中国工商银行专家谈：数据从资源到生产要素及相关法规的发展
tokenpocket钱包下载官网 2025年2月4日 15:09:46 tp钱包官网下载 10
在现今这个数字化盛行的时代，银行对数据的治理显得尤为重要。确保数据要素在合法、安全、有效的范围内流通，实现其价值，这不仅是紧迫的任务，同时也是金融数据安全技术面临的新考验。在这个过程中，还有诸多难题亟待解决。
一数据治理重要性
数据已成为银行的关键财富。以我国银行为例，数据量十分庞大。妥善管理数据对提高银行运营效率大有裨益。通过高效管理数据资源，银行能更精准地满足客户需求。此外，这也是遵循监管规定的基本要求。它关乎银行的未来发展，忽视数据管理可能导致在竞争中处于不利地位。因此，银行需深入研究和持续优化数据管理的策略和制度。
全球数字化交易日益增多，这给银行带来了更多风险。数据安全事件频发，比如某些银行出现数据泄露，客户对银行的信任感下降。因此，加强数据治理和保障数据安全，对银行业稳定运营至关重要。
二规范差异的影响
《个人金融信息保护技术规范》与《个人信息保护法》之间略有不同。这些差异在银行业务操作中产生了实际效果。例如，某些业务需要处理个人金融信息。这样的差异导致银行在执行规定时必须更加小心。不同地区的银行在执行时可能会有所区别，比如北京的银行可能更注重对当地监管重点的理解。
观察业务实际流程，员工在理解和执行相关规范上面临挑战。存在差异之处，便需进行额外培训与解读。若协调不当，数据处理环节易生混乱，这不仅提升了银行运营成本，还可能让客户遭遇风险。
三生命周期安全框架
《金融数据安全数据生命周期安全规范》构建了一个安全框架，该框架对银行数据安全起到了指导作用。在处理数据的过程中，尤其是在各大银行总部的数据中心，各个岗位的工作人员在与数据互动时，必须遵循这一框架。在这个框架指导下，数据的分类和分级得以有效执行。这对保障数据安全具有极其重要的意义。
在框架基础层面，组织与运维两者紧密协作。这并非空洞的理论，而是涉及具体的人员配置和实际操作。以某银行的数据安全维护团队为例，他们需明确各自的职责，并建立完善的运维流程，以确保数据安全在生命周期各阶段得到有效保障。
四新技术需求出现
现有技术正承受着升级的需求。尽管像数据脱敏这样的传统技术能在一定程度上保护数据安全，但在新的需求面前，它们显现出一些不足之处。特别是在需要快速处理大量数据的实际应用中，敏感度自动识别技术显得更为高效。另外，动态鉴权技术在应对复杂的业务场景时，比基于角色的数据授权方式更加灵活。
在数据管理的各个环节，新技术的应用能有效填补旧技术的不足。特别是在数据交换过程中，多方安全计算和联邦学习技术展现出独特的优势。但当外部数据来源变得复杂，旧技术难以满足需求时，新技术的应用则更能推动安全数据要素的顺畅流通。
五数据要素流通挑战
联邦学习与多边安全计算促进数据流动，但其中潜藏风险。数据来源众多且繁杂，确权过程不易。比如，银行在获取中小企业财务数据时，若无法确认数据来源的合法性，将面临巨大风险。此外，安全责任分配和访问控制机制尚无成熟模式。
目前来看，各规模银行在尝试数据流通时，都遇到了如何减少信息安全风险的问题。同时，它们还需在保障安全的基础上，推动数据流畅交换。
六安全保障平台建设
建设安全框架下的保障平台很有必要。该平台需具备多样化的服务功能。例如，提供统一的安全服务，以保障数据传输的合法性。我们可以借鉴那些已成功搭建类似平台的银行，比如上海的某些银行系统。在企业内部，隐私政策制定和数据采集声明等环节都必须接受合规性审查。
在模型发展的不同阶段，我们要提高相关的技术能力。比如，用数据防毒技术来阻止有害数据进入AI模型。同时，通过隐私计算平台，整合多种技术接口，增强与外界的交流服务，确保数据的安全。
那么，您觉得银行在处理数据管理和提升数据价值这两方面，应当如何作出最合适的抉择？期待大家的点赞、转发，并在评论区展开热烈讨论。
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