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📰 六部门联合发布专项指南 规范金融信息服务数据处理

六部门联合发布的《金融信息服务数据分类分级指南》为金融信息服务机构提供了系统、可操作的指引，旨在规范数据处理、提升数据安全、促进数据高效利用。指南将金融信息服务数据分为业务数据、用户数据、企业数据三大一级分类，细分为九个二级分类、67个三级分类，并以核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四级等级进行分级。核心与重要数据实施严格防护、一般及常规数据则实现有序流通，形成“安全打底、合规流通”的规则闭环。指南强调统一的分类分级体系，帮助银行在不同业务场景中实现“通用安全规则+场景细分目录”的双轨合规，提升监管沟通效率与数据利用效率，同时为数据确权、估值、交易提供制度前提。为落地实施，指南提出分步梳理与分批打标、模板化落地、跨机构协同、区域联盟等实操策略，鼓励使用低成本路径、自动化打标与动态更新机制，并倡导建立跨部门协同、动态迭代及应急机制，推进智能化自动分级和数据监控体系建设。行业呼吁建立第三方评估与行业交流机制，共同提升治理水平。

🏷️ #数据分类 #分级 #银行合规 #数据安全 #金融信息服务

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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段--经济·科技--人民网

我国金融信息服务数据治理迈入新阶段，核心在于建立科学的分类分级体系，以提升数据安全能力、激发要素潜力、推动高质量发展与良性互动。指南将金融信息服务数据按重要性与敏感程度分为核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四级，覆盖市场、宏观、行业等数据，明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界，促使机构梳理数据资产、完善权限与生命周期管理，推动跨机构、跨平台的数据互认与协作。专家认为标准体系将促使机构重构内部数据资产目录与治理流程，提升治理效率和竞争新维度，并对监管和服务对象产生全面积极影响。未来要求在核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏基础上，探索常规及敏感一般数据在联合建模、风控共享等场景中的合规复用，形成制度、技术、人员三位一体的协同管控，数据合规将转向常态化、一体化和全流程标准化的治理新格局。

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #合规

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📰 我国金融信息服务数据治理迈入新阶段_中国经济网——国家经济门户

《指南》标志着我国金融信息服务数据治理进入标准化、精细化、系统化的新阶段，强调建立四级数据分级体系以提升数据安全与要素潜力。核心、重要、敏感一般、常规一般四类数据按对国家安全、经济运行、社会秩序及个人权益的潜在危害程度分级，明确数据采集、存储、使用等环节的合规边界，推动数据要素安全有序流通。专家普遍认为该框架有助于梳理数据资产、统一数据标签、提升跨机构互认与协作效率，从而提升行业治理水平与企业核心竞争力。未来需建立全流程管理体系，确保核心与重要数据本地化、敏感数据脱敏，并在联合建模、风控共享等场景探索合规复用。三大发展趋势包括将数据合规常态化、一体化治理以及标准化的内部管控，推动数据资产目录梳理与备案，促成制度、技术、人员协同升级。"

🏷️ #数据治理 #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #合规管理

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📰 中国要求银行保险机构将AI风险纳入全面风险管理体系_中安在线

国家金融监管总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，强调将人工智能（AI）风险纳入全面风险管理体系，提出治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点，推动AI服务实体经济高质量发展和金融业务高效运转。文件要求金融机构科学规划AI投入，平衡成本与效益，杜绝盲目追新，确保AI应用具备合规性与社会价值导向。为提升数据治理能力，指导意见推动高质量数据集与知识工程建设，完善数据服务，并在必要时布局自主可控、安全高效的算力底座，鼓励大型机构对中小机构提供算力服务，推动基础设施共建共享。风险治理方面，要求将AI风险纳入全面风险管理，实施分级管理与高风险应用准入，关键环节设立人工监督与干预，强化外包、供应链风险管理，确保法律法规、网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性及业务连续性等要求落地。总体目标是促进AI科技创新与金融业务深度融合，有效应对AI带来的挑战，使金融领域的AI应用朝着有益、安全、公平、健康的方向发展。

🏷️ #AI安全 #金融监管 #数据治理 #算力底座 #风险管理

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📰 银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台_央广网

国家金融监督管理总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，强调在统筹发展与安全、促进高质量生产力的同时，推动人工智能在金融行业的合规、透明与可信赖应用。意见覆盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点，要求金融机构建立AI全生命周期管理体系，完善开发与测评、场景与流程管理，稳妥推进金融智能体建设与应用生态。并提出数据管理与高质量数据集建设、自主可控算力底座、向中小机构输出算力等举措，同时将AI风险纳入全面风险管理，实施分级与准入管理，建立人工监督、加强外包与供应链风险管理，提升模型稳健性、透明度与可解释性，确保合规与社会价值观契合，强化网络与数据安全、运营韧性与业务连续性。监管机构将加强指导监督，提升监管适配能力，持续评估政策效果，促进行业风险治理落地。

