数据合规在金融领域的应用与实践

数据合规在金融领域的应用与实践

左胜高

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摘要：文章首先分析了金融机构数据合规的四个关键领域，包括客户数据保护与隐私合规、金融交易数据安全与合规管理、反洗钱与反恐融资数据合规、数据跨境传输合规。随后，从制度、流程、技术等角度，提出了金融机构数据合规的实践路径，如制定全面的数据合规战略与政策、构建数据合规治理架构与组织、实施数据分类分级与安全防护、强化数据使用授权与审计机制。研究表明，唯有将数据合规融入数字化转型的全过程，金融机构方能在数据驱动创新发展的同时，筑牢数据安全底线，实现高质量发展。

关键词：数据合规；金融领域；应用

引言：随着金融业数字化转型的深入推进，数据日益成为金融机构的关键生产要素和核心竞争力。然而，频发的数据泄露事件和数据滥用丑闻，也向金融业敲响了数据安全与合规的警钟。在大数据时代，如何在发挥数据价值的同时，确保数据安全、保护客户隐私、遵守监管要求，成为摆在金融机构面前的重大课题。这不仅关乎金融机构的声誉和客户信任，更关乎整个金融体系的稳健运行。深入研究金融机构数据合规的关键领域和实践路径，对于推动行业健康发展，具有重要的理论意义和现实意义。

一、金融机构数据合规的关键领域分析

1.客户数据保护与隐私合规

金融机构掌握着大量客户的敏感信息，如个人身份信息、财务状况、交易记录等。这些信息一旦泄露，不仅会侵犯客户隐私，还可能被不法分子利用，危及客户资金安全。因此，金融机构必须严格遵守个人信息保护法等相关法律法规，建立健全客户数据保护机制。这包括实施数据分类分级管理，对敏感数据进行脱敏处理；部署数据加密、访问控制等安全技术，防止数据泄露；建立客户数据使用的审批流程和监督机制，确保合法合规使用数据；制定数据泄露应急预案，及时处置数据安全事件。只有切实保护好客户隐私，尊重客户数据主权，金融机构才能赢得客户信任，实现可持续发展。

2.金融交易数据的安全与合规管理

金融交易数据是金融机构的核心数据资产，涉及到资金流向、风险管控、业务运营等各个方面。交易数据的真实性、完整性、不可抵赖性直接关系到金融体系的稳定。因此，金融机构需要从数据产生、传输、存储、处理、销毁的全生命周期进行安全防护和合规管控。交易数据应存储在独立的安全区域，并采取严格的访问控制和操作审计；资金清算、结算等关键环节应实现数据加签验签，保证数据不被篡改；数据脱敏、数据屏蔽等必要的安全措施能有效规避敏感数据泄露风险。

3.反洗钱与反恐融资数据合规

洗钱和恐怖融资活动严重危害金融秩序和国家安全。金融机构作为反洗钱的第一道防线，必须切实履行反洗钱义务，运用大数据分析技术，加强可疑交易监测和风险排查。在法律法规层面，《国家安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》较为集中地对数据安全、数据传输和数据保护做出了规定。还需要完善客户身份识别机制，深入了解客户背景，对高风险客户进行重点监控；跟踪分析资金流向，及时发现和举报可疑交易；严格审查跨境交易和大额现金交易，防范洗钱风险跨境传播。通过数据驱动的反洗钱合规体系，提升对洗钱和恐怖融资活动的精准识别和有力打击。

4.数据跨境传输的合规问题

随着金融全球化进程加快，跨境金融服务日益频繁，金融数据跨境流动面临诸多合规挑战。一方面要遵守数据出境安全评估等监管规定，严格数据出境备案审批流程；另一方面还要符合数据流入地的隐私保护法律，采取恰当的安全保护措施。2024年3月22日，国家互联网信息办公室公布《促进和规范数据跨境流动规定》。该规定要求数据处理者需按规定识别、申报重要数据；关键信息基础设施运营者向境外提供数据需申报评估；在自由贸易试验区试行负面清单制度。跨境数据应区分核心数据与非核心数据，必要时对数据进行"本地化"存储。

