KVKK, ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷിത AI ഉപയോഗവും

നേട്ടങ്ങൾ:

• KVKK തത്വങ്ങൾ (ഉദ്ദേശ്യ പരിധി, ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ) അനുസരിച്ച് സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെയും ജീവനക്കാരുടെയും ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• മറയ്ക്കൽ/അജ്ഞാതവൽക്കരണം, സുരക്ഷിത ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ എന്നിവയിലൂടെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• HR-ൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി AI-യോടൊപ്പം വെളിപ്പെടുത്തൽ, സമ്മതം, നിലനിർത്തൽ പ്രക്രിയകൾ എന്നിവ പിന്തുണയ്ക്കാനുള്ള കഴിവ്

കാൻഡിഡേറ്റ് സിവികൾ, പ്രകടന സ്കോറുകൾ, ശമ്പള വിവരങ്ങൾ, റഫറൻസ് കമൻ്റുകൾ, മെഡിക്കൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ, അച്ചടക്ക രേഖകൾ... ഒരു കമ്പനിയിലെ ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ രക്ഷാധികാരിയാണ് എച്ച്ആർ. ഈ ഡാറ്റയ്‌ക്കൊപ്പം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് മികച്ച കാര്യക്ഷമത നൽകുന്നു; എന്നാൽ ഇത് ഗുരുതരമായ നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ ഉത്തരവാദിത്തം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു കാൻഡിഡേറ്റ് പൂളിൻ്റെ എല്ലാ സിവികളും ഒരു ഹാഫസാർഡ് ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നത് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഡാറ്റാ ലംഘനമായി മാറിയേക്കാം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റാ സംരക്ഷണ നിയമം) അനുസരിച്ച് എച്ച്ആർ കംപ്ലയിൻ്റ്, സുരക്ഷിതവും പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതുമായ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

കുറച്ച് നിബന്ധനകൾ: തിരിച്ചറിയാവുന്നതോ തിരിച്ചറിയാവുന്നതോ ആയ ഒരു വ്യക്തിയെ (പേര്, ഐഡി, ഇ-മെയിൽ, ഒരു അദ്വിതീയ സിവി ടെക്‌സ്‌റ്റ് പോലും) സംബന്ധിച്ച ഏതൊരു വിവരവും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്. ആരോഗ്യം, മതം, ലൈംഗിക ജീവിതം, ക്രിമിനൽ കുറ്റബോധം, യൂണിയൻ അംഗത്വം എന്നിവ പോലുള്ള അധിക പരിരക്ഷിത ഡാറ്റയാണ് പ്രത്യേക ഗുണനിലവാരമുള്ള (സെൻസിറ്റീവ്) ഡാറ്റ. ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം നിർണ്ണയിക്കുന്ന സ്ഥാപനമാണ് (നിങ്ങളുടെ കമ്പനി) ഡാറ്റ കൺട്രോളർ. അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നാൽ ഒരു വ്യക്തിയുമായി ഒരു തരത്തിലും ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയാത്തവിധം ഡാറ്റ ഉണ്ടാക്കുക എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. ഐഡൻ്റിഫയറുകൾക്ക് പകരം വ്യാജനാമങ്ങൾ (കാൻഡിഡേറ്റ് 1, കാൻഡിഡേറ്റ് 2); ഇത് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തേക്കാൾ ദുർബലമാണ്, പക്ഷേ മിക്ക വിശകലനങ്ങൾക്കും ഇത് മതിയാകും.

കെവികെകെയുടെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങളും എച്ച്ആറിലെ തത്തുല്യവും

കെവികെകെയുടെ പൊതുതത്ത്വങ്ങളും നിങ്ങളുടെ എഐ ഉപയോഗത്തെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ഇടപാട് നിയമപരമാകണമെങ്കിൽ, അത് ഇനിപ്പറയുന്ന തത്വങ്ങൾ പാലിക്കണം:

തത്വം

HR-ൽ അർത്ഥം

നിയമവും സത്യസന്ധതയും

പ്രോസസ്സിംഗിന് നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനമുണ്ടോ (കരാർ, നിയമാനുസൃത താൽപ്പര്യം, വ്യക്തമായ സമ്മതം)

ഉദ്ദേശ്യത്തിൻ്റെ പരിമിതി

ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച ആവശ്യത്തിന് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക (മാർക്കറ്റിംഗിൽ റിക്രൂട്ട്‌മെൻ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കരുത്)

ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ

ജോലിക്ക് ആവശ്യമുള്ളത്ര ഡാറ്റ; മോഡലിന് അധികം കൊടുക്കരുത്

കൃത്യത

ഡാറ്റ കാലികവും കൃത്യവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക

സംഭരണ പരിധി

അനിശ്ചിതകാല സംഭരണം; ഇനി ആവശ്യമില്ലാത്ത ഡാറ്റ നശിപ്പിക്കുക

സുരക്ഷ

ഉചിതമായ സാങ്കേതികവും ഭരണപരവുമായ പരിരക്ഷകളോടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക

മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു കാൻഡിഡേറ്റ് പൂളിൻ്റെ എല്ലാ CV-കളും ഒരു ജനറിക് AI ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നത് കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ യാതൊരു ഗ്യാരണ്ടിയുമില്ലാതെ KVKK- യ്ക്ക് ഗുരുതരമായ അപകടമാണ്. ആ ഡാറ്റ മോഡലിൻ്റെ ദാതാവിനൊപ്പം സംഭരിക്കാനും ചില സേവന സാഹചര്യങ്ങളിൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ കോർപ്പറേറ്റ്/അംഗീകൃത ടൂളുകൾ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് എഗ്രിമെൻ്റുകൾ (DPA) കൂടാതെ സാധ്യമാകുന്നിടത്തെല്ലാം അജ്ഞാതവൽക്കരണം/മാസ്‌കിംഗ് എന്നിവ അത്യാവശ്യമാണ്.

സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ

1. ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉടമ്പടിയുണ്ട്, കൂടാതെ "എൻ്റെ ഡാറ്റ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുക" എന്ന ഓപ്‌ഷൻ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുക.
2. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കുക. വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ നൽകുക; അധികമായി നീക്കം ചെയ്യുക.
3. മുഖംമൂടി/അജ്ഞാതമാക്കുക. പേര്, ഐഡി, കോൺടാക്റ്റ്, മുഴുവൻ ജനനത്തീയതി എന്നിവ വിളിപ്പേര് മൂല്യമോ ശ്രേണിയോ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക.
4. ഉദ്ദേശ്യം പരിമിതപ്പെടുത്തുക. ഏത് ആവശ്യത്തിനായി ശേഖരിച്ചുവോ അതിനായി മാത്രം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.
5. പാത സൂക്ഷിക്കുക. ഏത് ഡാറ്റയാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്തത്, ഏത് ആവശ്യത്തിനായി, ഏത് ടൂൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് രേഖപ്പെടുത്തുക.
6. മനുഷ്യ അംഗീകാരം നൽകുക. ഒരു വ്യക്തിയെ ബാധിക്കുന്ന ഒരു തീരുമാനം എടുക്കാൻ അനുവദിക്കുക.

ചുവടെയുള്ള സിവി മൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ മറയ്ക്കുക:- പേരിന് പകരം "കാൻഡിഡേറ്റ്" ഉണ്ടാക്കുക, കോൺടാക്റ്റ് വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുക [പുനഃപരിശോധിച്ചു]- ജനനത്തീയതിക്ക് പകരം പ്രായപരിധി (ഉദാ. 30-35) ഉപയോഗിക്കുക- സ്കൂളിൻ്റെ/കമ്പനിയുടെ പേര് വിവേചനത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കുമോ എന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക, തുടർന്ന് ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഘടനാപരമായ സംഗ്രഹം ഉണ്ടാക്കുക.

