金融数据安全治理：从指南到实践，构建坚实安全屏障

元描述：金融数据安全治理是数字经济时代金融行业的关键议题，本文深入解读《金融数据安全治理实施指南》的发布背景、内容以及落地实践，探讨金融数据安全治理的“两大基础、三个核心”和AI应用的价值，为金融机构构建坚实安全屏障提供参考。

引言:

在数字经济的浪潮下，数据已成为不可或缺的新型生产要素，尤其在金融领域，数据安全的重要性不言而喻。然而，随着金融数字化进程的加速，数据安全问题也日益突出，如何有效地进行金融数据安全治理，既保障数据安全，又促进数据价值的最大化释放，成为金融机构和监管部门共同关注的焦点。

近年来，金融数据安全管理相关政策法规不断完善，但实际操作中仍面临数据安全合规难落地、数据要素流通风险、资产分类分级挑战、安全威胁频发和安全保障体系滞后等问题。金融机构在数据安全治理方面亟需一套成熟的体系和可操作的标准，以应对日益严峻的挑战。

金融数据安全治理：标准化指引的曙光

为了填补金融行业在数据安全治理领域的空白，中国互联网金融协会发布了《金融数据安全治理实施指南》 (以下简称“指南”)，为金融机构提供了一套具有普适性、完整性、可操作性和可运营性的金融数据安全治理体系。

该指南由中国互联网金融协会指导并管理，奇富科技作为主起草单位与多家金融机构和科技公司合作起草。指南覆盖数据分类分级管理、数据安全风险管理、数据安全制度体系、数据安全技术体系等金融数据安全治理的各个方面，从数据采集、存储、处理、传输到销毁的每一个环节，都实施严格的安全管理与技术防护，形成闭环管理，确保数据安全可控。

指南的亮点:

  • 全面覆盖: 指南涵盖了数据安全治理的各个方面，为金融机构提供了全面的指导。

  • 标准化: 指南制定了数据分类分级、数据安全风险管理等方面的标准，为金融机构的数据安全管理提供了可遵循的规范。

  • 可操作性: 指南提供了可操作的步骤和方法，帮助金融机构将数据安全治理落到实处。

  • 闭环管理: 指南强调数据安全治理的闭环管理，确保数据安全可控。

金融数据安全治理：两大基础、三个核心

有了标准指引，金融机构下一步应如何将金融数据安全治理做实、做细？奇富科技信息安全总监吴业超总结了金融数据安全治理的关键要素：“一个中心，两个方向，三个重点”。

一个中心：以数据为中心，即以数据为核心，构建安全治理体系。

两个方向：数据的向内和向外管理。

  • 向内管理：是指对机构内部数据的安全管理，包括数据分类分级、访问控制、数据加密等。

  • 向外管理：是指对机构外部数据的安全管理，包括数据共享、数据传输、数据合作等。

三个重点：数据全生命周期、数据合规管理、数据风险管理。

  • 数据全生命周期: 在数据采集、存储、处理、传输、销毁等各个环节，都要实施严格的安全管理与技术防护。

  • 数据合规管理: 要确保数据安全治理工作符合国家数据安全相关法律法规。

  • 数据风险管理: 要识别、评估、控制数据安全风险，并制定相应的应急预案。

两大基础:

金融机构构建数据安全治理体系需要两大基础：

  • 组织建设: 组织建设是数据安全治理工作的前提，主导数据安全治理工作的开展及实施，并对治理过程及结果负责。

  • 数据分类分级: 数据分类分级是数据安全治理工作的着力点，机构应完成数据资产梳理，形成数据资产清单，并以数据资产为抓手实施细粒度的数据分级管控和监测审计。

三个核心:

金融数据安全治理工作应围绕以下三个核心展开：

  • 制度体系: 制度体系要可落地实施，能够清晰描述各项安全措施的具体步骤。

  • 技术体系: 技术体系要全面有效，技术的选择与设计须覆盖数据全生命周期，避免“木桶效应”，并根据不同数据使用场景按需选择、灵活搭配。

  • 风险管理: 风险管理要注重识别、评估、控制数据安全风险，并制定相应的应急预案，有效应对数据安全事件。

AI赋能：数据安全治理的未来方向

随着人工智能技术的快速发展，AI在金融数据安全治理中发挥着越来越重要的作用。AI技术可以帮助金融机构更精准地识别数据安全风险、更高效地进行数据安全监控、更智能地进行数据安全管理。

AI在数据安全治理中的应用场景：

  • 风险识别: 利用AI技术，可以更精准地识别数据安全风险，例如识别数据泄露风险、数据篡改风险、数据滥用风险等。

  • 监控预警: 利用AI技术，可以更高效地进行数据安全监控，例如实时监控数据访问记录、数据传输记录、数据操作记录，发现异常行为及时预警。

  • 安全管理: 利用AI技术，可以更智能地进行数据安全管理，例如自动执行安全策略、自动修复安全漏洞、自动生成审计报告等。

展望未来：数据安全治理的持续深化

金融数据安全治理是一项长期、复杂的工作，需要不断地探索和改进。未来，金融数据安全治理将更加注重AI技术的应用，并不断探索新的安全策略和技术来应对新的挑战。

常见问题解答 (FAQ)

Q1: 金融数据安全治理的意义何在？

A1: 金融数据安全治理意义重大，它关系到金融机构的稳健运营、金融市场的健康发展和广大金融消费者的切身利益。保障金融数据安全，可以有效防范数据泄露、数据篡改、数据滥用等风险，维护金融体系的稳定性和安全性。

Q2: 金融数据安全治理面临哪些挑战？

A2: 金融数据安全治理面临着多项挑战，包括：

  • 数据安全合规难落地

  • 数据要素流通风险

  • 资产分类分级挑战

  • 安全威胁频发

  • 安全保障体系滞后

Q3: 如何有效进行金融数据安全治理？

A3: 金融机构应根据自身的业务特点和风险状况，构建全面的数据安全治理体系，并结合AI技术，不断提升数据安全管理水平。

Q4: 金融数据安全治理的未来趋势如何？

A4: 未来，金融数据安全治理将更加注重AI技术的应用，并不断探索新的安全策略和技术，以应对不断变化的数据安全环境。

Q5: 如何判断金融数据安全治理是否有效？

A5: 可以通过以下指标判断金融数据安全治理是否有效：

  • 数据安全事件发生率下降

  • 数据安全风险识别和控制能力提升

  • 数据安全管理体系更加完善

  • 数据安全意识得到提升

Q6: 金融机构应如何加强数据安全意识？

A6: 金融机构应加强数据安全意识教育，提升员工的数据安全意识，并制定严格的数据安全管理制度，同时也要进行定期的数据安全演练，提高应急处置能力。

结语:

金融数据安全治理是数字经济时代金融行业发展的基石，构建坚实的数据安全屏障，是保障金融安全和推动金融数字化转型的重要举措。金融机构应积极学习和应用《金融数据安全治理实施指南》，结合自身情况，构建完善的数据安全治理体系，并充分利用AI技术，不断提升数据安全管理水平，为构建安全、稳定、高效的金融生态环境贡献力量。

在未来的发展中，金融数据安全治理将面临着新的挑战，需要业界持续关注，共同探索，共同努力，以确保金融数据安全，推动金融行业健康、可持续发展。