二、金融机构数据合规实践

1.制定全面的数据合规战略与政策

金融机构要将数据合规上升到战略高度，将其纳入公司整体发展规划和风险管理框架。这需要从顶层设计入手，制定明确的数据合规战略目标和路线图，并将其细化为可执行的政策制度和操作规程。数据合规政策应全面覆盖数据获取、传输、存储、使用、共享、销毁等各个环节，明确相关主体的权责边界。同时，数据合规政策还应与业务发展策略相匹配，在促进数据要素流通和价值释放的同时，确保数据安全与隐私保护，实现合规与发展的动态平衡。此外，数据合规政策制定过程中，还应广泛听取各利益相关方意见，如监管机构、客户、行业协会等，争取各方理解与支持。科学合理的数据合规政策，是金融机构数据合规实践的重要指引。

2.构建数据合规治理架构与组织

完善的数据合规治理架构是数据合规政策有效落实的重要保障。金融机构应成立以高级管理层为核心的数据合规委员会，负责制定数据合规战略、协调跨部门合作、监督数据合规绩效等。在此基础上，设立专门的数据合规部门，配备专职人员，负责数据合规政策制定、数据安全风险评估、数据使用审计、数据泄露应急等日常管理工作。同时，数据合规还需要法务、IT、业务等多部门通力配合

[1]。为此，要明确各部门在数据合规治理中的角色定位和工作职责，建立顺畅的沟通协调机制，形成分工明确、协同高效的数据合规治理组织体系。良好的数据治理架构犹如一台精密仪器，需要各部件协调运转，才能确保数据合规各项要求落到实处。

3.实施数据分类分级与安全防护

金融机构应根据数据的敏感程度和重要性，对数据进行科学分类分级，采取与数据安全等级相匹配的差异化安全防护措施。从立法角度看，金融行业目前主要存在《金融数据安全 数据安全分级指南》《证券期货业数据分类分级指引》《个人金融信息保护技术规范》《金融数据安全数据生命周期安全规范》四部关于金融数据分类分级的行业标准。但数据分类分级领域的立法位阶尚处于较低层次，明显缺乏具有行政法规及地方性法规等更高法律效力的立法支持，亟需加强立法工作，提升立法位阶，以构建更为健全、系统的数据分类分级法律体系。从实践方面看，金融机构应将涉及国家秘密、商业机密、个人隐私的数据划为核心数据，存储在独立的安全区域，实施严格的身份认证、访问控制、数据加密等措施，并建立专门的安全管理制度和操作规程，确保核心数据的高强度防护。对于重要业务数据，金融机构应部署多层次、多方面的安全防护技术，如网络隔离、访问控制、数据加密、数据脱敏等，全方位防范内外部威胁。同时，要建立的数据访问审批流程和监控机制，及时发现和阻断异常访问行为。对于普通数据，也要做好基本的身份认证和权限管理，根据不同业务场景和用户角色，设置合理的数据访问权限，并通过数据备份等手段，确保业务连续性和数据可恢复性。

4.强化数据使用的授权与审计机制

金融机构应从制度、流程、技术等方面强化数据使用全过程管控，最大限度地降低数据滥用风险。在实际数据调用过程中，还应执行最小特权原则，给予用户恰到好处的数据访问权限，避免不必要的数据暴露[2]。中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，该意见也被称为“数据二十条”。其中明确规定要加强数据分类分级管理。要求建立保障权益、合规使用的数据产权制度，包括建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度；建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制；也要保障数据来源者享有获取或复制转移由其促成产生数据的权益，保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权。但是“数据二十条”没有对数据附带的人格权问题作出规定。金融数据的生产包括了金融消费者、金融机构、监管部门等多个主体的共同参与，其中涉及个人隐私、商业秘密还有公共数据等多种敏感信息。可制定数据使用手册或操作指引，规范数据查询、导出、脱敏等各环节的标准做法，并纳入员工培训体系。对于涉及敏感数据的使用申请，还应当履行特别的审批手续，确保其必要性与合法性。此外，金融机构应充分利用大数据分析、人工智能等技术手段，建立实时的数据使用监测预警机制，遏制内部数据滥用风险。

结束语

综上所述，数据合规已成为金融机构数字化转型的重要使命和必答题。金融机构唯有将数据合规上升到战略高度，从客户数据保护、交易数据安全、反洗钱数据治理、数据跨境传输等关键领域入手，从制度、流程、技术等方面系统施策，强化全员合规意识，完善数据全生命周期管理，才能在数字经济时代稳健前行。

参考文献：

[1]银丹妮，张浩.数据合规应坚守创新与安全的平衡——以金融助贷业务为例[J].互联网经济，2020(7):6.

[2]赵晓令，白惠文，李安伦.金融领域数据安全能力体系构建方法研究[J].网络安全与数据治理，2024(5):27-34.