അജ്ഞാതവൽക്കരണവും മാസ്കിംഗ് പരിശീലനവും

മിക്ക എച്ച്ആർ വിശകലനങ്ങളും വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയാതെ തന്നെ ചെയ്യാൻ കഴിയും. വിശകലന ലോജിക്ക് മാറില്ല, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല:

ദുർബലമായ (അപകടസാധ്യതയുള്ളത്): യഥാർത്ഥ പേര്, ഐഡി, യൂണിറ്റ്, മുഴുവൻ ശമ്പളം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു. ശക്തം (സുരക്ഷിതം): "വ്യക്തി 1/2/3" എന്ന കോഡ് ആളുകളെ, ജനനത്തീയതിക്ക് പകരം പ്രായപരിധി ഉപയോഗിക്കുക, മുഴുവൻ ശമ്പളത്തിന് പകരം ബാൻഡ് (ഉദാ. 40-50k). ലൊക്കേഷന് പകരം പ്രദേശം, കൃത്യമായ തീയതിക്ക് പകരം മാസം/വർഷം എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

ക്ലാരിഫിക്കേഷൻ ടെക്‌സ്‌റ്റും നിലനിർത്തൽ കാലയളവും പോലുള്ള കെവികെകെ ഡോക്യുമെൻ്റുകളുടെ ഡ്രാഫ്റ്റിംഗിലും AI സഹായിക്കുന്നു - എന്നാൽ വീണ്ടും, ഡ്രാഫ്റ്റ് മാത്രം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു ഡാറ്റ പ്രൈവസി അസിസ്റ്റൻ്റ്. ടാസ്‌ക്: റിക്രൂട്ട്‌മെൻ്റ് പ്രക്രിയയ്‌ക്കായി ഒരു കാൻഡിഡേറ്റ് വിവര വാചകത്തിൻ്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുക. ഉള്ളടക്കം: ഏത് ഡാറ്റയാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്, ഏത് ആവശ്യത്തിനായി, ഏത് നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, എത്രത്തോളം അത് സംഭരിക്കും, സ്ഥാനാർത്ഥിയുടെ അവകാശങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്. നിയമം: നിയമപരമായ പ്രസ്താവനകൾ [VERIFY TO KVKK എക്സ്പെർട്ട്] ടാഗ് ഉപയോഗിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്തുക; നിശ്ചിത കാലയളവ്/ഇനം വ്യാജമാകരുത്. ഇതൊരു ഡ്രാഫ്റ്റാണ്, അന്തിമ വാചകമല്ല.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഇടുങ്ങിയ ലംഘനം ഒഴിവാക്കി. ഒരു റിക്രൂട്ടർ തൻ്റെ സ്വകാര്യ വാഹന അക്കൗണ്ടിലേക്ക് ഒരേസമയം 60 സിവികൾ ഒട്ടിക്കാൻ പോകുകയായിരുന്നു. ടീം ലീഡർ ഇടപെട്ടു; ഈ പ്രക്രിയ ഒരു കോർപ്പറേറ്റ്, DPA- പ്രാപ്തമാക്കിയ ടൂളിലേക്ക് മാറ്റുകയും CV-കൾ മാസ്ക് ചെയ്യുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. അങ്ങനെ, രണ്ട് കാര്യക്ഷമതയും നിലനിർത്തി, സാധ്യമായ ലംഘനത്തിൻ്റെയും ഭരണപരമായ പിഴയുടെയും അപകടസാധ്യത ഇല്ലാതാക്കി.

