【数据安全推进计划】金融行业数据安全治理案例汇编（2022年）_77页_15mb

报告摘要

金融行业数据安全治理案例汇编总结

核心内容

本报告由数据安全推进计划金融工作组联合十余家金融机构专家团队共同编制，旨在为不同类型金融机构的数据安全建设提供参考。报告涵盖银行与证券期货业的数据安全治理案例，包括建设背景、建设思路、实践内容、主要亮点等，展示了金融机构在数据安全治理方面的积极探索和成效。

主要观点

金融行业作为数据密集型行业，面临数据规模大、价值高、应用场景复杂等挑战，数据安全治理已成为企业发展的关键环节。
《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规和行业标准的出台，推动了金融机构数据安全治理的规范化和制度化。
数据安全治理应覆盖数据全生命周期，包括采集、传输、存储、使用、删除、销毁等环节，实现“事前、事中、事后”三重防控。
金融机构通过建立数据安全治理体系、制度规范、技术平台等，实现数据安全的高效、可控、合规管理。
强化数据安全技术能力，如敏感数据识别、动态控权、数据脱敏、数字水印、安全传输等，是数据安全治理的重要支撑。
数据安全文化建设、人员能力提升、技术工具引入、制度完善、风险评估与应急响应机制建设等，是推动数据安全治理落地的关键。

关键信息

一、银行业数据安全治理体系建设与实践

1. 中国工商银行

建设思路：以国家行业标准为指导，结合自身数据战略，构建数据全生命周期安全管理体系。
实践内容：
- 建立数据安全治理体系，涵盖方针、组织、制度三个层面。
- 构建数据全生命周期管控机制，覆盖采集、传输、存储、使用、共享、删除等环节。
- 打造数据安全技术平台，具备智能敏感数据识别、动态控权、统一脱敏引擎、数据水印、风险监控等能力。
亮点：
- 建立“四位一体”的组织架构，保障数据安全落地。
- 推进隐私计算、联邦学习等新技术应用。
- 实现数据安全与数据中台的深度融合，释放数据要素价值。

2. 中国建设银行

建设思路：以《数据安全法》为出发点，构建“管理、保护、运维”三位一体的数据安全体系。
实践内容：
- 完善数据安全管理组织架构，明确职责分工。
- 建立数据安全分类分级、数据安全制度、数据安全流程机制。
- 实施数据安全全生命周期管理，包括采集、传输、存储、使用、共享、销毁等环节。
- 建设数据安全应急管理机制和数据安全评估机制。
亮点：
- 建立数据安全制度规范体系，覆盖数据管理、科技管理、业务管理等多个方面。
- 实现数据安全与业务流程的深度融合，提升数据安全管控能力。
- 推进数据安全评估机制，提升合规性和风险识别能力。

3. 交通银行

建设目标：以数据安全交换平台为基础，构建全方位数据安全管控系统。
核心功能：
- 安全管控引擎：实现敏感数据识别、数据文件扫描、分类分级对接。
- 安全监督模块：实现数据行为事后评估、敏感信息扫描、脱敏漏洞识别。
- 安全评估模块：实现数据安全影响性评估、规则库管理、评估结果可视化。
- 成熟度评估管理模块：实现评估文档归档、安全评估管理。
- 安全传输模块：实现数据传输的安全性与可控性。
亮点：
- 实现数据安全与业务场景的联动，提升系统智能化水平。
- 建立数据安全分类分级标准，提升数据管理的系统性。
- 构建数据安全态势感知平台，实现全局数据安全风险监控。

4. 邮储银行

建设背景：响应国家政策，提升数据安全防护能力。
实践内容：
- 建立数据安全组织架构，明确管理职责。
- 制定“1+5”数据安全制度体系，涵盖数据分类分级、安全传输、存储、使用等。
- 引入技术工具，如数据加密、数字水印、数据销毁等，实现全生命周期防护。
- 制定数据安全能力评估指标，提升数据安全管理水平。
- 加强宣传教育，提升全员数据安全意识。
亮点：
- 数据安全与业务流程深度融合，实现数据安全管控。
- 建立数据安全能力评估指标，提升管理精细化程度。
- 数据安全制度体系完善，实现权责清晰、流程规范。

5. 中原银行

建设背景：应对数字化转型带来的数据安全挑战。
实践内容：
- 建立数据安全组织架构，明确职责分工。
- 构建数据安全制度体系，涵盖数据安全管理办法、细则等。
- 建设数据安全技术体系，包括数据采集、传输、存储、使用、销毁等。
- 实施数据安全运营体系，涵盖风险识别、监控预警、应急处置。
亮点：
- 构建“事前、事中、事后”三阶段安全运营体系。
- 实现数据安全与业务场景的融合，提升安全防护能力。
- 建立数据安全平台能力，提升数据安全可视化和风险识别能力。

二、证券期货业数据安全治理体系建设与实践

1. 华泰证券

建设思路：以数据全生命周期为框架，构建数据安全三层体系（管控层、技术支撑层、运营层）。
实践内容：
- 建立数据安全治理体系，涵盖组织、制度、技术、人员等方面。
- 建设数据安全技术体系，包括数据安全平台、运营、可视化能力。
- 实施精细化数据安全运营体系，涵盖风险防范、监控预警、应急处置。
亮点：
- 推进数据安全基线化方案，实现数据安全风险的动态管理。
- 构建数据安全生态，参与行业标准建设。
- 实现数据安全与业务流程的深度嵌入，保障数据合规使用。

2. 国信证券

建设背景：面对数据安全风险和监管要求，开展数据安全治理项目。
建设思路：
- 以个人客户数据为核心，推进数据资产盘点、分类分级、风险评估、培训宣贯等工作。
- 结合国家与行业监管要求，构建数据安全制度体系。
- 建设数据安全运营平台，实现数据安全的闭环管理。
实践内容：
- 数据资产梳理与分类分级。
- 数据确权与安全策略管理。
- 安全风险监测与应急响应机制。
- 数据安全培训宣贯与制度建设。
亮点：
- 建立数据安全分类分级与确权机制，实现细粒度管控。
- 数据安全运营平台实现自动化、智能化、闭环化管理。
- 推动数据安全与业务流程的深度融合，提升整体安全水平。

总结

金融行业数据安全治理已成为数字化转型的重要组成部分，各金融机构根据自身业务特点和监管要求，构建了涵盖组织架构、制度体系、技术平台、文化建设和运营机制的综合管理体系。通过数据分类分级、敏感数据识别、动态控权、数据脱敏、数据水印、加密传输、数据销毁等技术手段，实现数据全生命周期的防护。同时，数据安全治理强调制度完善、流程规范、人员培训和风险评估，推动数据安全治理向智能化、自动化、系统化发展。

展开完整摘要