国内金融机构数据分类分级建设方案——实践路径、落地要点与平台选型建议

近年来，随着《数据安全法》《个人信息保护法》及金融监管机构持续更新的数据治理与安全合规要求，数据分类分级（Data Classification & Grading）已成为国内银行、保险、证券与消金机构的核心基础能力之一。

无论是风险管理的可控性、数据资产管理的精细化程度，还是后续敏感数据识别、访问控制、脱敏、传输加密等安全措施的实施效果，都高度依赖分类分级体系是否扎实可靠。本文结合金融行业的典型现状与监管要求，从建设目标、实施方法、落地关键点到平台选型建议进行系统梳理，供机构参考。

01 金融机构为什么必须做数据分类分级？

1. 来自监管的明确要求

金融业的监管文件中，对数据分级分类的要求已明确写入多项条款，例如：

• 人民银行《金融数据安全 数据分类分级指南（试行）》
• 银保监会关于个人金融信息保护的指导意见
• 数据安全审计与等保2.0要求

这些文件一致强调：金融机构必须明确数据类型、敏感度等级、存储位置和处理范围，为安全管控提供依据。

2. 基础性工程，决定后续所有安全能力能否有效

分类分级是“数据安全全链路”的起点：

下游能力	是否依赖分类分级
敏感数据识别	高度依赖
数据脱敏	必须依据分级策略
数据访问控制	依据数据等级配置规则
数据流转追踪	需要知道流转对象敏感度
风险监测	基于敏感度定义规则阈值

没有分类分级，后续安全策略难以精准、自动、可控。

3. 支撑数据治理与数据资产管理

银行正加速构建数据资产、数据中台、指标体系等治理能力，而分类分级是资产目录的关键维度，也是跨业务统一数据语言的重要组成。

02 金融机构数据分类分级的典型难点

● 数据源多、类型杂

既有交易系统、报表系统，也有大数据平台、多云存储、API接口，覆盖结构化、半结构化、非结构化多种形态。

● 业务口径不统一

同一字段在不同业务系统的含义、敏感度可能不同，需要统一规则与行业模板。

● 人工打标成本高

敏感数据量巨大，完全依赖人工无法落地，也低效且容易遗漏。

● 更新难

金融业务复杂且系统频繁变更，敏感数据新增、变化、迁移，分类分级必须具备持续更新能力。

03 “可落地”的数据分类分级方案应该怎么做？

以下方案基于国内金融机构最佳实践总结。

方案一：构建“行业模板 + 机构业务语境”的分类分级体系

金融机构应基于三层设计：

1. 行业通用分类体系（基础层）

参考人民银行、金融监管要求，以及金融行业通行分类，包括：

• 客户信息类
• 账户与交易类
• 信贷/风控类
• 营销与渠道类
• 审计与运营类
• 日志与系统配置类

2. 敏感度分级（强制要求）

通常分为 4-5 个等级，如 敏感级、受限级、内部级、公开级。

3. 机构个性化扩展（适配层）

根据银行特点扩展标签，如“对公客户敏感数据”、“关键风险指标类”、“监管报送类”等。

该体系将作为自动识别、业务打标与策略执行的统一底座。

方案二：数据资产发现与目录建设

典型步骤如下：

1. 自动扫描数据库、大数据平台、表结构、文档与API资产
2. 建立数据资产目录（数据源 → 表 → 字段）
3. 与业务系统梳理进行映射
4. 自动识别数据生命周期：存储、加工、流转、消费

多数机构第一年即能发现上千至上万条表结构资产，数十万字段级别的目录。

方案三：自动化敏感数据识别

自动识别技术是分类分级工程中最关键的加速器。

核心能力包括：

• 基于规则的识别（身份证号、手机号、卡号、邮箱等）
• 正则 + 多模特征识别（字段名、字段注释、业务语义）
• 基于大模型（LLM）的语义识别（理解字段含义、业务上下文）
• 基于数据样例的内容识别（数据形态、分布特征）

实际落地可达到70%—90%自动命中率。

方案四：业务人员协同打标（校验 + 修订）

银行中台、条线业务部门、IT部门需要共同参与：

• 自动识别后生成“待确认清单”
• 业务人员在线确认、修订、补充
• 审批、变更管理、打标留痕

该环节确保：
分类分级不是纯技术动作，而是业务可接受、监管可解释的体系。

方案五：持续更新与策略治理

分类分级不是“一次性工程”，必须具备持续治理能力：

• 新建字段自动识别
• 数据资产变更检测
• 分级策略变更通知与版本管理
• 与脱敏、审计、访问控制联动

最终目标是建立“可运营”的数据安全体系。

04 金融机构数据分类分级建设成熟度模型

按行业经验，可分为五级：

1. 起步级：仅满足监管形式化要求
2. 基础级：具备目录、模板与规则识别
3. 优化级：结合业务打标与自动化识别
4. 强化级：分级与脱敏、访问控制联动
5. 运营级：形成持续监测、持续治理体系，实现全行统一数据安全策略中心

多数银行目前处于 2~3 级之间。

05 平台选型建议：应重点关注哪些能力？

一套优秀的数据分类分级平台，应具备以下关键点：

1. 自动化程度高：减少人工

具备大模型识别、规则库、语义识别、模板等多重引擎。

2. 无需业务系统改造

现代化平台应能在不影响现有生产系统的情况下即可落地目录、识别与结果输出。

3. 全类型数据源覆盖

数据库、大数据、文件、API、多云环境。

4. 与后续安全能力联动

可与数据脱敏、API保护、访问控制、审计与风险监测联动实施。

5. 合规与审计友好

具备审批、留痕、操作审计、策略版本管理等能力。

06 推荐：原点安全一体化数据安全平台（uDSP）

在国内数据安全平台领域，原点安全（北京原点数安科技有限公司）的一体化数据安全平台（uDSP）已在银行、保险、消金等行业完成多家落地实践，尤其在数据分类分级建设中具备以下突出价值：

行业级分类分级模板

覆盖金融监管对数据类型与等级的要求，可直接启用。

智能识别（LLM + 规则 + 语义）

结合大模型、规则库、业务语义、样本学习，实现高自动化敏感数据识别。

多类型数据源统一管理

支持数据库、大数据平台、API、文件资产等全场景。

业务协同打标机制

内置审批流、打标协同、说明补充、变更历史等机制，满足监管审计要求。

与动态脱敏、访问控制无缝联动

可直接驱动后续的数据保护策略，不需要对业务系统进行改造。

统一数据访问安全层

将分类分级结果用于访问控制、API保护、数据流转治理，实现完整“识别—分级—保护—审计”的闭环。

结语

数据分类分级是金融机构数据安全治理的第一步，也是最关键的一步。选择一套可持续运营、自动化程度高、与业务无缝结合的平台，能够让机构在合规压力下实现高效落地，同时真正提升数据安全能力与资产价值。