കേസ് 2 - ഉദ്ദേശ്യ പരിധി ലംഘനം. ഒരു കമ്പനി പിന്നീട് ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നിൽ റിക്രൂട്ട്‌മെൻ്റിനായി ശേഖരിച്ച കാൻഡിഡേറ്റ് ഇമെയിലുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. ഇത് "ലക്ഷ്യത്തിൻ്റെ പരിമിതി" എന്ന തത്വത്തിൻ്റെ ലംഘനമായിരുന്നു, ഇത് ഒരു പരാതിക്ക് വിഷയമായിരുന്നു. സംഭവത്തിന് ശേഷം, ഓരോ ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെയും ഉദ്ദേശ്യം ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും ദുരുപയോഗം തടയുന്നതിനും എച്ച്ആർ ഒരു നിയമം നടപ്പിലാക്കി.

കേസ് 3 - സംഭരണ ​​പരിധി. വർഷങ്ങളായി നിയമനം ലഭിക്കാത്ത ഉദ്യോഗാർത്ഥികളുടെ ബയോഡാറ്റ ഒരു സംഘടന സൂക്ഷിച്ചിരുന്നു. AI- പവർ ഇൻവെൻ്ററിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ, ഉദ്ദേശ്യം, നിലനിർത്തൽ കാലയളവ്; കാലഹരണപ്പെട്ട ഡാറ്റ നശിപ്പിക്കൽ പദ്ധതിയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. അങ്ങനെ, നിയമപരമായ സംഭരണ ​​പരിധി രണ്ടും പാലിക്കുകയും അനാവശ്യ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്: ഈ സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ വിവരങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക. [യഥാർത്ഥ പേര്, ടർക്കിഷ് ഐഡി, ശമ്പളം, മുഴുവൻ സിവി]

ഫലം: സെൻസിറ്റീവ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത രീതിയിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു; KVKK ലംഘനത്തിനും ഡാറ്റ ചോർച്ചയ്ക്കും സാധ്യത.

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്: [മാസ്ക്ക്ഡ് ഡാറ്റ (കാൻഡിഡേറ്റ് 1/2, പ്രായപരിധി, ശമ്പള ബാൻഡ്) + ഒബ്ജക്റ്റീവ് പരിധി + "ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മാനദണ്ഡങ്ങൾ മാത്രം" + കോർപ്പറേറ്റ്/അംഗീകൃത ഉപകരണം + മനുഷ്യ അംഗീകാര റേറ്റിംഗ്]

ഫലം: വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ വെളിപ്പെടുത്താതെ അതേ വിശകലന ശക്തി; പ്രതിരോധകരവും നിയമപരവുമായ പ്രക്രിയ.

നുറുങ്ങ്: AI-ക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്, ഇത് പരീക്ഷിക്കുക: “ഈ സ്ക്രീൻഷോട്ട് ചോർന്നാൽ ആരുടെയെങ്കിലും സ്വകാര്യതയ്ക്ക് ഹാനി വരുമോ?” ഉത്തരം "അതെ" ആണെങ്കിൽ, ഒന്നുകിൽ ആ ഡാറ്റ മറയ്ക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അത് നൽകരുത്. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, ഡാറ്റ ചെറുതാക്കാൻ തീരുമാനിക്കുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഉപകരണത്തിന് അസംസ്‌കൃത വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നൽകുന്നു. ഡിപിഎ ഇല്ലാതെ പരിശീലനത്തിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന വാഹനങ്ങൾ അപകടകരമാണ്.
• മാസ്കിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നു. മിക്ക വിശകലനങ്ങളിലും പേര്/TC/പൂർണ്ണ തീയതി ആവശ്യമില്ല; അത് നീക്കം ചെയ്യുക.
• ദുരുപയോഗം. മാർക്കറ്റിംഗ് പോലെയുള്ള മറ്റ് ആവശ്യങ്ങൾക്ക് റിക്രൂട്ട്മെൻ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കരുത്.
• അനിശ്ചിതകാല സംഭരണം. നശീകരണ പദ്ധതിയിൽ ഇനി ഉദ്ദേശ്യമില്ലാത്ത ഡാറ്റ സ്ഥാപിക്കുക.
• സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ കുറച്ചുകാണുന്നു. ആരോഗ്യം/പെനാൽറ്റി/മത ഡാറ്റ അധിക പരിരക്ഷിതമാണ്; AI-യിൽ ഇടപെടുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
• ഒരു തുമ്പും വിടരുത്. ഏത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് റെക്കോർഡ് ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

