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大成研究 余PG电子技巧英杰等：金融数据合规重难点探析——基于金融监管总局、央行管理办法的解读
2025-08-06 
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信息化、数据化、网络化是当前环球金融业务的主流发展方向，根据中国电子银行网《2024中国数字银行调查报告》披露的数据显示，截至2024年，我国个人手机银行用户使用比例已达到88%，数字金融的时代正在加速到来。与此同时，监管部门对于金融数据安全的关注力度也正在进一步加强。2024年12月以来，金融监管总局、中国人民银行先后发布了《银行保险机构数据安全管理办法》（以下简称“金监办法”）和《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》（以下简称“央行办法”），标志着我国金融行业数据安全监管已经进入了体系化、专业化管理的新阶段，同时也为金融机构开展数据合规工作提供了具体的规范要求。
然而，目前各金融机构采取的数据合规措施大多局限于传统信息安全范畴，没有关注到金融数据的特殊性和新规下合规义务的重大变化。本文将以新规实施为契机，具体分析当前及未来一个阶段金融数据合规的重难点内容，并为金融机构及金融合规从业者提出相应的合规建议。
2024年12月27日生效的金监办法旨在指导银行保险机构建立与本机构业务发展目标相适应的数据安全治理体系，从数据安全治理、安全管理、分级分类等角度提出管理要求，其适用对象为银行保险机构，包括银行类机构，以及保险类、资管类、融资服务类等非银行金融机构，但未包含证券类金融机构。
2025年6月30日生效的央行办法旨在规范与中国人民银行业务领域数据相关的处理活动及其安全监督管理活动，主要针对的是央行业务领域数据安全，适用对象包括金融机构及经央行批准设立或者认定的其他机构，主要从业务数据安全技术要求、安全管理要求等方面进行了详细规定。
双办法对金融机构在组织架构、数据分类分级、数据全流程动态管理、数据风险监控与应急响应等方面作出了详细规定，为合规治理提供了清晰指引，并与上位法形成呼应。
具体而言，首先，双办法明确数据安全工作的开展以“数据分类分级”为基础，根据数据的类型和等级，对应不同宽严程度的保护措施和技术措施；其次，在收集、存储、使用和共享、销毁等环节和场景，提出了相对全面、具体的合规要求；最后，在数据安全责任分配上，遵循“谁管业务，谁管业务数据，谁管数据安全”原则，对数据处理者的主体义务进行了细化规定。
总之，双办法的出台标志着我国金融行业数据合规治理已经形成双轨体系，全方位的数据安全监管体系正在稳步建设当中。
多头监管的复杂性、国内外法规交叉且更新迅速、监管处罚力度的加强，都可见金融数据的合规建设必要且紧迫，更需要各金融机构引起充分重视。
第一，监管呈现多头格局。金融监管总局、央行、证监会、网信办、工信部、市场监管总局及地方监管局等主体构成复杂的监管格局。比如一家银行发行一笔永续债，就至少要向三家监管机构报送数据，向央行报送资金用途、风险权重等宏观审慎数据，向金融监管总局报送涉及资本充足率的相关数据，向证监会报送募集说明书、评级报告及持续信息披露文件等。
第二，监管法规体系交叉且更新迅速。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基础性法律与央行办法、金监办法、《证券期货业数据安全管理与保护指引》（以下简称“证监指引”）等行业规章并存，形成复杂的监管框架。各法规办法之间既有交叉之处，要求上又有宽严之分，更需要充分考虑各规章制度的适用对象和合规要求。
第三，国际监管法规、条例复杂，处罚力度大。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）将中国列为非“充分保护水平国家”，跨境数据传输需遵守标准合同条款等特殊要求，而《加州消费者隐私法》（CCPA）则采用“消费者选择退出”原则，国内外规则存在冲突，这也是需要涉数据跨境传输的金融机构需要引起充分重视之处。
