深度融合數據治理與數據安全打造民生銀行數字化轉型的堅實基座

摘要：在數字化轉型過程中，民生銀行將“數據治理”與“數據安全”深度融合，積極探索數據治理新模式，聚焦不同安全等級數據在生命周期各階段的保護要求，持續促進數據安全管理工作的提升。2023年，民生銀行通過了數據安全能力成熟度三級認證，標志著民生銀行在數據安全組織建設、制度流程、技術工具、人員能力等四個維度的管理能力與成熟度達到了較高水平，形成了成熟的數據安全管理體系。

關鍵詞：數據管理 數據治理 數據安全 數據標準

數據作為數字化時代的重要生產要素，為推動經濟社會發展及轉型注入了新動能，其重要性與日俱增。隨著數字化轉型的不斷深入，監管機構更加重視金融機構的數據安全。國家金融監督管理總局發布《銀行保險機構數據安全管理辦法（征求意見稿）》，強化對金融機構數據安全的全面監管，并要求金融機構建立數據安全責任制，制定數據分類分級保護制度。

中國民生銀行（以下簡稱“民生銀行”）通過建設完善數據安全治理體系和技術體系，認真落實監管政策，重點解決金融行業普遍存在的數據安全保護意識有待提升、新技術攻擊手段多樣化等主要數據安全風險點。圍繞數據全生命周期，按照數據分類分級保護標準，持續優化管理機制、細化管理流程，同步建設安全技術平臺、完善安全防護體系，支撐全行數據戰略和數據安全、客戶隱私保護策略，落實數據安全責任制和集團一體化管理要求，實現數據安全管理提質增效。

持續提升數據治理能力，筑牢數字化轉型底座

2023年，民生銀行發布了其數據工作的首份綱領性文件《中國民生銀行數據戰略（2023—2025年）》（以下簡稱《數據戰略》），明確了打造一家數據驅動的銀行，全面實現用數據洞察、用數據決策、用數據管理的愿景。遵循《數據戰略》，民生銀行數據治理工作按照“以用帶治，以治促用”的策略和“聚焦、務實、協同、長效”的原則，科技賦能，顯著提升全行數字化能力。

（一）強化組織領導，完善統籌管理

組織領導是企業數字化轉型成敗的關鍵，也是企業推動數據治理工作落地見效的重要保障。在組織機制層面，民生銀行黨委和董事會高度重視數據治理工作，建立了“自上而下，協調一致”的組織體系；通過進一步明確數據、科技、業務部門的職責分工，破除部門壁壘，保障資源配置，形成部門相互協同、總分聯動協作的運行機制。在統籌管理層面，民生銀行借助董事會科技信息管理委員會數據治理工作小組、項目管理辦公室（PMO）等機制，檢視、督導重點難點工作，有力推動“頂層設計”從總行到附屬機構及分支機構見行見效；通過構建價值指標體系，以可視化的方式，用量化數據從供需兩端同步提升對數據治理成果價值的感知度和認可度。

（二）堅持標準引領，推動精細管控

數據標準的制定與貫徹是提升數據治理能力的基礎保障。民生銀行從數據標準體系建設和精細化落標管控兩方面雙管齊下，“管”“用”結合，將標準的規范與指引作用落細落實。

1. 加強基礎數據標準建設

一是聚焦企業級基礎數據字典建設，優化整合明細數據、主數據、參考數據等數據資源，對企業內部數據元素進行標準化定義和描述，構建統一的數據語言和知識體系，制定了企業級基礎數據字典2萬余項；二是加強標準落標管控，在模型設計環節，借助企業級數據建模工具部署標準管控舉措，并不斷提升工具的智能化引標能力，同時加強數據模型評審，針對模型表的引標、合標情況進行審核，管控新增數據模型字段標準化。

2. 加強指標標準內容建設

一是持續強化業務部門指標標準建設主體意識，引導業務部門主動開展相關關鍵指標的梳理和標準制定；二是借助全行級重點工作推進梳理關鍵指標標準，夯實風險領域、經營管理領域和績效考核場景的指標口徑基礎，保障關鍵指標數據口徑定義一致。指標標準落實方面，一是建立健全指標管控機制，以全行關鍵數據“數出一門”為目標，強化指標口徑規則管理審核機制，管理范疇覆蓋數據需求管控、線上線下數據應用等主要場景；二是加強指標管理工具支撐，以指標元數據管理為主線，以指標引擎體系構建為抓手，提高指標標準在指標全生命周期的落標效能，提升業務人員對于指標標準的應用體驗。

（三）緊盯質量提升，夯實價值基礎

數據質量直接決定數據價值，更是數據治理的生命線。隨著數字化轉型的不斷推進，民生銀行積累了規模龐大的交易、客戶、渠道等數據。民生銀行多措并舉，將外部約束推力轉化為內生發展動力。一是將各監管機構對指標類和明細類報送的數據質量要求融入行內系統業務需求、模型設計、技術規范、研發流程全鏈條，優化打磨，穩步提升數據報送質量。二是以年度專項治理任務方式對影響面大、重要程度高、復雜度高的突出問題進行重點攻關，通過控增量、治存量的方式實現問題根治。三是通過推進數據質量問題治理工作，常態化開展質量問題收集與協同整改，促進數據質量持續提升。四是建立數據質量評價體系，洞察數據質量態勢變化，及時發現和審視短板問題，舉一反三，借助知識庫持續改善速度、成本、收益，形成良性循環。

