Персональные данные и нейросети: как не нарушить 152-ФЗ за 7 шагов

Закон 152-ФЗ определяет персональные данные максимально широко: это любая информация, по которой можно определить конкретного человека. Телефон, должность, город, электронная почта, даже ИНН. Причём единой практики нет до сих пор. Минкомсвязь считает, что ИНН позволяет идентифицировать человека, а Минфин возражает: ИНН не входит в перечень персональных данных. Суды тоже расходятся.

Для тех, кто внедряет LLM в бизнес, безопасная стратегия одна: считать персональными данными всё, что хотя бы косвенно указывает на человека, и выстраивать работу исходя из этого.

Почему зарубежные модели не подходят для клиентских данных?

Если серверы LLM находятся за границей, закон требует пройти процедуру трансграничной передачи персональных данных: отдельно уведомить Роскомнадзор (РКН), дождаться проверки. Но главная проблема не в уведомлении. С зарубежными сервисами (ChatGPT, Claude, DeepSeek напрямую) невозможно оформить поручение на обработку персональных данных так, как этого требует 152-ФЗ. Без поручения передача незаконна, точка.

Что понадобится

• Понимание, какие данные вы передаёте в модель (таблицы, договоры, переписки)
• Доступ к российскому LLM-сервису с оформленным поручением на обработку (например, YandexGPT) или собственное/арендованное серверное оборудование в РФ
• Инструмент обезличивания: собственный скрипт, открытая библиотека Presidio или сервис-посредник (KodikRouter, Jaycopilot)
• 30 минут на настройку базового пайплайна (последовательности шагов обработки)

Пошаговая инструкция

1. Определите, есть ли в запросе персональные данные. Пройдитесь по полям: ФИО, телефоны, email, ИНН, паспортные данные, адреса. Если ничего из этого нет и определить человека по тексту нельзя, отправляйте запрос в любую модель, включая зарубежную.

2. Если персональные данные есть, обезличьте их до отправки. Замените конкретные значения на плейсхолдеры (заглушки). Например:

Исходный текст:
"Подготовьте договор для Иванова Петра Сергеевича, ИНН 7707083893"

После обезличивания:
"Подготовьте договор для [NAME], ИНН [INN]"

1. Для табличных данных удалите столбцы с персональными данными перед отправкой. Оставьте только анонимный идентификатор (user_id) и содержательные поля. После получения ответа от модели восстановите связь по user_id на своей стороне.

2. Выберите контур обработки. Три легальных варианта:

3. Российская модель с поручением на обработку (YandexGPT разрешает обрабатывать персональные данные нейросети через свой API)

4. Открытая модель (open-source, модель с открытым исходным кодом, которую можно запустить самостоятельно) в российском облаке (например, DeepSeek через API Яндекса)

5. Открытая модель на собственном или арендованном оборудовании в России

6. Отключите логирование и запретите обучение на ваших данных в настройках сервиса. Закон предусматривает обязанность удалять персональные данные в ряде случаев, а логи на стороне провайдера этому противоречат.

7. Проверьте политику конкретного сервиса. Не все российские модели одинаковы. GigaChat от Сбера прямо запрещает отправлять персональные данные: «сервис не предназначен для направления запроса, содержащего персональные данные как третьих лиц, так и самого пользователя». YandexGPT разрешает при соблюдении условий.

8. Если используете сервис-посредник для обезличивания, убедитесь в двух вещах: сервис сам соответствует 152-ФЗ и у него действительно есть функция обезличивания, а не просто проксирование запросов в зарубежную модель.

Что делать прямо сейчас, по ролям

Автору на Дзене. Если вы используете ChatGPT или Claude для редактуры текстов, в которых упоминаются реальные люди (интервью, кейсы с именами клиентов), замените имена на плейсхолдеры до отправки. Привычка формируется за день и снимает юридический риск.

Маркетологу. Перед загрузкой клиентской базы в любой ИИ-сервис для сегментации или генерации рассылок проверьте: есть ли у сервиса оформленное поручение на обработку персональных данных и находятся ли серверы в России. Если нет, используйте обезличивание через Presidio (открытая библиотека от Microsoft для автоматического поиска и замены персональных данных в тексте) или сервисы-посредники.

Предпринимателю в РФ. Штрафы за нарушение 152-ФЗ растут, и практика ужесточается. Самый надёжный путь для компании, которая обрабатывает много клиентских данных: открытая модель на собственном оборудовании в России. Дороже на старте, но ноль зависимости от политик внешних сервисов.

Тема развивается быстро: только этим летом произошли изменения в регулировании. Если вы выстроите процесс обезличивания сейчас, он останется рабочим при любом ужесточении закона, потому что в модель просто не попадёт ничего, что можно считать персональными данными.