摘要：数据分类分级是统筹数据安全管控与价值挖掘的基础性工作，在金融领域的重要性日益凸显，当前金融机构已普遍启动数据分类分级实践，但在标准统一、技术落地、管理协同等方面仍面临多重挑战。鉴于此，本文首先重点梳理金融行业数据分类分级的实践现状，继而系统分析实践中存在的标准体系矛盾、技术效率成本失衡、管理组织障碍等困境，最后从构建统一协同标准、推进技术智能化转型、优化管理机制等方面提出突破策略，为金融机构提升数据分类分级效能、实现数据安全与价值转化平衡提供参考。

关键词：金融行业；数据分类分级；实践困境；突破策略

在金融数字化转型加速推进的背景下，数据已成为金融机构核心生产要素，无论是客户服务优化、风险防控升级，还是产品创新迭代、人工智能落地应用，都极其依赖高质量的数据支撑和数据安全保障。数据分类分级作为数据治理的核心环节，能够明确数据安全保护等级和防护措施，为金融机构平衡数据安全与数据利用筑牢坚实基础。近年来，国家陆续出台《数据安全法》《个人信息保护法》《银行保险机构数据安全管理办法》等法律法规和监管制度，对金融行业数据分类分级提出刚性约束，要求金融机构加快相关实践步伐，然而，金融行业业务场景复杂、数据类型多样、跨机构数据交互频繁，导致数据分类分级在落地过程中面临诸多难题，因此深入研究这些实践困境并探索有效突破策略，对于推动金融行业数据治理水平提升、保障金融数据安全、释放数据要素价值具有重要意义。

一、金融行业数据分类分级的实践现状

（一）行业整体推进态势

金融行业数据分类分级实践已从政策引导阶段逐步进入全面落地阶段，各类金融机构根据自身业务特点与监管要求，陆续启动数据分类分级工作，大型国有银行与全国性股份制银行凭借资源优势，率先完成数据分类分级体系搭建，形成覆盖客户数据、交易数据、产品数据等核心数据类型的分类分级框架，并将分类分级结果应用于数据访问控制、数据脱敏、风险预警等场景。城商行、农商行等地方金融机构则以区域监管要求为导向，结合本地业务需求，逐步推进数据分类分级工作，重点聚焦客户隐私数据与信贷数据的分类分级管理，确保满足基本数据安全保护要求；证券、保险机构围绕自身核心业务场景推进数据分类分级，证券公司重点关注投资者账户数据、交易记录数据的分级保护，保险机构则聚焦客户数据、保单数据、客户健康数据的分类管理。

（二）现有技术路径与成效

目前，金融行业数据分类分级主要采用“人工分类+技术辅助”与“全自动化分类”两种技术路径。根据机构需求与数据特点形成差异化应用成效，“人工分类+技术辅助”路径适用于业务逻辑复杂、数据关联性强的场景，金融机构通过组建由业务人员、技术人员、合规人员构成的专项团队，结合业务规则与监管要求制定分类分级标准，再利用数据发现工具梳理数据资产、识别数据属性，辅助人工完成数据分类分级判定；“全自动化分类”路径则依托人工智能与机器学习技术，通过构建数据分类分级模型，实现数据类型识别、敏感信息提取、分级判定的全流程自动化，部分大型金融机构与金融科技公司已尝试应用该技术路径，利用自然语言处理技术识别非结构化数据中的敏感信息。

二、金融行业数据分类分级的实践困境（一）标准体系困境，统一与适配的双重矛盾

金融行业数据分类分级面临标准不统一与适配难的双重问题。行业层面，监管部门虽有总体要求，但未出台统一细则，不同监管文件对分类维度、分级标准表述不一，比如有的按敏感性分类，有的按业务属性分类，金融机构整合时易出现标准冲突，增加体系搭建难度，机构层面，不同金融机构业务场景差异大，统一标准难以满足个性化需求。同一机构内业务、技术、合规部门需求不同，业务部门关注适配性，技术部门侧重可操作性，合规部门强调合规性，进一步加剧标准构建难题，形成“统一难适配、个性难统一”的困境。

