Нейросети и персональные данные встречаются чаще, чем кажется. Менеджер вставил в чат-бот переписку с клиентом, чтобы получить черновик ответа. Ассистент по базе знаний проиндексировал договоры с ФИО и паспортными данными. Система разбора звонков отправила расшифровку во внешний API. Во всех трех случаях компания обрабатывает персональные данные с помощью ИИ, и 152-ФЗ к этому применяется в полной мере.
Общие обязанности оператора, документы и порядок действий при утечке мы разобрали в статье про персональные данные и 152-ФЗ. Здесь — только то, что добавляют ИИ-сценарии. Куда уходит текст запроса, что меняет обезличивание, когда нужна локальная модель и что остается в логах.
Это взгляд разработчика на архитектуру, а не юридическая консультация. Нормы ниже проверены по открытым источникам на сентябрь 2026 года. Правоприменение по ИИ-сценариям только складывается, поэтому спорные решения стоит согласовать с профильным юристом до запуска.
Что изменилось в 2025–2026 годах
Несколько изменений напрямую касаются работы с нейросетями.
- Жесткая локализация с 1 июля 2025 года. Закон № 23-ФЗ прямо запретил записывать, накапливать, хранить и обновлять персональные данные россиян в базах за рубежом при их сборе. Для ИИ это значит, что зарубежный сервис не может быть основным местом хранения, например базой диалогов или векторным индексом с данными клиентов.
- Новые штрафы с 30 мая 2025 года. За утечку для юрлиц — от 3 до 15 млн рублей в зависимости от объема, за биометрию до 20 млн, за повторную утечку — оборотный штраф от 1 до 3% выручки, но не больше 500 млн. За неуведомление Роскомнадзора об утечке — от 1 до 3 млн, о начале обработки — от 100 до 300 тысяч.
- Отдельное согласие с 1 сентября 2025 года. Согласие на обработку оформляется отдельным документом, а не строкой в договоре или оферте. Если данные клиентов будут обрабатываться ИИ для новой цели, стоит проверить, покрывает ли ее текст согласия и политика.
- Трансграничная передача, июль 2026 года. Закон № 265-ФЗ уточнил статью 12. Теперь страна считается обеспечивающей адекватную защиту только если она есть в перечне Роскомнадзора. США в этом перечне нет.
- Закон о поддержке развития ИИ. Подписан в июле 2026 года и касается в первую очередь разработчиков больших моделей. Обязанности компании, которая использует модель в своих процессах, по-прежнему определяет 152-ФЗ.
Куда уходит текст запроса
Ключевой вопрос в любом ИИ-сценарии — где физически обрабатывается текст, который отправляется в модель. От ответа зависят и обязанности, и риски.
Российский облачный провайдер
YandexGPT, GigaChat и другие модели, которые работают в дата-центрах в России. Вопрос трансграничной передачи снимается. Провайдер обрабатывает данные по вашему поручению, поэтому важно, что написано в договоре — сколько хранятся запросы, используются ли они для обучения, кто имеет к ним доступ.
Зарубежный API
Отправка текста с персональными данными в сервис за рубежом — трансграничная передача. Нужно заранее получить от получателя сведения о мерах защиты и уведомить Роскомнадзор до начала передачи, а для стран вне перечня Роскомнадзора — еще и выждать срок рассмотрения уведомления. На практике для данных клиентов этот маршрут без обезличивания мы не рекомендуем.
Какие модели доступны в каждом варианте и чем они отличаются по качеству и цене, разобрали в статье о том, какую языковую модель выбрать бизнесу. Если модель еще и выполняет действия в ваших системах, как ИИ-агент, к этому добавляются права доступа и журнал действий.
Как устроено обезличивание перед отправкой в модель
Для большинства задач разбора текста модели не нужно знать, как зовут клиента. Ей нужно понять, что он хочет. Поэтому рабочий прием — заменить персональные данные метками до отправки и подставить обратно после.
- Найти персональные данные в тексте. Телефоны, почты, номера документов находятся регулярными выражениями надежно. Имена и адреса — сложнее, для них нужна отдельная модель распознавания сущностей, которая работает локально.
- Заменить метками. «Иванов Петр» становится КЛИЕНТ_1, адрес — АДРЕС_1. Метки стабильны внутри одного текста, чтобы модель понимала, что речь об одном человеке.
- Сохранить таблицу соответствий у себя. Она не покидает ваш контур и живет ровно столько, сколько нужно для обработки запроса.
- Отправить и получить ответ. Модель работает с метками. Качество разбора при этом почти не страдает.
- Подставить данные обратно. Уже в вашей системе, перед тем как результат увидит сотрудник или клиент.
У приема есть пределы, о которых стоит знать заранее.
- Контекст может выдать человека. «Директор единственной аптеки в поселке» — без имени, но вполне идентифицируемо. Автоматическое обезличивание такие случаи не ловит.
- Сканы и изображения. Паспорт на фото метками не закроешь. Такие документы разбираются только моделью внутри контура.