• എച്ച്ആർ (സിവി, പ്രകടനം, ശമ്പളം, ആരോഗ്യം) എന്നതിലെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ കെവികെകെയുടെ പരിധിയിലാണ്; AI യുടെ ഉപയോഗവും ഈ തത്വങ്ങൾക്ക് വിധേയമാണ്.
• DPA ഉള്ളതും പരിശീലനത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്തതുമായ കോർപ്പറേറ്റ്/അംഗീകൃത ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക; റോ ഡാറ്റ ജനറിക് ടൂളുകളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കരുത്.
• ഉദ്ദേശ്യ പരിമിതിയും ഡാറ്റ ചെറുതാക്കലും: അത് ശേഖരിച്ച ആവശ്യത്തിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.
• മാസ്കിംഗും അജ്ഞാതവൽക്കരണവും മിക്ക വിശകലനങ്ങളെയും സുരക്ഷിതമാക്കുന്നു; പേര്/TC/പൂർണ്ണ തീയതിക്ക് പകരം അപരനാമവും ശ്രേണിയും ഉപയോഗിക്കുക.
• വെളിപ്പെടുത്തൽ, സമ്മതം, നിലനിർത്തൽ രേഖകൾ എന്നിവയിൽ AI ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; നിയമപരമായ വിശദാംശങ്ങൾ ഒരു കെവികെകെ വിദഗ്ധൻ പരിശോധിച്ച് വ്യക്തിയെ ബാധിക്കുന്ന തീരുമാനം വ്യക്തിക്ക് വിടുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഒരു CV അല്ലെങ്കിൽ ജീവനക്കാരുടെ റെക്കോർഡ് (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സാങ്കൽപ്പികം) എടുക്കുക. ആദ്യം അതിലെ സ്വകാര്യ ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്ത് "ഇത് വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമാണോ?" ഓരോന്നിനും. ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുക. അനാവശ്യമായവ നീക്കം ചെയ്‌ത് ആവശ്യമായവ മറച്ചുവെച്ച് ഒരു സുരക്ഷിത പതിപ്പ് സൃഷ്‌ടിക്കുക (കാൻഡിഡേറ്റ്, പ്രായപരിധി, ശമ്പള ബാൻഡ്). ഈ മാസ്ക് ചെയ്ത ഡാറ്റ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു സംഗ്രഹം നിർമ്മിക്കാൻ AI-യെ അനുവദിക്കുക. കൂടാതെ ഒരു ഹ്രസ്വ കാൻഡിഡേറ്റ് പ്രോസ്പെക്ടസ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുകയും നിയമപരമായ പ്രസ്താവനകൾ "പരിശോധിക്കാൻ" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഉപയോഗിച്ച ഉപകരണം കോർപ്പറേറ്റ്/അംഗീകൃതവും DPA- സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയതാണോ?
• [ ] ഡാറ്റ ചെറുതാക്കിയിട്ടുണ്ടോ (ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ മാത്രം)?
• [ ] പേര്/ഐഡി/മുഴുവൻ തീയതി പോലുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ മാസ്ക് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] പ്രത്യേക ഗുണമേന്മയുള്ള (ആരോഗ്യം, ക്രിമിനൽ, മതപരമായ) ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കിയിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ച ആവശ്യത്തിന് മാത്രമാണോ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
• [ ] സംഭരണ ​​കാലയളവും നാശ പദ്ധതിയും നിശ്ചയിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] അന്തിമ തീരുമാനം ഒരു വ്യക്തിയിലെ വ്യക്തിയെ ബാധിക്കുന്നുണ്ടോ?