🏷️ #金融AI #合规治理 #数据治理 #风险管理 #算力

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📰 【金融街发布】银行业保险业人工智能安全开发应用指导意见出台

国家金融监督管理总局发布关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见，要求金融机构在发展和安全之间实现统筹，推动AI应用合规、透明、可信赖，并加强分类分级管理以应对风险挑战，更好服务实体经济和人民群众需求。指导意见涵盖治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理、能力提升、保障与监督等32项要点，强调顶层设计与全生命周期管理，完善模型开发部署全流程，稳妥推进AI技术研发和金融智能体建设，推动行业应用生态。提出要完善数据管理运营体系，提升数据服务能力，持续推进高质量数据集与知识工程建设；在算力方面要布局自主可控、安全高效的智能底座，鼓励大型机构向中小机构输出算力，推动同业基础设施共建共享。风险管理方面将AI风险纳入全面风险管理体系，实施分级管理与高风险应用准入，关键环节建立人工监督与干预机制，加强外包、供应链风险、模型稳健性与透明度，确保合规、可解释、具备社会价值观导向，同时加强网络与数据安全、个人信息保护、运营韧性与业务连续性。监管总局及派出机构将加强指导监督，督促全面落实风险治理、关注合规风险并严惩违规行为，持续评估监管政策和效果，提升监管适配能力。

🏷️ #AI应用 #风险治理 #数据治理 #算力建设 #金融监管

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📰 中电金信杜啸争：金融数据治理迎来“定心丸” 合规底座之上释放知识价值

当前，金融业正从“数据规模驱动”走向“知识价值驱动”，以提升数字化进程的可靠性和AI决策能力。文章介绍中电金信在数据治理方面的布局，强调《金融信息服务（III）数据分类分级指南》为金融机构数据资源的合规管理与价值创造提供明确框架。中电金信通过“源启智能决策操作系统”实现结构化与非结构化数据的统一理解与调用，为业务绘制可导航的地图，帮助智能体遵循业务逻辑进行推理。为解决AI在金融场景易“答非所问”的问题，还推出“源启知数平台”，将分散的文档、合同、报告等转化为可计算、可推理的认知资产，已在多家银行落地，提升文档处理效率与问答准确率，缩短新场景应用开发周期。国家层面的数据分类分级指南被视为重要制度供给，有助于行业数据治理的规范与价值实现。未来还需在高价值数据资源的治理与沉淀上持续发力，以支撑AI从辅助分析走向更高层级的决策。中电金信通过与政企协同的金融中试基地与AI产品矩阵，构建以“源启”为底座的融合型数智基础设施，加速金融机构的落地与落地后的稳定运行。

🏷️ #数据治理 #源启智能 #知数平台 #金融AI #金融信息服务

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📰 降低大模型“幻觉” 金融行业探索数据与AI深度融合新路径

在数字经济背景下，金融行业正积极探索“数据+AI”路线，将非结构化数据纳入大模型和智能体的原料池，以提升理解与决策能力。文章指出，数据与AI需深度协同，金融领域对数据质量与准确性要求极高，大模型需降低幻觉风险，确保高可靠性。为实现合规与安全，国家层面推行数据分类分级管理，提出底层数据基础设施要具备分级安全机制，以保障数据在应用前置或落地过程中的安全与合规。中电金信在此趋势中发挥作用，致力于将数据资产边界拓展至更多场景，发布面向金融数智化的新品，推动银行业从知识层面向智能决策转变。整体而言，金融信息治理进入标准化、精细化的新阶段，数据和应用场景的深度融合成为行业共同命题。