第四，监管处罚日趋严厉。2025年一季度，中国金融监管罚单金额同比激增56%，其中数据治理问题占据处罚案由的62%；对个人的处罚范围和力度也加大，金融机构各层级、部门的管理人员都可能因违规而受到处罚。比如2023年国内某银行因违反个人金融信息保护等规定被处以没收违法所得767.17万元并罚款764.6万元，相关责任人也一并被罚款。无独有偶，某头部险企因多项违规被罚1115万元时，还有高达27名直、间接负责人被累计罚款184万元。
金融数据合规的必要性已经充分凸显，那么实践中又有哪些难点需要关注和克服呢？
首先，“数据流转”复杂性。“数据的价值在流动中释放，风险也在流动中放大”。
具体而言，第一，路径复杂。从“一对一”到“多对多”。传统数据使用是“系统→用户”线性模式，而现代数据流通往往呈现网状结构，既包含内部部门共享，又包括外部供应商、合作机构、监管机构流转和提取，任何一个节点都可能引入新的风险、责任和技术挑战。第二，数据本身具有不可见、易复制、难溯源的特性，一是可以无限复制，且原件与复制件很难区分；二是同一份数据经过脱敏、聚合、标签化等多次变形，敏感级别也在动态变化中；三是数据在流转中可能被二次加工、再流转，原始控制者的可见性和控制力逐渐弱化。
其次，“科技黑箱”风险。这主要指算法的决策过程不透明、具有不可解释等特性，尤其在AI风控模型、自动化决策等应用日益广泛的背景下，可能引发多种问题。
第一，由于前述模型往往需多维度数据训练（如社交行为、地理位置），可能引发收集数据超越“最小必要”范围，比如某银行智能投顾要求用户授权社交媒体数据以分析投资偏好，超出必要范围。第二，可能加剧算法歧视问题与公平性争议，2024年某城商行智能风控系统将黑龙江、吉林、辽宁三省客户一律归进“高风险区”，使得该地区用户贷款通过率和全国平均水平相比低了32%，评判标准中甚至“冬季频繁使用取暖费代扣”作为“收入不稳定”的标志。
最后，“法域冲突”挑战。主要是在跨境数据传输中，如何在GDPR、CCPA等境外法规与我国法律之间找到平衡点，避免因法律适用冲突而引发争讼和处罚，也是跨国金融机构面临的重要课题。
为了更好解决前述问题，降低合规实践难度，就需要着眼于合规体系建设，那么如何构建系统性合规框架呢？
客体层面上，可从动静两个维度着手。静态上，将数据按照核心数据、重要数据、敏感数据分级管理。动态上，对数据“收集-销毁”的全周期进行针对性动态管理，尤其在共享数据、委托与共同处理数据、跨境传输等场景细化合规要求。
主体责任上，则落实“谁管业务，谁管业务数据，谁管数据安全”的原则，明确数据责任归属。
两办法均对数据等级进行了区分规定，但是又有不同。央行办法根据《数据安全法》的规定以及数据的特定领域、群体、区域、精度、规模等因素，将业务数据从高到低分为核心数据、重要数据、一般数据三级。而金监办法考虑的是数据重要性和敏感程度，将一般数据又拆分为敏感数据和其他一般数据，因此最终数据划分为核心数据、重要数据、敏感数据、其他一般数据四级，对数据保护更具有针对性。
数据等级对应不同保护措施和技术措施。比如，核心数据原则上不得出境；重要数据需通过安全评估。再如，重要数据需每年向央行或金融监管总局报送风险评估报告；银行保险机构向其他同类机构收集重要数据以上的数据的，也需要金融监管总局单独同意。又如，处理、转移、共享敏感级以上数据，都需事先开展数据安全评估等。
既然数据分级是金融机构实现有效合规的基础，那么金融机构就需要对数据等级划分有充分深入的理解、作出正确的级别判断，才能稳步推进合规建设。
最高一级的核心数据，指可能影响政治安全、国家安全重点领域、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益的数据，如国家黄金资产储备情况、全国银行业个人结算账户实名制基础数据库等。
