数据生命周期视角下金融类数据的分级保护体系构建

一、引言

在数字经济蓬勃发展的当下，金融数据作为金融行业的核心资产，承载着客户个人信息、企业财务状况、市场交易动态等关键信息，对金融机构的运营决策、客户服务以及金融市场的稳定发展起着至关重要的作用。然而，随着金融业务的数字化转型加速，金融数据的规模、类型和复杂性不断增加，数据泄露、滥用等安全风险也日益凸显。如何有效保护金融数据，成为金融行业面临的重要课题。数据生命周期理论将数据从产生到消亡的过程划分为收集、存储、使用、共享、销毁等阶段，为金融数据的系统化管理提供了清晰的思路。

二、金融数据分类分级现状与问题分析

2.1 金融数据分类分级现状

当前，金融行业已经认识到数据分类分级的重要性，部分金融机构也开展了相关工作。中国人民银行发布的金融数据分类分级标准，从数据主体、业务领域、敏感程度等多个维度对金融数据进行分类，将金融数据分为不同的类别和级别，如核心数据、重要数据和一般数据等。该标准的出台，为金融机构规范数据管理提供了指导方向。

2.2 存在的问题

尽管已有相关标准和实践，但金融数据分类分级仍存在诸多问题。首先，部分金融机构对数据分类分级的重视程度不足，缺乏专业的数据分类分级团队和完善的管理制度，导致数据分类分级工作流于形式，无法准确划分数据类别和级别。

三、数据生命周期视角下金融数据的特点与风险

3.1 数据收集阶段

在金融数据收集阶段，数据来源广泛，包括客户开户信息、交易记录、征信报告等。此阶段的数据具有多样性和分散性的特点，涉及多种渠道和方式的采集。同时，数据收集过程中面临着数据真实性、完整性难以保证的风险，以及未经授权收集客户敏感信息等合规风险。例如，部分金融机构在收集客户信息时，可能超范围采集不必要的敏感数据，违反相关法律法规。

3.2 数据存储阶段

金融数据存储量庞大，且存储时间较长。在存储阶段，数据面临着物理存储设备故障、网络攻击导致的数据丢失、泄露等风险。此外，随着数据存储技术的发展，云存储的广泛应用也带来了新的安全挑战，如云端数据的访问控制、数据隔离等问题。对于不同级别的金融数据，如果采用相同的存储方式和保护措施，可能无法满足高敏感数据的安全需求。

3.3 数据使用阶段

在数据使用过程中，金融机构会对数据进行分析、挖掘，以支持业务决策、产品创新等。然而，数据使用环节容易出现滥用、误用的情况。例如，数据分析人员可能出于不当目的，对数据进行违规操作；或者在数据使用过程中，由于权限管理不严格，导致敏感数据被非授权人员访问。此外，人工智能、机器学习等技术在金融数据使用中的应用，也带来了算法偏见、数据隐私泄露等新风险。

3.4 数据共享阶段

金融数据的共享对于提升金融服务效率、促进金融创新具有重要意义，但同时也带来了巨大的安全风险。在数据共享过程中，涉及多个参与方，数据的流向复杂，难以对数据的使用进行有效监管。不同机构之间的数据保护水平存在差异，可能导致数据在共享过程中被泄露或篡改。

3.5 数据销毁阶段

数据销毁是数据生命周期的最后环节，但往往容易被忽视。如果数据销毁不彻底，残留的数据可能被不法分子恢复并利用，造成数据泄露。同时，对于不同级别的金融数据，缺乏明确、统一的销毁标准和流程，使得数据销毁工作存在随意性，无法确保数据安全彻底地删除。

四、基于人行标准的数据生命周期视角下金融类数据分级保护体系构建

建

4.1 数据收集阶段的分级保护

依据人行标准，在数据收集前，金融机构需对拟收集的数据进行分类分级预评估。明确哪些数据属于核心数据、重要数据和一般数据。对于核心数据的收集，必须获得客户的明确授权，采用加密传输等安全方式进行采集，并严格限制采集范围。重要数据的收集需进行必要性审查，确保数据收集是为了合法、正当的业务目的。一般数据的收集也应遵循最小必要原则，避免过度采集。同时，建立数据收集审核机制，对数据收集的合规性、准确性进行检查，及时发现并纠正违规收集行为。

4.2 数据存储阶段的分级保护

针对不同级别的金融数据，采用不同的存储策略。核心数据应存储在物理隔离、高安全级别的存储设备中，采用多重加密技术，如对称加密与非对称加密相结合的方式，确保数据即使被窃取也无法被解密。重要数据可存储在专用的安全存储区域，定期进行数据备份，并对备份数据进行异地存放，以防止因自然灾害等原因导致数据丢失。一般数据可存储在普通的存储系统中，但也需进行基本的加密保护和访问控制。此外，建立数据存储安全监测机制，实时监控存储设备的运行状态和数据访问情况，及时发现并处理安全异常。

4.3 数据使用阶段的分级保护

在数据使用环节，根据数据的级别设置严格的权限管理。核心数据的使用需经过多级审批，仅限授权的高级管理人员和特定业务人员访问，且在使用过程中需进行全程审计，记录数据的使用时间、使用人员、使用目的等信息。重要数据的使用权限分配给相关业务部门的负责人和授权人员，对数据的分析、挖掘等操作需符合既定的业务规则和安全要求。对于一般数据，也需进行合理的权限控制，避免数据被随意滥用。同时，加强对数据使用过程中的安全技术防护，如采用数据水印技术，防止数据被非法复制和传播；运用访问控制模型，限制数据的访问范围和操作权限。

4.4 数据共享阶段的分级保护

当金融数据需要共享时，首先对共享数据进行再次评估，明确共享数据的类别和级别。对于核心数据，原则上不允许共享，除非经过严格的审批流程和安全评估，且共享对象必须具备同等的数据安全保护能力。重要数据的共享需签订详细的数据共享协议，明确双方的数据安全责任和义务，对数据的使用范围、使用方式进行严格限制，并要求共享对象采取相应的安全保护措施。一般数据的共享也需进行安全审查，确保共享过程符合法律法规和机构内部规定。此外，建立数据共享跟踪机制，对共享数据的流向和使用情况进行实时监测，一旦发现异常，及时采取措施终止数据共享。

4.5 数据销毁阶段的分级保护

制定详细的数据销毁标准和流程，根据金融数据的级别采用不同的销毁方式。核心数据应采用专业的数据销毁工具，通过多次覆盖写入、物理粉碎等方式确保数据无法恢复。重要数据可采用数据擦除技术，彻底清除数据存储介质上的信息。一般数据的销毁也需进行记录，确保数据销毁工作可追溯。在数据销毁前，需对数据进行备份和归档，以备后续审计和查询。同时，建立数据销毁监督机制，由独立的部门对数据销毁过程进行监督和检查，确保数据销毁工作符合标准和要求。

五、结论

本文基于数据生命周期视角，结合人行发布的金融数据分类分级标准，构建了金融类数据的分级保护体系。该体系从数据收集、存储、使用、共享、销毁等全流程出发，针对不同级别的金融数据采取差异化的保护措施，能够有效提升金融数据的安全性和合规性。通过建立完善的实施保障机制，为该体系的顺利实施提供了有力支撑。