L'anonimizzazione del dataset AuM elimina i riferimenti identificativi dai dati aggregati di asset under management, nel rispetto del GDPR considerando 26. I dataset AuM a livello di cliente individuale contengono dati patrimoniali e identificativi che richiedono protezione. anonym.plus de-identifica nome, codice fiscale, IBAN e recapiti in locale, consentendo l'analisi aggregata ai sensi del Reg. UE 2019/2088 SFDR senza identificare i sottoscrittori.
Quando si applica
Il team di risk management di Anima Holding Milano deve analizzare la distribuzione dei patrimoni clienti per una reportistica ESG SFDR. Il dataset a livello individuale deve essere anonimizzato prima dell'analisi aggregata per rispettare il GDPR considerando 26.
Come lo gestisce anonym.plus
- Carica il dataset AuM (CSV, XLSX o JSON) nell'applicazione locale.
- Il motore individua colonne con nome, codice fiscale, IBAN e recapiti.
- Verifica le colonne rilevate ed escludi valori patrimoniali e classi di asset.
- Anonimizza o de-identifica i dati confermati.
- Esporta il dataset sanificato per l'analisi aggregata.
- Il dataset originale rimane invariato sul tuo dispositivo.
Cosa serve fornire
- Il dataset AuM in formato CSV, XLSX o JSON.
- L'azione: anonimizzazione, oscuramento o sostituzione con token casuali.
- Facoltativo: whitelist per colonne di patrimonio e classi di asset.
Tipi di entità rilevati nei documenti finanziari
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Nome cliente | PERSON | Giovanni Esposito → [CLIENTE-001] |
| Codice fiscale | IT_FISCAL_CODE | SPTGNN72A01H501L → [CF-001] |
| IBAN | IBAN_CODE | IT60 X054 2811 1010 0000 0543 219 → [IBAN-001] |
| EMAIL_ADDRESS | g.esposito@esempio.it → [EMAIL-001] | |
| Telefono | PHONE_NUMBER | +39 081 1234 5678 → [TEL-001] |
| SGR gestore | ORGANIZATION | Anima Holding Milano S.p.A. → [SGR] |
Conformità raggiunta
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Limiti & avvertenze
I dataset con patrimoni molto elevati o strutture patrimoniali uniche possono consentire re-identificazione anche dopo l'anonimizzazione. Valuta l'applicazione di tecniche aggiuntive (k-anonymity, differential privacy) per i dataset ad alto rischio prima della distribuzione esterna.
Domande frequenti
I dati patrimoniali aggregati rimangono utilizzabili per la reportistica SFDR?
Sì. Inserisci le colonne di patrimonio e classe di asset nella whitelist. Solo i dati identificativi vengono de-identificati; le metriche AuM restano intatte.
Il GDPR considerando 26 è applicabile ai dataset AuM anonimizzati?
Sì. Quando i dati sono correttamente anonimizzati — nessun mezzo ragionevole per re-identificare — il GDPR non si applica ai dati elaborati. anonym.plus supporta questo processo di de-identificazione.
Posso elaborare dataset di grandi dimensioni?
Sì. Lo strumento elabora dataset tabulari di grandi dimensioni localmente, senza limiti di caricamento imposti da cloud.