- Юридический статус. Пока таблица соответствий у вас, для вас это по-прежнему персональные данные. Обезличивание снижает риск и объем того, что уходит наружу, но не отменяет обязанностей оператора целиком. Как это оценивать в конкретном случае, лучше решить с юристом.
Когда нужна локальная модель
Открытая модель на своем сервере — единственный вариант, при котором текст не покидает вашу инфраструктуру вообще. Оправдан он в трех случаях.
- Специальные категории и биометрия. Данные о здоровье, изображения документов, голос. Цена утечки здесь максимальная, и штрафы выше.
- Документы, которые нельзя обезличить. Сканы, договоры, где персональные данные переплетены с сутью.
- Большой стабильный объем. Когда аренда облачной модели по объему приближается к стоимости своего сервера, локальная модель выигрывает и по деньгам. Как считать эту границу, разобрали в статье сколько стоит внедрение ИИ.
Локальная модель не снимает обязанностей оператора. Сервер надо защищать, доступы ограничивать, действия журналировать так же, как для любой системы с персональными данными. Зато исчезает целый класс вопросов про передачу третьим лицам.
Логи, история диалогов и векторные базы
Самое частое упущение в ИИ-проектах — не сам запрос к модели, а все, что остается после него.
- Логи провайдера. Облачные сервисы хранят запросы какое-то время для отладки и контроля злоупотреблений. Срок хранения и использование для обучения нужно проверить в договоре и настройках, а не предполагать.
- Свои логи запросов. Разработчики любят сохранять полный текст запросов и ответов для отладки. Если в них персональные данные, это еще одно хранилище, которое надо защищать и чистить.
- История диалогов ассистента. Чат с клиентом — это персональные данные, даже если ассистент отвечал только по базе знаний. Срок хранения, доступ и удаление решаются так же, как для CRM.
- Векторный индекс. Ассистент по документам хранит фрагменты текстов и их векторные представления. Если документы содержат ФИО, они есть и в индексе. Запрос на удаление данных должен доходить и туда. Как устроен такой ассистент, разобрали в статье про ИИ-ассистента по базе знаний.
- Сервисы наблюдения. Инструменты трассировки и оценки качества ИИ часто бывают облачными и зарубежными. Подключая такой сервис, вы отправляете ему те же запросы, что и модели.
Сотрудники и публичные чат-боты
Даже если компания ничего не внедряла, сотрудники уже пользуются нейросетями. Вставить в публичный чат переписку с клиентом или таблицу с контактами — самый распространенный и самый незаметный канал утечки.
Запрет обычно не работает, потому что инструмент действительно экономит время. Работает другое. Письменная политика, что можно отправлять в публичные сервисы, а что нет, и корпоративный доступ к модели внутри контура или у российского провайдера, где эти задачи можно решать законно. Такой ассистент на данных компании — отдельная услуга, и часто это самый быстрый способ закрыть риск, а не только его запретить.
Что проверить перед запуском ИИ-сценария
- Карта данных. Какие персональные данные попадают в запросы, откуда и зачем. Лишнее — не отправлять.
- Маршрут. Своя модель, обезличивание, российский провайдер или зарубежный API. Решение записано и согласовано.
- Договор с провайдером. Поручение на обработку, срок хранения запросов, запрет на обучение на ваших данных.
- Уведомления. Уведомление Роскомнадзора об обработке актуально. Если есть трансграничная передача — подано отдельное уведомление до ее начала.
- Согласия и политика. Цель обработки с помощью ИИ покрыта текстом согласия и политикой.
- Логи и индексы. Где хранятся запросы, ответы, история и векторные базы, кто к ним имеет доступ и как из них удаляются данные.
Частые вопросы
Если мы обезличили данные, можно отправлять их в зарубежную модель
Если в запросе действительно не осталось ничего, что позволяет определить человека, риск заметно ниже. Но автоматическое обезличивание не идеально, а контекст может выдать человека и без имени. Для клиентских данных мы по умолчанию выбираем российского провайдера или модель в контуре, а зарубежные — только для текстов, где персональных данных нет по смыслу.
Нужно ли уведомлять Роскомнадзор, если используем российскую модель
Отдельного уведомления о трансграничной передаче не нужно, потому что ее нет. Общее уведомление об обработке персональных данных у оператора должно быть в любом случае. Провайдер обрабатывает данные по вашему поручению, и это оформляется договором.
Можно ли хранить базу диалогов ассистента в зарубежном облаке
С 1 июля 2025 года накапливать и хранить персональные данные россиян при сборе в зарубежных базах прямо запрещено. База диалогов с клиентами — именно такой случай. Хранить ее нужно в России.
Спроектируем ИИ-ассистента, который не создает рисков по 152-ФЗ
Опишите, с какими данными будет работать ассистент и кто им будет пользоваться. В ответ — карта данных, выбранный маршрут до модели, решения по обезличиванию, логам и удалению, и план запуска.
Это проектное решение, а не юридическая консультация. По спорным вопросам подключается профильный юрист.