次一级的重要数据，同样指可能对国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全等造成影响的数据，但在范围面上相对窄，一般指特定领域、特定群体、特定区域的数据，包括金融基础设施数据（如机构大额支付系统、跨境支付系统运行数据）、监管业务数据（如金融机构评级数据）、跨境金融数据、高集中度客户数据（如某商业银行客户交易流水数据集）等。
再次一级的敏感数据，指的是一旦被泄露或篡改，主要是对个人、组织权益造成显著影响，包括个人金融信息，如银行卡号和交易密码、征信评分、贷款逾期记录等；也包括企业金融信息，如企业信贷额度、贸易融资单据、保险理赔记录等。
最低一级的其他一般数据，除以上数据之外的数据，都可纳入其他一般数据，包括金融机构办事大厅常年温度记录、普通办公用品的采购记录等。
另外，由于业务发展迅速、内外部风险情况不断变化等原因，数据等级属性可能会发生变动，核心数据可能降级为重要数据，敏感数据也可能升级为重要数据。比如央行货币发行计划草案属于核心数据，但若此政策已公开发布，则转化为重要数据；而如某城商行头部企业客户的信贷数据本为敏感数据，但若该城商行被纳入系统重要性银行名单，则此数据可能升级为重要数据。
有鉴于数据等级的动态变化，两办法强调金融机构需对数据动态管理，央行办法要求每年至少更新一次业务数据资源目录；金监办法要求建立动态调整审批机制，以便及时调整安全级别，确保数据能被充分保护等。
静态层面明确了数据类型之后，还要从动态层面明确数据流转的具体环节，才能更加精准地进行合规建设。央行办法大致将数据流转分为收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开与删除等8个环节，金监办法划分得更为细致，有11个环节，将“提供”进一步细化为提供、共享、转移，“删除”也进一步区分为删除与销毁。
为什么监管办法要将各流转环节不断拆分和细化呢？主要是由于监管的本质是“用可见性对抗不可控性”，环节越细致，监管就越精准，每一次流动都能“有迹可循、有责可追、风险可控”。
而各个环节中，监管重心和合规难点又集中在数据收集、数据共享、数据共同与委托处理、数据跨境传输、数据销毁等环节。
首先，双办法都强调在收集非个人信息时须坚持“知情-同意”原则，根据《个人信息保护法》的规定，告知内容须“显著、清晰易懂、真实、准确、完整”，另外还要满足用户明示同意、允许用户随时撤回同意、敏感个人信息有单独同意或书面同意等要件。比如银行网点线下开卡时采集指纹，须告知“指纹仅用于柜面交易核验，本地加密存储，不对外共享”，客户亲自勾选“我已阅读并同意授权”并签字，同意客户在任一网点填写《撤回授权表》，柜员都需当场删除指纹数据。
其次，金监办法还要求以信息系统为主要收集渠道，强调系统之间的交叉核验，充分发挥信息系统在加密、权限控制方面的优势，前述信息系统包含银行、保险机构的业务系统，风险管理系统（如反洗钱系统、征信查询系统），也包括客户服务系统（CRM客户关系管理系统[1]、电子银行APP或保险APP等）。这也意味着传统的纸质收集、临时性收集等方式将逐渐被淘汰。
再次，金监办法还特别要求，数据主体向其他银行保险机构接收重要级以上数据，都需经金融监管总局同意；不过业务或服务停止后，相关数据收集或处理也须立即停止。
最后，所有通过外部引入的方式来收集数据的，都需持续评估供应商安全能力，并由数据安全归口管理部门集中审批，通过数据加密、访问控制、日志审计等手段实现对数据的全流程风控管理。因为此前某金融企业采购第三方“企业征信数据包”用于风控建模，后因数据来源非法（含未经授权的个人信息）被用户集体投诉，因此更需要对供应商的安全能力和情况持续评估。
对数据存储与使用的限制主要针对敏感级以上的数据，央行办法规定此类数据原则上不在终端设备和移动介质存储，身份鉴别数据仅能用于在线核验，若展示需脱敏（确需不脱敏需规范场景）。金监办法还规定敏感级以上数据的存储和使用遵循“业务必要授权”原则，访问数据的行为须经审计并记录，提取生产数据需严格审批。
同时，若涉及对敏感级以上数据的汇聚融合、分析挖掘等加工，必须采取匿名化、去标识化等安全措施，比如将数据聚合与泛化[2]、K-匿名化[3]、差分隐私[4]等；另外若加工后数据等级变动须及时调整保护措施。