🏷️ #数据AI #金融安全 #大模型 #数据治理 #数智化

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📰 从原则到细则：《金融信息服务数据分类分级指南》解析

本文解读了《金融信息服务数据分类分级指南》（正式稿）的核心要点与落地路径，阐明其在我国金融数据监管体系中的定位、适用主体、数据分类与分级框架、重要数据识别以及落地实施步骤。指南将金融信息服务数据分为业务数据、用户数据与企业数据三大一级类别，细分为九个二级与六十七个三级类别，并将分级分为核心数据、重要数据、敏感一般数据和常规一般数据四级，结合覆盖度、时间跨度、精度、公开状态、地域等要素进行综合判断。重要数据的识别不仅依赖规模门槛，还关注数据对国家安全、经济运行、社会秩序与公共利益的潜在影响，个人与机构用户数据在达到一定规模时可能上升至重要数据。正式稿取消了征求意见稿中的“规模即核心数据”自动门槛，强调以综合判断为准，并提出数据目录报送、动态更新以及与其他金融规则的衔接要求。落地层面提出从数据梳理到目录报送的全过程，并强调要将分级结果落地为具体的访问、加密、共享、出境、日志审计等安全控制措施，确保对核心与重要数据实施更严格管理，同时避免重复监管，促进数据的合规高效使用。未来机构需尽早开展数据资产盘点、分级判定、重要数据目录报送以及与现有规则的衔接工作，动态更新机制亦需建立。总之，指南为金融信息服务行业提供了可操作的数据治理基线，既满足安全底线又为数据利用留出空间。

🏷️ #数据分类 #重要数据 #核心数据 #金融信息服务 #数据治理

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📰 “一湖两库”引领架构革新 金融业迈向合规数智新征程

2026中国国际金融展在上海举行，聚焦金融数字化与数智化转型中的痛点与解决路径。中电金信副总经理杜啸争解读行业从传统数仓到湖仓一体的转变，强调“一湖两库”提供统一的高质量数据源，支撑大模型与智能体应用，降低输出幻觉与偏差。新规《金融信息服务数据分类分级指南》为数据合规流通与安全管控提供标准，推动分级权限、提示词与加密管控落地。行业架构重组成为主线：数据管理部逐步承载AI职能，数据安全并入数据主管部门，强调数据底座对智能化的核心作用。转型难点包括全域数据治理、跨部门协同和大模型幻觉控制，中小机构在算力与数据鸿沟方面面临挑战，头部机构推动行业共享算力以分担成本但仍需合规与安全保障。在此背景下，杜啸争推出两款新产品源启·知数平台与源启·智能决策操作系统，分别解决非结构化数据治理与大模型精准度问题，并提出分层轻量化落地方案，强调3-5年的中长期数据战略与循序渐进的治理与落地并举。未来数据、AI与安全深度融合，数据部门将成为金融行业智能化转型升级的核心支撑。

🏷️ #金融数智化 #数据治理 #大模型 #一湖两库 #数据安全

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📰 2026金融展观察：一起鸿蒙，共筑数智金融新生态
_光明网

6月16日，2026中国国际金融展在上海开幕，主题聚焦金融强国与数智创新未来，汇聚全球金融机构与科技企业，展示金融数字化转型的前沿成果与落地实践。华为擎云携鸿蒙全链路自主可控金融科技解决方案亮相，展现鸿蒙生态在金融行业的快速落地与技术突破，包括桌面操作系统的安全高效、设备生态的广泛适配，以及“企业数字双空间”实现内外网物理隔离，提升安全性与合规性。鸿蒙系统已覆盖多类金融设备并助力核心业务系统适配，安全认证为金融行业提供底层防线。通过HEM云端部署平台，大幅缩短设备部署周期，提升运维效率。系统级AI助手小艺在行业分析、智能分类、会议纪要等方面显著提升工作效率，并支持端侧离线使用，确保核心数据安全。多家金融机构落地应用，华为擎云与国联民生证券等案例显示在办公终端安全、核心软件兼容等方面的显著成效。未来，擎云将继续以四大场景化解决方案深耕城商行等机构的核心业务流程，推动客户管理、普惠金融与健康保险等领域的数字化转型，构建以健康数据为纽带的保险生态，实现“事前健康管理”与续保优化等共赢局面。综合来看，鸿蒙办公全链路自主可控将成为金融业提升安全性、兼容性与智能化水平的关键基础，推动金融数字化向数智化深度跃升。

🏷️ #金融展 #鸿蒙 #擎云 #数智化 #金融安全

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📰 2026年中国智慧金融数据要素市场分析 正实现加速发展【组图】

本文聚焦中国金融行业数据要素化与智慧金融应用的现状、路径与前景。金融数据通过整合与确权转化为可交易、可估值的资产，数据开放与合规监管并行，推动银行等主体进入数据资产化实践，形成多元化市场与中台数据基础设施。智慧金融领域的数据要素涵盖客户、交易、市场、风险、运营、合规等六大类，并通过大数据、人工智能、区块链等技术实现深度挖掘与应用，支撑精准风控、智能投顾、反欺诈、量化投资与个性化服务。数据要素体系在跨机构协同、数据交易所与联盟链等创新模式中得到落地，联动风控与供应链金融等新业态。市场规模方面，金融行业数据要素市场规模从2023年的535.6亿元增至2024年的735.2亿元，预计2031年接近3000亿元，年均增长率约为19.9%。未来将依托人工智能、大数据、区块链等技术进一步扩展应用场景，推动风险管理、信贷审批、市场分析与客户服务的全面升级。本文信息来源于前瞻产业研究院，强调在合规前提下提升数据价值与市场协同，相关授权与引用需取得正规授权。