（二）技术落地困境，效率与成本的平衡难题

有效监管的前提是要能够准确穿透业务模式、精准识别风险，明晰这一点，对加强金融科技的监管尤为重要[1]。但是目前而言，金融机构在技术落地时，难以有效平衡数据分类分级效率与成本，一方面，需处理海量多类型数据，非结构化数据占比上升且提取难，传统人工分类效率低，自动化分类技术虽高效，但研发、训练模型及后续维护成本高，小型机构资金技术有限，只能依赖人工，导致进度慢，影响数据安全策略落地。另一方面，分类分级技术与现有信息系统适配成本高，多数系统建设较早，存储格式、接口不同，对接需大量定制开发，还可能因兼容性问题导致分类结果无法应用，出现“分类与应用脱节”，且新业务、新数据类型要求持续更新标准与模型，长期维护成本进一步加大效率与成本的平衡难度。

（三）管理实施困境，组织与协同的系统性障碍

管理实施中，组织架构不完善与部门协同不畅阻碍分类分级推进，多数金融机构未设专门管理部门，工作分散在IT、业务、合规等部门 不了解技术细节，合规部门忽视业务适配性，缺乏统筹导致工作无整体 但未明确其在分类分级中的职责，无法解决实际问题，部门协同上 积极性低，导致标准与业务脱节；技术部门因沟通不畅难理解业务需求， 地层面；合规部门注重合规管理要求，往往与实际业务需求不能有效适配，导致在系 优化上配合不足，使分类结果无法落地。

（四）合规与价值困境，安全与利用的平衡冲突

金融机构面临合规安全与数据价值挖掘的平衡冲突，合规层面，《数据安全法》基于敏感赋值，将数据的类别分为一般数据、重要数据、核心数据,[2]并实施高强度保护，如加密、严控访问等，虽保障安全，但增加数据使用难度，部分敏感数据无法流转，影响业务创新。价值挖掘层面，需通过数据共享、建模释放价值，但过度侧重安全会限制数据流转使用，部分机构因为合规将大量数据定为敏感数据，导致其无法用于客户分析、风险预警等场景，且合规要求与价值需求动态变化，调整不及时或不合理时，易陷入“安全与利用两难”的困境。

（五）跨机构协同困境，共享与管控的适配障碍

跨机构协同中，数据共享需求与管控要求难以适配。 方面，金融机构需共享数据开展联合风控、跨机构服务等业务，但不同机构分类分级标准不同，同一数据可能被划分为不同等级，导致共享时难以明确保护责任与条件，比如客户职业信息在银行和保险 司分类不 享与业务推进。另一方面，跨机构数据管控难，缺乏统一管控机制，无法监管共享数据全生命周期，部分机构严控共享数据使用范围，影响数据作用发挥，部分机构管控不足则引发安全风险，且目前缺乏行业统一的跨机构对接标准与技术平台，难以实现分类结果互认与安全管控，加剧适配障碍，制约跨机构数据协同。

三、金融行业数据分类分级的突破策略（一）构建统一协同的标准体系

制定金融行业数据分类分级统一框架，明确核心分类维度、分级标准与判定方法，统一框架需涵盖数据分类的核心维度，如按业务属性分为客户数据、交易数据、产品数据、管理数据，按敏感性分为核心数据、重要数据、一般数据、非敏感数据，同时明确各等级数据的判定指标，为金融机构提供明确的标准参考。此外，金融行业数据应坚持动态分类分级原则，根据业务数据的变化、技术更新迭代与监管的最新要求，定期修订，确保适用。在机构层面，金融机构需在行业统一框架基础上，结合自身业务特点制定个性化分类分级细则，实现标准统一与业务适配的协同。采用分类分级工具，根据数据分类分级标准，形成数据分类分级表。按照《金融数据安全 数据安全分级指南》的要求，表格至少包括数据对象、数据类别、载体、影响定级的标签、合规要求、公开范围、影响业务、影响对象、安全级别等内容[3]。大型金融机构可根据多业务线需求，在统一框架下细化数据分类维度，例如在客户数据类别下，进一步按客户类型分为个人客户数据、企业客户数据，按业务场景分为信贷客户数据、理财客户数据；小型金融机构则可聚焦核心业务，简化分类分级体系，重点完善与本地业务相关的数据分类细则，避免过度复杂导致落地困难。