首先，在数据的内部共享情形，比如银行母行与子行，保险集团或母公司与子公司之间，金监办法要求需建立数据“防火墙”，如果共享敏感数据还需获主体授权，母行或母公司不得因拒绝共享数据而终止必要服务。
其次，在向外共享数据、委托处理等情形，金监办法规定若涉及敏感级以上数据均需经过数据主体同意，核心数据需进行风险评估审查。另外，在相关合同签署前二十个工作日向金融监管总局或派出机构报告。央行办法更为严格，规定向外提供重要数据即需风险评估，而核心数据若达国家规定情形，需经央行报国家数据安全协调机制评估。
前述制度并不是拍脑袋的“纸面合规”，而是对近三年金融领域真实事件的直接回应。其一是填补敏感信息收集漏洞，如2022年某银行未经客户同意，把敏感交易标签交给外部公司做“多头借贷”模型训练，此后数据被转卖，导致大量客户接到精准诈骗电线亿元。其二是填补核心数据跨境流动漏洞，如2021年某保险集团把全国车险保单（含地理坐标、车主身份）整体迁移至境外云，在境外被异常访问3.7万次，触发国家网络安全通报。
而要求机构在合同前述“二十个工作日”前报告，则是为了给监管和机构留足审核、约谈、纠错时间，另外提前报告也便于金融监管总局将信息同步给网信、公安、国家安全部门，实现风险联防联控。
再次，在委托处理数据的情形，双办法均规定需签订合同，约定处理目的、保护措施，并要求对受托方持续评估监督，包括定期评估履约情况、现场检查等手段。除此之外，央行办法侧重委托方的管理责任，如对核心数据委托处理前的尽职调查。而金监办法更侧重对受托方行为约束，特别提及受托方未取得同意不得转委托，主要是为了明确责任链条，避免出现问题时追责无门，同时也有利于将风险集中管控，防范通过转委托空壳企业、无资质公司等来规避监管。
最后，在数据跨境传输方面。第一，原则上要求核心数据一般不出境。第二，对于重要或者敏感数据设置了具体的出境前置许可条件：一是企业主体应当向网信办申请完成数据出境安全评估或标准合同备案。比如某银行欲将40万条信用卡逾期记录传至境外云，由于此属于敏感数据，因此需提前20工作日向金融监管总局报告并完成数据安全评估。二是在合同前20个工作日，企业主体应当向央行或金融监管总局及派出机构报告数据级别、目的、范围、安全措施、风险评估结论等。三是事后3年内，企业主体应当保存评估报告、合同、日志、审计报告，并且每年1月15日上报年度评估。第三，明确其他一般数据若网信部门豁免，则无需报告直接出境即可。
在法人治理结构方面，双办法均遵循“谁管业务，谁管业务数据，谁管数据安全”原则，主要有以下三方面原因：其一，有坚实法理基础，《数据安全法》第六条规定：“各地区、各部门对本地区、本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责。”以及《网络安全法》第二十一条规定：“网络运营者应当按照网络安全等级保护制度要求履行安全保护义务”。其二，业务人员最了解数据，比如在数据分级分类、数据跨境评估等具体场景，更能把握客户经营信息的敏感性、了解境外征信查询的真实目的，更能有效进行数据合规治理。其三，能提升数据治理的精准性和有效性。传统模式中科技部被追责，但业务部门仍会继续过度收集客户信息，而新规模式下若业务部门因未合理限定数据收集范围被问责，就势必会同步调整营销策略减少非必要数据采集。
央行办法规定金融机构等数据处理者履行主体义务，重要数据处理者需明确安全负责人及管理机构，特别是安全负责人有权直接向央行报告，此项制度的核心目的是建立一条不受内部层级阻碍的直达监管通道，以解决现实中数据风险被层层瞒报、迟报的痛点。
金监办法则将数据安全责任制清晰化：党委（党组）、董事会负主体责任，主要负责人为第一责任人，分管高管为直接责任人。另外，设数据安全归口管理部门统筹工作，牵头数据目录维护、安全评估、应急管理等工作，这样一来就能将风险管理与审计部门纳入全面风险管理体系。
第一，数据加密存储与备份。第二，权限管理。包括对敏感数据坚持“业务必要授权”原则、对权限动态调整等。第三，行为审计，如核心数据操作日志存留超过三年。第四，数据传输与接口安全。比如应优先采取VPN传输、外联平台接口集中管理、坚持“最小权限”原则等。第五，对新兴技术进行风险防控，尤其是在自动化决策和模型算法的使用中。
