HR 数字化转型中的数据隐私保护风险与对策

作者简介：李玉霞（1976.08—），女，汉族，河北邯郸人，本科，主要研究方向为高级经济师人力资源。999Sep22··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,2026地化服务器，而且未对数据进行加密处理；还有部分组织依赖价格较低的云存储服务，并未对其安全资质进行审核。这样一来，数据便很容易受到如黑客攻击、系统漏洞等情况的威胁。员工的数据集中存储，形成“数据金矿”，一旦发生数据泄露的情况，影响会波及所有相关人员，可能会引发身份信息被盗用、财产遭受损失等连锁反应。传输环节存在的风险也较为显著。在HR系统与其他业务系统进行数据交互的过程中，缺少加密协议机制，使得员工信息在内部流转期间，可能被未获授权的人员访问获取；当与第三方服务商开展数据传输工作时，并未签署严谨的数据安全协议，造成数据在外部链路中出现被篡改或者被滥用的情况。除此之外，随着移动办公的广泛普及，员工数据会经由手机、平板等终端设备进行传输，而这些设备的安全防护能力相对薄弱，容易成为数据发生泄漏的切入点。1.3数据应用过程中的滥用风险隐私保护的关键之处在于数据应用的合规性以及合理性，当下数据应用存在的滥用风险主要在三个方面体现。其一，数据用途拓展。将员工数据运用到初始授权范围外的场景中，将绩效数据作为裁员谈判时的资本抑或是借助考勤数据推断员工的私人生活习惯。而且还对习惯进行干预，超出HR管理所需的限度。此种越界使用数据的行为，不仅会侵犯员工的隐私，还可能引发员工的抵触心理，对组织的凝聚力造成影响。其二，算法决策存在歧视性的应用现象。部分组织引入人工智能（AI）工具开展人才评估工作，然而算法模型或许潜藏着针对性别、年龄以及健康情况等偏见。以数据为基础做出的有关晋升、调岗等决策，一方面会侵犯员工的隐私，另一方面也违背公平公正的原则，算法的不透明特性使得问题变得更为严重，员工难以了解决策依据的具体内容，同时也无法就基于隐私数据而产生的带有歧视性的结果提出申诉［2］。其三，数据共享呈现出一种无序的状态。在内部方面，各个部门间缺少对数据访问权限的有效管控。例如，财务部门可以随意查看员工的医疗记录。而在外部，企业向合作伙伴过度开放数据接口，并且未对数据的使用范围以及使用期限进行严格且明确的限定，导致数据出现二次传播或被用于商业化利用的现象。此种毫无边界的共享方式使得员工的数据脱离原本的管理场景，加大数据被滥用的潜在风险。2HR数字化转型中数据隐私保护的对策2.1构建全流程合规制度体系制度构建是隐私safeguarding的基石，需从数据的整个生命周期着手，搭建起闭环式的管理体系。首先，要清晰地界定数据分类分级的准则，将员工的相关数据划分成三个等级，即普通信息、敏感性信息以及高度敏感性信息。其中如姓名、工号等属于普通信息，而健康记录、生物特征等则归为高度敏感性信息。针对不同等级的数据，要制定有差异的收集、保存、运用规则，对于高度敏感性信息，需设定最高级别的防护措施，只有在确实必要的情形下，经过严谨的审核批准后才可以使用。拟定清晰准确的权责清单，明确规定由HR部门承担对数据采集必要性的审核工作，IT部门负责开展技术防护的实施任务，法务部门负责执行合规性的审查工作，构建“谁采集谁承担责任、谁使用谁实施管控”的责任体系。构建员工数据权利的保障机制，开通方便快捷的信息查询、更正渠道，设定数据留存的具体期限，一旦期限到达便自动进行脱敏处理或删除操作。除此之外，针对与第三方的合作制定严格的准入标准以及服务协议，清晰界定数据使用的范围、安全要求以及违约所需承担的责任，定期组织开展合规性审计工作，及时察觉并纠正合作过程中存在的风险点。2.2强化技术防护与安全架构隐私保护的核心支撑在于技术，需搭建“预防—监测—响应”的技术防护体系。在数据采集环节，可引入隐私计算技术，如联邦学习，其可以在不获取原始数据的情况下完成模型训练；差分隐私则借助添加噪声的方式，使个体数据难以被识别，实现“数据可用但不可见”的效果。一方面可以让数据的价值得以发挥，另一方面还可以防止原始信息被暴露［3］。在存储以及传输阶段，着重加强加密操作，运用国家密码算法对敏感数据实施加密存储。在内部传输时选用虚拟专用网络，在外部交互时采用加密接口，以此避免数据在链路中被非法窃取。搭建数据安全管理平台，实现用户身份认证、访问权限管控、操作日志审计等功能，对存在异常的访问行为实时发出预警信息。除此之外，定时开展安全漏洞扫描以及渗透测试工作，及时修复系统存在的缺陷，降低遭受攻击的可能性。针对移动终端开展统一化的管理工作，进行安全软件的安装操作，实施远程擦除敏感数据的行为，以此来防范因设备不慎丢失而引发的数据泄漏情况。2.3优化数据全生命周期流程流程的优化应融入隐私保护的观念，实现“隐私设计”目标，而非采取“事后补救”的做法。在数据采集的阶段，要推行“最小必要”的准则，人力资源（HR）部门需对每一项数据和管理目标间的关联进行论证。在招聘时，仅收集与岗位要求存在关联的技能信息，去除无关的家庭背景查询。还应采用“动态授权”的模式，依照业务的需求临时获取对敏感数据的访问权限，在任务完成后自动将其收回。此种按需授权的机制可以削减数据暴露的时长以及范围。