2023 北京金融科技产业联盟 金融业数据分类分级与保护应用研究

第一章：报告基础信息

•报告标题：金融业数据分类分级与保护应用研究

•发布机构：北京金融科技产业联盟

•发布时间：2023年11月

•行业标签：泛金融,商业银行

•产品标签：

#数据安全分类分级保护矩阵

#鹰眼智能打标平台

#元数据管理平台

#联邦学习平台

#敏感数据管理平台

#数据资产管理平台

#数据分类分级系统

#数据字典平台

第二章：报告背景和目标

随着《数据安全法》与《个人信息保护法》于2021年正式实施，金融业数据安全管理已从合规层面迈向合法层面。面对金融机构内百万级数据表和千万级数据项的海量现状，传统人工打标模式面临成本高、时效性差且准确率低的挑战。报告旨在总结行业在数据分类分级体系建设中的典型实践经验，探索数据全生命周期管理的共性挑战与对策，以促进数据要素在合规前提下的流通与价值释放。

第三章：报告目录

• 前言
• 一、背景情况
  • (一)国家战略和顶层规划
    • 1. 国家关于金融数据发展整体规划
    • 1. 国家关于数据金融相关举措
  • (
    
    • 1. 国际数据保护相关立法
    • 1. 我国数据保护立法体系
    • 1. 金融数据安全管理体系
    • (三)标准规范
• 二、发展概况
  • (一)数据分类分级发展概况
    • 1. 数据分类分级的起因
    • 1. 数据分类分级的方法
    • 1. 数据分类分级的落地
  • (二)数据保护发展概况
    • 1. 传统安全保护的发展
    • 1. 数字时代下的数据保护
• 三、挑战与对策
  • (一)海量金融数据分类分级打标面临成本与时效的挑战与措施
  • (
    
    盖和有效性存在的挑战与措施
  • (三)数据分类分级结果准确性的挑战与措施
  • (四)客户信息敏感数据使用的挑战与措施
  • (五)个人信息敏感数据保护的挑战与措施
• 四、未来展望
  • (一)技术趋势
    • 1. 数据安全标签
    • 1. 自动化分类分级工具平台
  • (二)应用趋势
  • (
    
  • (四)发展建议
    • 1. 建立健全数据治理体系
    • 1. 分场景开展数据保护
    • 1. 加强数据溯源
• 附录A:金融机构数据分类分级与保护实践案例
  • 案例一:工商银行数据分类分级实践
  • 案例二:中国银行数据分类分级实践
  • 案例三:平安银行数据分类分级实践
  • 案例四:浦发银行数据分级运用实践场景
• 附录B:科技公司数据分类分级与保护实践案例
  • 案例一:腾讯数据分类分级实践
  • 案例二:壹账通在某集团数据分类分级的实践
  • 案例三:天融信在某银行基于敏感数据识别与分类分级技术的探索与实践
  • 案例四:天融信在某消费金融开展数据分类分级与风险评估与实践
  • 案例五:蓝象智联普惠金融联邦定制的风险评估方案
  • 案例六:同盾在某大型国有银行数据安全项目的实践

第四章：方法论说明

•研究方法：本报告采用案例研究法，汇集了工商银行、中国银行、平安银行、浦发银行及腾讯云计算(北京)有限责任公司等参编单位的实践数据。研究结合了定性分析（制度梳理、流程设计）与定量分析（打标准确率、风险识别效果提升比例）。

•分析模型：报告重点剖析了“数据安全分类分级保护矩阵”模型、双向打标架构（自上而下与自下而上结合）以及联邦学习平台的运作机制。

•数据源与范围：基于《金融数据安全 数据安全分级指南》(JR/T 0197-2020) 及《金融数据安全 数据生命周期安全规范》(JR/T 0223-2021) 等行业标准，调研范围覆盖国有大行、股份制商业银行及专业科技服务商，数据统计截止至2023年。

第五章：核心观点

• 分级是治理基石：金融数据需细化到字段级进行分级，依据《金融数据安全 数据安全分级指南》将数据分为5级。实施分类分级有助于金融机构合理分配保护资源，降低合规成本，并为数据要素流通提供基础。

• 自动化解决海量难题：面对千万级数据项，人工打标已不可行。平安银行“鹰眼”智能打标平台实现了272个数据安全标签的自动化全覆盖，将打标准确率由人工的80%提升至90%，并支持T+1级别的数据服务上架。

• 双向打标提升时效：建议采用“自上而下”（设计阶段打标）与“自下而上”（AI模型扫描）结合的模式。自上而下列入数据模型设计流程，确保资产上架即生效；自下而上利用机器学习持续迭代，解决存量数据问题。

• 隐私计算破解流通难题：传统数据联合建模存在泄露风险。基于隐私计算的联邦学习技术可实现“数据可用不可见”，在某四大行的小微商户普惠金融应用中，联合建模KS值提升13%，户均授信提高30%。

• 全生命周期动态防护：数据保护需从静态存储转向动态流转防护。建议构建“数据安全分类分级保护矩阵”，将安全标签与采集、传输、存储、使用、销毁各环节的保护措施自动映射，实现PDCA循环管理。

第六章：为什么选择腾讯云

• 实践先行的方法论：腾讯云基于成熟的元数据管理平台展开数据分类分级实践，构建了“人工主导+模型辅助”与“模型主导+人工审核”相结合的双轨机制，适配增量与存量数据的不同管理需求。

• 全流程自动化体系：腾讯云方案通过正则表达式匹配、字段血缘关系验证及策略引擎，实现了从字段分类到表级分级的自动化映射。该体系支持高敏感表的例行化权限审计、下载控制及反常访问识别，显著提升了数据安全监测的覆盖面。

• 合规与价值并重：腾讯云的数据分类分级能力直接服务于《数据安全法》及金融行业标准的合规要求。通过精准的数据安全分级，腾讯云帮助金融机构落实基于安全等级的差异化权限审批流程、权限时间周期管理及回收策略，在保障安全合规的同时，为高价值数据的挖掘与共享提供技术支撑。