（四）探索智能化應用，驅動“智”理變革

在數字經濟時代，以生成式人工智能為代表的前沿技術為數字化轉型帶來了顛覆性變革，民生銀行注重發揮創新科技的賦能效應，積極探索數據治理領域的智能化應用。在數據安全管理、數據質量管理、數據標準管理、數據模型管理、數據資源管理、元數據管理等多領域探索構建了智能化模型工具，對數據治理具體場景進行賦能，提升了治理質效。2024年民生銀行的“AI賦能助力企業級數據字典建設提質增效項目”在行業數據治理峰會上獲得“數據治理創新獎”，智能化應用成效初顯。

數據安全管理與技術雙管齊下同步強化

（一）完善數據安全治理體系，提升數據安全管理水平

1. 建立健全數據安全組織架構和制度體系

對標監管數據安全制度要求，發布《中國民生銀行數據安全管理辦法》，明確個人信息和數據安全保護決策機構與統籌管理機構，構建業務部門、數據部門、科技部門、消保部門、風險部門、法律合規部門、審計部門等多部門協同聯動數據安全管理機制；建立“總體策略、管理規范、標準細則、操作流程”四級數據安全制度體系，各級機構設置數據安全管家，配備數據安全專職崗位和人員，推進執行數據安全管理措施和技術保護工作。

2. 強化數據安全宣貫教育和監督考核

針對不同類型員工定期開展數據安全專題面授、線上或直播課程，提升全員數據安全專業技能和意識水平；依托網絡安全工作責任制考核機制，設定數據安全考核指標，定期對各級機構的數據安全保護能力開展檢查、考核和評價，確保數據安全管理責任落實到位。

（二）推進數據分類分級工作，夯實數據安全保護基礎

1. 優化數據分類分級標準和工具流程

對標監管數據安全制度和標準，發布《數據分類分級管理辦法》，明確組織職責、框架規則、分級標準、工作流程等；優化數據治理平臺，構建和訓練基于大模型的個人客戶數據分類分級智能標注模型，提升整體準確率。

2. 實施數據定級流程和標注審核

制定增量和存量數據定級流程和系統管控方案，采取分階段、分批次、分重點對個人信息類、經營管理類、資金交易類等數據實施定級標注和審核，培養包括模塊負責人、數據管家、業務專家等在內的定級角色隊伍。

（三）筑牢數據安全技術保護體系，切實防范數據泄露風險

1. 實施數據生命周期安全保護

在數據采集、傳輸、存儲、使用、刪除、銷毀等環節保障數據完整性、保密性和可用性。數據采集通過數字簽名等鑒別數據源，遵循最小必要原則采集個人信息，取得客戶合法有效的授權同意；通過可信物理通道、加密傳輸通信協議、簽名技術等實現數據傳輸安全；通過加密等技術實施數據存儲保護，重要業務系統實現多級數據備份和數據恢復能力；采取終端安全管控、打印操作審計、屏幕水印、展示脫敏、日志脫敏等措施保障數據使用安全；通過數據不脫離系統使用專項治理、終端敏感文件掃描與清理等措施確保數據刪除。

2.把控數據生命周期保護落實到位

通過等保測評、風險評估、安全檢查等措施確保全行落實基線要求；在業務需求論證和研發流水線中嵌入數據安全評審，設置投產安全門禁，實施漏洞掃描、人工滲透、源代碼安全檢測等；明確開源軟件、商業軟件引入的安全管控標準和流程；維護開源和商業合法軟件臺賬及安全可靠的軟件下載路徑；持續加強互聯網資產和暴露面管控，建立重要互聯網應用系統資產臺賬并動態更新，互聯網出口統一管理并實施互聯網出訪管控策略。

（四）強化數據安全應急管理體系，提升安全態勢感知能力

1.實施應用數據流量監測和投訴處置

部署應用數據風險監測系統，主動發現敏感訪問、可疑訪問等，運用大數據、威脅情報等研判數據安全風險隱患，加強與國家主管部門的聯動與信息共享，形成工作合力；設立多渠道投訴受理流程，配置專線受理個人服務、對公服務、小微服務、信用卡服務等客戶投訴，對涉及數據安全、客戶隱私的投訴實施統籌管理，實施數據泄露、仿冒欺詐等負面輿情的自動化監測以及跨部門協同處置。

2.加強數據安全事件響應和經驗積累

將數據安全事件應急管理納入信息系統突發事件應急管理體系中，發布《信息安全事件管理辦法》《信息安全應急預案管理辦法》《數據安全事件應急預案》等；建立由科技部門、數據部門、業務部門、辦公室、法規部門等協同聯動的數據安全事件應急小組，按照監測預警、分析研判、通報預警、應急處置、協同聯動、追蹤溯源等流程實施應急響應，關注重點場景并定期開展應急演練。

下一步，民生銀行將深化數字化轉型，堅持數據和科技雙輪驅動，強化數據治理的頂層設計，注重數據安全法規的遵循、落實，在確保合規的前提下，實現數據價值的最大化，賦能業務高質量發展。

參考文獻

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