GDPR vs. Big Data & AI in FinTechs

Abstract

Summary: This article addresses the compliance of the use of Big Data and Artificial Intelligence (AI) by FinTechs with European data protection principles. FinTechs are increasingly replacing traditional credit institutions and are becoming more important in the provision of financial services, especially by using AI and Big Data. The ability to analyze a large amount of different personal data at high speed can provide insights into customer spending patterns, enable a better understanding of customers, or help predict investments and market changes. However, once personal data is involved, a collision with all basic data protection principles stipulated in the European General Data Protection Regulation (GDPR) arises, mostly due to the fact that Big Data and AI meet their overall objectives by processing vast data that lies beyond their initial processing purposes. The author shows that within this ratio, pseudonymization can prove to be a privacy-compliant and thus preferable alternative for the use of AI and Big Data while still enabling FinTechs to identify customer needs.

Zusammenfassung: Dieser Artikel befasst sich mit der Vereinbarkeit der Nutzung von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) durch FinTechs mit den europäischen Datenschutzgrundsätzen. FinTechs ersetzen zunehmend traditionelle Kreditinstitute und gewinnen bei der Bereitstellung von Finanzdienstleistungen an Bedeutung, insbesondere durch die Nutzung von KI und Big Data. Die Fähigkeit, eine große Menge unterschiedlicher personenbezogener Daten in hoher Geschwindigkeit zu analysieren, kann Einblicke in das Ausgabeverhalten der Kunden geben, ein besseres Verständnis der Kunden ermöglichen oder helfen, Investitionen und Marktveränderungen vorherzusagen. Sobald jedoch personenbezogene Daten involviert sind, kommt es zu einer Kollision mit allen grundlegenden Datenschutzprinzipien, die in der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DS-GVO) festgelegt sind, vor allem aufgrund der Tatsache, dass Big Data und KI ihre übergeordneten Ziele durch die Verarbeitung großer Datenmengen erreichen, die über ihre ursprünglichen Verarbeitungszwecke hinausgehen. Der Autor zeigt, dass sich in diesem Verhältnis die Pseudonymisierung als datenschutzkonforme und damit vorzugswürdige Alternative für den Einsatz von KI und Big Data erweisen kann, die FinTechs dennoch in die Lage versetzt, Kundenbedürfnisse zu erkennen.