特别的，在自动化决策中，需保证数据处理透明度，同时还要通过PIA或DPIA[5]评估决策对个人隐私和数据安全的影响。在模型算法使用中需要保证合理、正当与可解释性，可解释性的目标是破解“算法黑箱”，要展现模型从输入数据推导出输出结果的内在逻辑，要实现这一目标，可以对比不同词汇的注意力权重以展现模型关注点，也可以通过思维链等展现推理步骤。
双办法的事件级别均为特别重大、重大、较大、一般事件四级，金监办法细化到业务影响范围，如区域、机构数量；央行办法更侧重数据类型，是核心或重要数据。
应急响应分为即时处置（0-2小时）和调查评估（24小时内）两阶段。首先，需要启动控制事态、防止危害扩大的应急处置，若涉及个人信息泄露，还需及时告知用户事件详情。其次，需要及时报告，金监办法要求涉事银行保险机构2小时内报告金融监管总局等，24小时内提交正式书面报告；对于特别重大数据安全事件，还需一并向属地公安机关报告，并且每2小时报告处置情况直至结束。
事故追责与恢复阶段。首先，在责任承担上，金监办法规定，银行保险机构依据《银行业监督管理法》《保险法》规定进行处罚，最高可吊销许可证或追究刑事责任。央行办法还特别规定了责任减免情形，1）机构本身，如能证明有数据安全保护措施，并立即采取补救措施的，应当对其从轻或者减轻行政处罚。2）相关人员若积极提供数据安全风险情报，协助发现重大业务数据安全风险，只要尚未造成危害后果，就可从轻或者减轻处罚。3）第三方机构若瞒报、迟报数据安全事件，或者产生重大数据安全风险，其与银行保险机构的合作将被强制暂缓或停止。
其次，在事后专项审计上，触发情形主要有三：1）发生重大或特别重大数据安全事件数据；2）出境合规性存疑（如未经评估出境、敏感或核心数据违规出境）；3）数据共享、委托处理、转让交易引发重大投诉或舆情。专项审计报告需同步报送央行或金融监管总局派出机构，并作为事后追责、行政处罚减免的关键证据。
随着法律法规的不断完善，金融数据合规已从“可选要求”变为“刚性义务”，双办法通过构建“数据分类分级—数据全流程动态管控—管理与技术协同”的金融数据合规框架，为金融机构提供了明确的操作指引。相关金融机构需以法人治理为治理基础，以数据分类分级为治理核心，将合规要求嵌入数据全生命周期管理，同时强化技术支撑与风险监控，确保在保障数据安全的前提下推动金融数据的合法开发与利用，构建系统化的合规体系，实现本机构数据处理活动的合法合规，有效防范金融数据安全风险。
[1] CRM系统：CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）系统是银行保险机构用于管理客户、优化服务的信息化平台。其核心功能包括：客户数据整合，即集中存储客户基本信息、交易记录、服务历史等。行为分析，追踪客户偏好、产品使用习惯、渠道偏好等。自动化营销，精准推送产品、个性化服务推荐等。
[2]数据聚合：将个体数据汇总为群体统计信息，例如将“某用户月消费5000元”转换为“某地区用户月均消费4000-6000元”，消除个体标识。
数据泛化：降低数据精度以隐藏个体特征，例如将“年龄28岁”改为“年龄25-30岁”，“具体地址”改为“所在城市”。
[3]K-匿名化：通过修改或删除部分数据，使数据集中每条记录与至少k-1条其他记录在关键标识属性上一致，无法唯一定位到某个体。例如，将“性别+年龄+职业”组合调整为至少10条记录共享同一组合，避免个体识别。
[4]差分隐私：在数据发布或分析时，向结果中加入可控噪声（如随机数值扰动），使攻击者无法区分个体数据是否被纳入统计，同时保证整体数据趋势的准确性。例如，在公布“某理财产品购买人数”时，加入±5的随机值，隐藏具体个体是否购买。
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2. 余英杰等：新规引领供应链金融新变革：深度解读六部门规范供应链金融业务征求意见稿
