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□作者 | 翰纬科技 张兵

□编辑 | 合规社 合规酱

□投稿邮箱 | [email protected]

近年来，金融行业数字化转型加速，数据已成为金融机构的核心资产，同时也带来了数据安全的新挑战。

2024年12月27日，国家金融监督管理总局印发了《银行保险机构数据安全管理办法》，明确了银行保险机构在数据安全管理方面的责任和要求。

图1：《银行保险机构数据安全管理办法》结构（可编辑原图星球可下载）

2025年5月9日，中国人民银行发布了《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》（中国人民银行令〔2025〕第3号），并于2025年6月30日起正式施行。

相关办法的接连出台，标志着金融行业数据安全治理进入了一个新的阶段。《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》强调数据安全与业务发展的并重，明确“谁管业务，谁管业务数据，谁管数据安全”的责任体系，旨在解决金融机构内部数据权责模糊的痛点。

面对严格的监管要求和日益复杂的数据安全环境，金融机构需要一个系统化的解决方案来应对这些挑战，保障数据安全与业务发展的良性互动。构建完善的数据安全体系框架，对于金融机构来说，不仅是合规的需要，更是可持续发展的必然选择。

数据安全体系框架为机构的数据安全合规建设绘制了清晰的路线图。框架涵盖了从法律法规遵循到具体技术实施的各个方面，帮助机构系统地识别自身的数据安全需求，明确在不同业务场景下应采取的合规措施。

如，当面临《银行保险机构数据安全管理办法》和《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》等监管要求时，框架可以帮助机构梳理出关键的合规要点，避免因疏忽而出现违规行为。

通过强调合法合规、风险防范等目标，该体系框架有助于机构提前识别和评估数据安全风险。机构可以依据框架中的风险评估方法，对自身的数据处理活动进行全面检查，发现潜在的安全漏洞，如数据泄露风险、网络攻击隐患等。

然后，根据框架建议的管控措施，采取相应的技术手段和管理策略进行风险处置，从而有效降低数据安全事件发生的概率，减少可能带来的经济损失和声誉损害。

数据是机构业务运营的核心驱动力，数据安全体系框架以业务安全为中心，确保数据在业务流程中的安全流转。当机构在开展数据安全合规建设时，遵循框架中的业务安全原则，可以在保障数据安全的同时，维持业务的正常运行。

如，在数据备份和恢复策略方面，按照框架要求建立完善的机制，能够在数据遭受破坏或丢失时，快速恢复数据，使业务尽快恢复正常，避免因数据安全问题导致业务中断。

在当今数字化竞争激烈的环境中，能够有效开展数据安全合规建设的机构更具优势。数据安全体系框架有助于机构向客户、合作伙伴和监管机构展示其在数据安全方面的专业性和可靠性。这不仅有助于增强客户对机构的信任，吸引更多的业务机会，还能使机构在行业内树立良好的声誉，从而提升其市场竞争力。

数据安全合规建设的核心目标是合法合规、防范风险、维护声誉和支撑转型。

合法合规要求机构严格遵守国家法律法规和行业规范，确保数据处理活动的合法性；防范风险是通过各种措施降低数据安全事件的发生概率；维护声誉强调数据安全工作对于机构品牌形象的重要性；支撑转型则是为机构的数字化转型提供安全保障，使其能够放心地利用数据进行业务创新和升级。

• 合法合规支柱

这是数据安全体系的基础。它包括法律法规（如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等）和行业规范。法律法规为机构的数据安全工作提供了基本的法律遵循，明确了数据处理的红线；行业规范则针对特定行业的数据特点和业务需求，提出了更具针对性的合规要求，使机构能够在符合行业监管的基础上开展数据安全工作。

• 最佳实践支柱

汇聚了国内外在数据安全管理方面的先进理念和方法。例如国际上的Gartner DSG、Microsoft DGPC等方法论，以及国内的相关标准和实践案例。这些最佳实践为机构提供了可借鉴的经验和成熟的技术解决方案，帮助机构更快地提升数据安全管理水平。

业务安全是数据安全体系的核心导向。机构需要深入分析业务特点、业务场景、业务流程和业务要求，将数据安全措施与业务紧密结合。

例如，在金融业务中，对于网上交易业务，要考虑在保障交易数据安全的同时，不影响交易的实时性和效率。

信息化、数字化和智能化是现代机构运营的基础，也是数据安全的依托。

信息化为数据的产生、存储和传输提供了技术平台；数字化使数据成为机构的核心资产，推动业务流程的优化和创新；智能化则通过大数据分析、人工智能等技术，为数据安全提供更精准的风险识别和防护手段。

数据安全工作必须建立在这个底座之上，才能适应机构的发展需求。

数据安全的管控措施需要与实际的数据处理活动和应用场景相结合，才能发挥实效。数据处理活动贯穿数据的整个生命周期，包括数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除与销毁等环节。机构应根据不同数据处理环节的特点和风险，采取相应的管控措施。

如，在数据收集环节，要确保数据来源合法，并对收集的数据进行分类分级；在数据传输环节，要采用加密技术保障数据的保密性。同时，针对不同的数据应用场景（如数据共享、数据跨境、数据融合创新等），制定个性化的安全策略。

1.组织体系：明确机构内部数据安全管理的组织架构和职责分配。确定哪个部门或团队负责数据安全战略规划、哪个部门负责具体的数据安全运营等，确保数据安全工作有专人负责，避免职责不清导致的管理漏洞。

2.制度体系：建立一系列数据安全管理制度和规范。从方针政策到具体的操作流程，如数据访问控制制度、数据加密制度、安全事件应急响应制度等，为数据安全工作提供制度保障。

3.技术体系：涵盖安全架构、物理安全、网络安全、操作系统安全、平台安全、应用安全、数据生命周期安全等技术层面。通过部署防火墙、入侵检测系统、加密技术、脱敏技术等安全产品和技术手段，构建多层次的技术防护屏障，抵御外部攻击和内部威胁。

4.运营体系：包括安全服务、安全运营和安全培训等内容。提供数据安全相关的服务支持，如安全咨询、安全评估等；开展日常安全监测、分析和应急响应工作；对员工进行数据安全培训，提高全员的数据安全意识和技能。

5.治理体系：涉及数据安全的决策机制、监督机制和资源保障等方面。确保数据安全重大决策的科学性和合理性，对数据安全工作进行有效监督，并为数据安全项目提供必要的资金、人力等资源支持。

6.管理体系：侧重于对数据安全工作的评估考核和持续改进。建立科学的评估指标体系，定期对数据安全工作进行检查和考核，根据评估结果及时调整和优化数据安全策略和措施，实现数据安全管理体系的持续有效运行。

本文作者：张兵 翰纬科技数据安全咨询负责人，数据安全治理委员会专家、全国金融标准化技术委员会证券分技术委员会专家。30年的信息安全、数据安全、个人信息保护、科技风险等咨询审计服务经验，获得CISA、CDPSE、CISP-DSG、ISO 27701等证书，熟悉银行业、保险业、证券业、电信互联网行业、医疗健康行业及大型央企的科技管理与风险应对措施，掌握专业的数据安全建设方法论，并具备丰富的项目实践经验。主持编写《中小银行数据安全治理研究报告》《数据防泄漏产品选型指南》《数据安全管理认证建设指引》《2024 金融机构数据安全合规建设调查研究报告》等，参与编写《数据安全治理白皮书》3.0-6.0。

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原文始发于微信公众号（合规社）：金融数据安全体系框架解析