在数据使用的环节，要构建审批的机制，若分析应用涉及敏感数据，需要获得员工本人的首肯，并且要经过法务部门的核查；对于AI决策工具，需开展偏见检测以及透明度评估工作，以此保证算法逻辑是可以解释清楚的，结果是可以追溯的。在数据流转的环节，要推行“脱敏处理”，当进行内部共享时，要将身份证号、手机号等关键信息隐匿起来；在对外提供数据时，只输出统计结果，而不是个体信息，从根源上降低数据泄漏的风险。建立数据流转的详细台账对每一笔数据的具体用途、确切接收方以及明确期限予以记录，实现数据全流程的可追溯性。2.4提升组织与员工的隐私保护意识意识的提升作为隐私保护的长期有效保障，应从组织文化与员工能力维度共同着力，在组织范畴内要将隐私保护融999Sep23··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,202入HR数字化战略，借助培训、宣传等途径增强管理者合乎规定的意识，并且将数据安全的相关指标纳入部门的绩效评估考核中，营造“隐私保护与业务发展具有同等重要性”的文化环境，高层领导者需要率先践行隐私保护理念，以此推动相关制度的切实执行以及资源的合理投入。面向员工实施分层式的培训，对于普通员工而言，着重培训其个人数据权利以及相关保护技巧；HR人员则需深入钻研数据分类、合规采集等专业性知识；IT人员要将精力集中在安全技术应用以及漏洞应对方面，搭建匿名举报的渠道，激励员工对数据滥用、安全漏洞等情况进行反馈，针对有效的举报给予奖赏，构建全员参与的监督制度，定期向员工披露数据使用情况以及保护举措，提升透明度与信任感，引导员工积极投身隐私保护工作［4］。3未来发展趋势探讨3.1智能化：技术驱动的精准防护智能化会成为隐私保护的关键趋向，借助技术创新达成对风险的主动甄别以及动态防控，人工智能技术会深入应用于异常行为的监测工作，依据过往数据搭建起正常操作的模型。一旦出现与模型相背离的访问样式，便会自动触发预警，迅速对潜在威胁作出回应，减少信息泄露所造成的损失。隐私计算技术会逐渐迈向成熟的阶段，如联邦学习、安全多方计算等技术在人力资源（HR）场景中的应用得以广泛普及，使组织可以在不获取原始数据的情况下，实现跨部门、跨企业的协同分析工作。智能合约技术可以自动执行数据使用规定，将数据设定为仅可用于年度绩效分析，在期限到达后自动进行销毁，降低人为干预所引发的风险，技术创新会重新界定数据利用和隐私保护之间的关系，实现二者的协同并存状态。3.2标准化：合规框架的统一适配合规要求的日益复杂引发标准化的趋向，会促使HR数据隐私保护方面形成通用的规范，监管机构会同行业协会共同拟订HR数字化隐私保护的指南，对第三方合作的合规准则、敏感信息的处理程序、数据采集的必要范畴等予以明确，为相关组织提供清晰的操作指引，此种标准化举措可以降低合规所需的成本，规避因对规定理解不同而产生的风险。数据治理标准会达成全流程的全面覆盖，从采集阶段所运用的授权模板，过渡到存储阶段遵循的加密标准，再延伸至销毁阶段所执行的验证流程，构建起具备标准化特质的管理工具包。除此之外，认证体系会逐步达成完善状态，借助第三方机构针对组织的隐私保护能力，开展评估认证工作，以此引导组织持续不断地提升自身的防护水准，强化员工以及社会大众对其的信任程度，标准化的建设工作将会为HR数字化转型设定安全范畴，推动其实现健康且有序的发展态势。3.3协同化：多元主体的共治生态协同化的趋向着重于打破组织的界限，搭建起涵盖“组织、员工、第三方、监管机构”的多元共治体制。在组织的内部会打造跨部门的协同制度，人力资源（HR）、信息技术（IT）、法务等部门会定时举办隐私保护协调会议，共同对新业务以及新系统存在的风险展开评估；与员工间的交流将会变得更具透明度，借助隐私影响评估报告、年度数据安全说明等途径主动公开数据的使用情况，接受员工的监督［5］。协同治理框架将第三方服务商纳入其中，组织会与服务商就安全监测数据进行共享，还会联合开展应急演练，构建起“风险共同防范、责任共同承担”的合作模式，监管机构会搭建数字化监管平台，借助数据接口对组织的HR数据流动情况进行实时监测，针对高风险行为迅速发出预警。4结语凭借搭建覆盖全流程的合规制度、增强技术层面的防护力度、优化管理流程、增强数据保护的意识，组织可对风险实施有效管控，达成“数据驱动”和“隐私保护”的同步推动。在未来的时间里，伴随智能化技术的深入运用、标准化体系的逐渐健全、协同化生态的广泛搭建，HR数字化会步入“安全可以把控”的高质量发展时期，既全面释放数据所蕴含的价值，又切实保障员工的各项权益，为组织的持续发展筑牢稳固的根基。参考文献：［1］席猛,刘玥玥.HR专业人员对数字化转型的接受程度模型:研究述评与展望［J］.人力资源管理评论,2023(02):49-68.［2］王鹏.城市数字化转型中的网络安全与数据隐私保护措施［J］.中国宽带,2024,20(06):31-33.［3］郭亚军,曹卓.人力资源管理的数字化转型模式探索——评《HR+数字化——人力资源管理认知升级与系统创新》［J］.中国教育学刊,2023(04):116.［4］徐刚.借助数字化转型，HR如何乘风破浪［J］.人力资源,2020(19):28-30.［5］闻韶.老行业新发展:华住集团HR数字化转型［J］.中国人力资源社会保障,2020(09):42.999Sep24