数据安全管理能力提升专项行动——数据分类分级
【摘要】 在数字经济时代，数据已成为银行业最核心的生产要素之一。随着金融科技的迅猛发展以及金融业务的日益复杂化，数据安全不仅关乎个人隐私和企业商业机密，更直接关系到国家金融安全与社会稳定。为此，国家层面及金融监管机构密集出台了一系列数据安全相关的法律法规与标准规范，对商业银行的数据安全管理提出了前所未有的高要求。当前，对银行而言，在开展数据分类分级工作时，面临着多维度的合规矩阵。具体而言，必须同时遵循...
在数字经济时代，数据已成为银行业最核心的生产要素之一。随着金融科技的迅猛发展以及金融业务的日益复杂化，数据安全不仅关乎个人隐私和企业商业机密，更直接关系到国家金融安全与社会稳定。为此，国家层面及金融监管机构密集出台了一系列数据安全相关的法律法规与标准规范，对商业银行的数据安全管理提出了前所未有的高要求。
当前，对银行而言，在开展数据分类分级工作时，面临着多维度的合规矩阵。具体而言，必须同时遵循以下三大层面的标准与规范：
面对金监总局与人行两套监管体系，如何在满足双重合规要求的同时，避免重复建设、降低管理成本，成为摆在各大商业银行数据管理与合规团队面前的一项现实挑战。
一、 核心策略：一套体系，双重合规
如果采用传统策略，为满足金监总局要求建立一套分类分级目录，为应对人行检查又另起炉灶建立另一套标准，不仅会导致内部数据标准混乱、产生“数据孤岛”与“标签冲突”，还会极大增加数据治理团队的工作负荷，造成资源的严重浪费。因此，核心应对策略是：融合两套规范，执行一次科学的分类分级工作，确保其产出能同时满足两套规范的合规要求，避免重复建设。
为此，原点安全通过自身在银行科技领域多个实践项目的深耕积累，整合出“一套体系 双重合规”的融合策略，在顶层设计阶段，就深刻洞察两套监管文件背后的逻辑共性，在分类维度、分级标准、敏感数据定义以及重要数据识别等关键环节进行精准映射与对齐。以下，我们将从四个维度详细拆解这一融合方案的落地路径。
二、 工具赋能：从理论映射到落地执行的技术保障
上述这种科学的、高度融合的分类分级方法论，在一家拥有成千上万个系统、PB级海量存量数据、每天产生海量增量数据的大型商业银行中落地，单纯依靠人工Excel梳理和主观判断是绝对无法完成的。这种复杂的融合方法，对银行的数据分类分级安全治理工具提出了极高的技术要求。必须依靠新一代的自动化、智能化工具体系来支撑：
1. 支持多维度分类标签的灵活定义与配置
一套好的数据分类分级系统不能是“硬编码”的。原点uDSP同时兼容金监总局的“业务属性”和人行的“关联性”以及多种分级映射，工具必须提供强大的自定义能力。
系统需要支持多维度分类标签的灵活定义与配置（例如，字段A的标签可以是：金监分类：零售信贷，人行关联：个人征信，安全级别：4级，敏感属性：S3）。这种灵活的多维标签体系是实现“一次扫描，多视角视图呈现”的技术前提。
2. 融合 AI 大模型的数据发现与识别能力
面对关系型数据库（Oracle, MySQL）、信创数据库、大数据平台（Hadoop, Hive）等，具备强大的数据发现识别能力。
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覆盖数据源发现与管理、数据资产目录建设、敏感数据识别与标注、行业分类分级模版开箱即用等核心环节，全面提升银行对数据资产的可见性与管控力。
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规则引擎： 内置丰富的正则表达式和多行业特征库，精准识别如银行卡号、身份证、手机号、SWIFT代码等结构化及非结构化敏感信息。
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AI 大模型赋能： 平台依托大模型（LLM）赋能，结合自动化识别引擎、行业模板与业务协同打标机制，显著提升数据分类分级的智能化与治理效率。
3. 高效、准确的复杂映射与动态协同打标
通过屏蔽异构数据源的复杂性，构建统一的敏感数据目录可视化视图与实时分布地图，全面掌握资产动态以满足监管诉求。同时，随着业务形态的变化和数据的演进，原点uDSP 依托“被动发现+主动扫描”双模引擎，可实现敏感数据的自动化识别与动态更新，确保目录的完整性与实时性。
此外，通过“安全下发、业务协同”的在线打标模式，打破部门协作壁垒，让数据的所有部门直接参与到数据分类分级工作中，显著提升了数据治理的效率与精准度。
三、 结语：合规只是起点，数据价值才是终局
综合来看，通过顶层设计的规范融合与底层工具的智能加持，执行“一次科学的分类分级工作”，不仅能够大幅降低合规成本，从容应对监管审计，更是银行摸清数据家底、理清数据资产脉络的必由之路。
分类分级是数据安全的基石。原点将这块基石打得扎实、统一，并可以在此基础上以敏感数据目录为核心，无缝衔接数据安全保护技术措施，针对敏感数据配套差异化的安全策略，提供细粒度、精细化的数据权限管控、数据动态脱敏、数据安全审计、数据风险分析等安全能力。在保障数据安全的前提下，最大化地释放金融数据的业务价值，赋能银行业的数字化转型。
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