中国银联：开放银行数据保护与合规研究报告（2021）_41页_1mb

开放银行数据保护与合规研究报告总结

核心内容

本报告由中国银联技术管理委员会开放银行工作组发布，旨在梳理开放银行场景中的数据合规性要求，探索符合安全监管要求的数据处理策略和规则，促进开放银行生态建设，实现关键数据资产的安全共享与利用。

主要观点

1. 开放银行定义
   开放银行是商业银行数字化转型的重要组成部分，通过API、SDK等技术实现数据和服务的双向开放，将金融服务嵌入各类生活和生产场景，提升服务效率，实现合作共赢。

2. 数据分类与安全级别

   • 个人信息分为敏感信息与非敏感信息，敏感信息包括生物识别、医疗健康、金融账户等。
   • 个人金融信息根据敏感程度分为C1、C2、C3三类，C3类别为用户鉴别信息，如银行卡磁道数据、密码等。
   • 数据安全级别从高到低分为5级、4级、3级、2级、1级，影响对象和影响程度是定级的主要依据。

3. 数据主体的权利与义务

   • 客户：享有知情权、决定权、限制和拒绝权、查阅和复制权、可携带权、更正权、删除权等权利，同时需提供真实数据，否则将承担不利后果。
   • 银行：作为数据控制者，有权决定数据的处理目的和方式，需确保数据安全，履行合规审计、风险评估、补救与报告等义务。
   • 第三方：有权利用共享数据满足具体场景需求，但需遵守数据安全规范、特殊行业要求及使用协议中的义务。
   • 技术信息转接机构：负责制定统一的接口和安全规范，对参与方进行注册及管理，需履行数据安全保护义务，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

4. 数据管理总体原则
   包括：合法性、公开明示、知情同意、最小够用、数据安全与可问责性、准确性六大原则，与欧盟《通用数据保护条例》基本一致。

关键信息

一、数据范围与分类

• 个人信息：包括姓名、身份证件信息、住址、电话号码等，其中个人金融信息包括账户信息、鉴别信息、交易信息等。
• 企业信息：包括基本信息、身份鉴别信息、资讯信息、关系信息、行为信息、标签信息等，按安全级别分为5级至1级。
• 数据分类：分为直接数据和间接数据，依据采集方式区分。

二、数据收集

• 合规性要求：需制定明确的收集规则，确保最小范围、最低频率、最少数量，同时保障数据传输安全。
• 操作流程：制定并公开收集规则、确保知情权、对第三方进行事前审核、事中监督、事后处理。
• 技术方案：包括身份认证、加密传输、安全审计等。
• 实践中需关注事项：数据主体知情权确认、合规成本高、第三方行为监管难等。

三、数据共享使用

• 合规性要求：共享需明示告知并获得个人授权，敏感信息应进行脱敏处理。
• 操作流程：包括数据可共享性识别、明确授权、脱敏处理、安全评估等。
• 技术支持方案：使用隐私计算技术（如差分隐私、同态加密、联邦学习）实现数据共享时的安全性与隐私保护。
• 实践中需关注事项：数据识别难度、信任机制建设、技术方案不完善等。

四、数据传输

• 基本合规性要求：需进行数据加密、传输通道安全、网络安全等级保护等。
• 跨境传输特殊要求：需通过国家网信部门的安全评估，签订标准合同，明确境外接收方的义务。
• 操作流程：包括数据传输加密、网络可用性管理、跨境传输评估流程。
• 技术支持方案：采用HTTPS、对称/非对称加密、数字证书、密钥管理等。
• 实践中需关注事项：合作方行为难以监控、审核流程和技术方案尚不完善等。

五、数据存储

• 合规性要求：数据需安全存储，防止泄露、篡改、丢失，应符合保密性、完整性、可用性要求。
• 操作流程：包括本地化存储、分类分级存储、存储期限最小化、去标识化后存储等。
• 技术支持方案：采用加密、脱敏、去标识化、隐私计算等技术手段，确保数据安全。
• 实践中需关注事项：数据存储管理不完善、技术手段实施成本高、存储期限管理需严格等。

数据安全技术措施

• 加密技术：包括对称加密（如SM4、AES）、非对称加密（如RSA、SM2）。
• 隐私计算技术：如差分隐私、同态加密、联邦学习等，用于数据共享和计算时保护原始数据。
• 脱敏处理：采用去标识化、掩码、替换、日期偏移等手段，防止敏感信息泄露。
• 安全传输通道：如HTTPS、安全控件、安全芯片等，保障数据在传输过程中的安全性。

总结

本报告系统梳理了开放银行场景下的数据合规要求，强调了数据保护的重要性，并提出了数据管理的总体原则、操作流程和技术支持方案，以确保开放银行在实现金融服务场景化嵌入的同时，保障数据安全和用户隐私。同时，报告指出在实践中需关注数据主体知情权确认、合规成本、第三方行为监管、技术方案完善等关键问题，以促进开放银行生态的健康发展。