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欧盟法院就一员工个人数据跨境转移案件作出裁决
学术
2024-12-24 19:03
上海
DPOHUB智享会第18期(点击阅读详情)
主题:欧盟《人工智能法》的实施落地专题会暨《合规手册》新书发布会
时间
:
2024年12月28日(周六) 14:00—17:00
线上直播预约(免费)
来源:
数据信任与治理
仅供学习,如有侵权,请联系删除!
2024年12月19日,欧盟法院就一员工个人数据跨境转移案件做出裁决,该案件
围绕欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)关于员工个人数据处理的适用问题展开,尤其是第88条的“更具体规则”与第5、6及9条核心保护条款之间的关系。
案件由德国联邦劳动法院向欧盟法院提出预审请求,以明确集体协议和国家法律是否可以依赖第88条对数据处理规则进行调整,且调整后的规则是否必须与GDPR的核心条款保持一致。
案件背景
案件的背景发生在K GmbH公司引入新的人事信息管理系统Workday时。作为一家德国公司,K GmbH隶属于D集团,该集团决定
采用Workday系统替代原有的SAP系统,以实现员工数据的集中化管理和全球范围的无缝共享
。
作为系统迁移的一部分,
K GmbH需要将员工的个人数据从SAP转移到Workday
,并因此与公司工作委员会(工会)签署了一系列工作协议,以规定测试阶段的数据处理范围和使用目的。
其中,2017年7月3日签署的“确认许可协议”明确限制了测试阶段的数据使用,不允许利用系统进行员工评估等超出测试范围的活动。协议附件还列举了可以处理的基本数据类型,包括员工编号、姓名、工作联系方式、工作地点、入职日期等。
然而,在实际操作中,K GmbH处理了超出协议范围的多种敏感数据,包括私人联系方式、薪资信息、国籍、婚姻状况、税务识别号等。这些数据被传输至D集团母公司位于美国的服务器中,并由集团总部集中管理。
申请人MK作为K GmbH的员工以及公司工作委员会主席,对此处理提出了强烈质疑,认为被申请人不仅违反了工作协议,还违反了GDPR关于数据处理合法性和必要性的基本原则。
双方的主张
申请人MK的核心主张在于,
K GmbH超出了协议的约定范围处理数据,这一行为违反了GDPR第5条中明确规定的“数据最小化原则”。
他强调,测试阶段完全可以使用虚拟数据代替真实数据,以避免潜在的隐私风险和法律冲突。
此外,他指出,作为数据控制者的K GmbH
未能证明处理这些额外数据的必要性
。根据GDPR第5条第2款的数据“问责原则”,数据控制者应承担证明合规的责任,而不应将这一责任转嫁给数据主体。
同时,MK认为,由于未经授权的数据处理导致其隐私权受到侵害,且带来了精神困扰,因此他有权获得非物质性损害的赔偿。
对此,K GmbH辩称,其数据处理活动是合法的,且完全符合工作协议和GDPR的要求。公司表示,在测试阶段使用真实数据是确保系统功能和数据准确性的必要措施,虚拟数据无法满足此需求。此外,K GmbH认为,MK未能提供充分证据证明其隐私权因数据处理受到实际损害或精神困扰,且无法证明因果关系,因此赔偿请求缺乏依据。
法院的意见和裁决
欧盟法院在审理此案时,围绕几个关键法律问题进行了详细的分析。
首先,法院明确了GDPR第88条的适用范围。第88条允许成员国通过国家法律或集体协议对特定场景的数据处理制定“更具体规则”,如雇佣关系中的数据处理规则。然而,法院强调,这些规则不能违背GDPR的核心原则,特别是第5条(数据处理原则)、第6条(合法性)及第9条(特殊数据处理)的要求。换言之,即使是在第88条框架下,所有数据处理活动仍需满足数据最小化、合法性和必要性等基本标准。
关于集体协议中签署方的裁量权,法院指出,尽管雇主与工会作为签署方对具体业务需求具有深入了解,裁量权也必须受GDPR的严格限制。法院强调,
集体协议中的经济性或便利性考量不得作为降低GDPR数据保护标准的理由
。司法审查是保障GDPR统一适用的重要手段。国家法院在审查集体协议时,不仅可以评估其是否符合第88条,还需确保协议的具体条款是否与GDPR其他核心条款一致。如果发现某些条款违反GDPR,法院有权将其视为无效,并直接适用GDPR的规定。
最后,法院重申了数据处理必要性原则的重要性。数据控制者必须证明所处理的数据是实现明确合法目的所必需的最低限度数据。本案中,
K GmbH未能充分证明超出协议范围处理数据的必要性,且协议中的数据处理条款未能提供足够的透明度和法律依据,违反了GDPR的要求
。
小结
本案对企业和政策制定者提供了多方面的启示。企业在引入新技术或数据活动时,需确保每一个环节都符合
GDPR
的合规要求,尤其是在跨境传输和敏感数据处理的场景下。同时,企业与工会签署的集体协议虽然提供了某种灵活性,但必须以GDPR为框架,确保数据处理的透明性和合法性。此外,在技术测试阶段,企业应优先使用虚拟数据或匿名数据,以最大限度减少对真实数据的依赖,从而降低隐私和法律风险。
。。。。。。
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