（二）推进技术赋能的智能化转型

一方面，金融机构应加大自动化分类技术研发与应用力度，结合人工智能、机器学习技术提升数据分类分级自动化水平。针对结构化数据，可利用规则引擎技术，基于分类分级标准构建自动化分类规则，实现数据自动分类与分级判定，例如通过预设规则识别交易数据中的敏感字段，自动将包含银行卡号、交易金额的交易数据划分为敏感数据；针对非结构化数据，可采用自然语言处理、计算机视觉等技术，提取数据中的关键信息，结合分类分级模型实现自动化分类。金融机构可加强行业间技术合作，与金融科技公司、科研机构联合研发通用型数据分类分级模型，降低自主研发成本，小型金融机构可通过采购成熟的自动化分类技术产品，避免高额研发投入，快速提升分类分级效率。另一方面，金融机构需优化技术架构，降低数据分类分级技术与现有信息系统的适配成本。通过构建统一的数据中台，整合分散在各业务系统的数据，实现数据集中存储与统一管理，数据分类分级技术直接对接数据中台，减少与多系统对接的定制化开发成本；采用微服务架构设计分类分级技术模块，提升技术的灵活性与可扩展性，便于后续根据业务需求调整技术功能，降低技术维护成本。

（三）优化组织保障的管理机制

优化组织保障的管理机制，需完善组织架构与协同机制。在组织架构上，金融机构应设立专门的数据分类分级管理机构，可在数据治理委员会下设专项工作组，由数据治理部门负责人牵头，成员涵盖业务、技术、合规等部门核心人员，明确工作组负责规划制定、问题协调、进度监督等职责，并且还需要清晰划分各部门职责，业务部门提供需求与参与验证，技术部门负责技术落地与维护，合规部门监督合规性，避免职能交叉推诿。协同机制上，建立定期沟通会议制度，每周召开跨部门会议同步工作进展、解决问题；搭建协同工作平台，实现部门间信息共享与文档协作；制定激励机制，对积极参与分类分级工作、贡献突出的部门与个人给予奖励，提升业务部门参与积极性，确保分类分级结果有效落地。

（四）建立差异化的合规与价值平衡机制

建立差异化的合规与价值平衡机制，需根据数据等级实施差异化管理，先细化数据分级标准，结合合规要求与业务价值，将数据精准划分为不同等级，明确各等级数据的安全保护措施与使用权限，对于敏感数据，如客户生物识别信息、银行卡号，严格执行加密存储、双人授权访问等高强度保护措施，仅允许在必要业务场景下有限使用；对于一般数据，如公开产品信息，简化保护措施，放宽使用权限，支持内部多部门共享利用，并建立动态调整机制，定期评估数据的合规风险与业务价值，根据评估结果调整数据等级与管理策略，例如，某类数据因监管政策变化合规风险升高，可提升其等级并加强保护；某类数据随着业务发展价值提升，可在保障合规的前提下优化使用流程。此外，搭建数据价值挖掘平台，在合规框架内，对非敏感数据进行建模分析，支撑精准营销、智能风控等业务，实现合规安全与价值挖掘的协同。

（五）打造跨机构协同生态

行业应牵头制定跨机构数据分类分级对接标准，厘清不同机构间数据分类结果映射规则，比如统一客户职业信息、信用数据等核心数据的分级标准，实现分类分级结果互认。管控机制上，建立跨机构数据共享管控联盟，金融机构共同制定共享规则，明确共享数据的使用边界、有效期限及责任划分，引入第三方机构对共享过程进行监督，确保数据不被滥用。技术支撑上，搭建跨机构数据协同平台，集成数据加密传输、访问日志追溯、安全审计等功能，实现共享数据全生命周期监管；探索运用区块链技术记录数据共享流转轨迹，保障数据溯源与不可篡改，提升跨机构数据共享的安全性与可信度，促进金融机构间高效协同，释放数据价值。

结束语：

总之，金融行业数据分类分级是数据治理的核心关键环节，当前行业虽已呈现大型机构引领、多业态推进的实践态势，但仍受标准、技术、管理、合规、跨机构协同五类困境制约，通过构建统一协同标准、推进技术智能化转型等突破策略，可有效破解现存发展困境。未来金融机构需结合自身实际落地相关策略，持续迭代完善数据分类分级体系，全面提升数据治理效能，实现数据安全与价值释放的双向平衡，为金融数字化转型筑牢数据根基。

参考文献：

[1]吴晓灵,丁安华. 金融科技公司国际监管的经验借鉴[J].财富时代,2022,(01):41-49.

[2]施岭. 金融数据安全风险评估研究与实践[J].金融电子化,2021,(12):84-85.

[3]孙亚东,蔚晨. 金融机构数据安全治理实施路径思考[J].中国信用卡,2021,(11):59-61.

作者简介：

王立红 （1986.8- ），女，汉族，河北保定，硕士，高级工程师，主要从事数字化建设、数字化转型、数据管理相关工作

张凯 （1992.5- ），女，汉族，河北廊坊，硕士，中级经济师 ，主要从事数字化建设、数字化转型、数据管理相关工作