut hanya menguntungkan perusahaan yang memiliki sistem pengelolaan risiko yang dapat dijelaskan.
Pedoman yang telah direvisi bukan persoalan yang dapat diselesaikan hanya melalui langkah teknis. Kesesuaian pemrosesan informasi berpseudonim pada akhirnya bermuara pada kemampuan memberikan penjelasan secara hukum.
Firma Hukum Daeryun menyediakan layanan konsultasi berikut dalam seluruh proses pemanfaatan data perusahaan.
Kemampuan penanganan praktis dapat diperoleh melalui sistem konsultasi terpadu yang memahami teknologi sekaligus hukum, khususnya untuk persoalan yang memadukan data, TI, dan aspek hukum.
Jika Anda memerlukan bantuan terkait persoalan tersebut, silakan melakukan 🔗reservasi konsultasi hukum dengan firma kami.