🏷️ #数据要素 #智慧金融 #数据交易 #风控 #AI

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📰 六部门联合印发指南，规范金融信息服务数据处理活动 - 21经济网

国家互联网信息办公室等六部门联合印发《金融信息服务数据分类分级指南》，为金融信息服务机构提供数据分类分级的系统、针对性与可操作性指引，规范数据处理活动，提升安全水平，促进数据依法合规高效利用。专家称这是深化数据分类分级保护的重要举措，有助于强化数据治理、筑牢金融风险防控底线、实现数据要素安全有序流通。指南适用于境内从事金融信息服务的提供者，不涉及国家秘密与军事数据，将数据分为三级分类并设定四级分级：业务、用户、企业为一级，细化为九类二级和67类三级；分级则基于重要性、敏感性及潜在危害，分为核心、重要、敏感一般、常规一般四级。标准中提出量化阈值与场景示例，如“1000万人及以上的个人用户基本信息数据”、“100万人及以上的交易数据集”等，帮助履行数据保护义务、识别与保护核心数据与重要数据，提供清晰权威的实施标尺。专家指出统一、科学的分类分级是行业健康发展的基础，能够引导企业聚焦关键风险领域，提升防护效能，降低灰色地带与数据滥用风险，为行业构建规则明确、安全可信、公平有序的制度环境。随着指南深入实施，预计将加强数据安全底座，推动数字经济健康高质量发展，并为监管提供精准、差异化的技术依据。

🏷️ #数据分类 #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #监管标准

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📰 《金融信息服务数据分类分级指南》印发 专家：数据管理进入“精细化、量化、协同化”新阶段_《财经》客户端

6月13日发布的《金融信息服务数据分类分级指南》将金融信息服务数据分为核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据四级，一级分类为业务数据、用户数据、企业数据，再细分为9个二级类、67个三级类。核心在于对数据的重要性与安全性进行量化与定性并行评估，建立分级操作流程与动态更新机制，确保数据在经济社会发展中的安全与高效流通。指南强调四级分级在国家三级框架下新增敏感一般数据层级，结合覆盖度、时间跨度、精度、公开状态、地域等要素，对个人信息也有明确的量化规定，如1000万及以上的个人用户基本信息数据集被定为重要数据，其他为敏感一般数据。这一制度打破了以往“各自为政”的监管格局，推动数据安全法律落地、降低合规成本，并激活数据要素价值，促进合规数据流动环境的构建。另一方面，指南提出“动态管理”与定期更新，当数据属性或危害程度变化时须及时调整分级，数据融合可能使普通数据升级为重要数据，从而提升数据安全防护的精准性与时效性。最终目标是让金融信息服务在防范风险、维护市场稳定的同时，提升资源配置效率，实现对数据的精细化、量化、协同化管理，推动数据要素在合规框架内高效流通。

🏷️ #数据分级 #金融信息服务 #动态更新 #数据安全 #合规

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📰 六部门联合印发《金融信息服务数据分类分级指南》

近日，六部际联合印发的《金融信息服务数据分类分级指南》正式成文发布，标志我国金融数据治理体系进一步完善。指南对境内从事金融信息服务的机构适用，覆盖金融信息服务全业务场景，围绕数据种类多、敏感度高、关联性强、影响范围广的核心特征，建立了业务数据、用户数据、企业数据三大一级类目，细化为9个二级、67个三级类目，覆盖股票、债券、基金、外汇、商品、理财、指数等主流数据，力求实现数据全覆盖与精细化分类。在数据分级方面，参照通用标准并结合金融风险特性，依据对国家安全、宏观经济、社会秩序、市场主体及个人权益的影响程度，科学划分核心、重要、敏感一般、常规等等级，明确各等级的数据保护边界与管理要求，为差异化的安全防护、合规管理及风险管控提供依据。此举有效解决了以往分类标准不统一、分级规则不清晰、治理流程不规范等痛点，建立统一规则、重要数据识别与常态化报送机制，推动机构落实数据安全主体责任，提升监管专业性与执法精准性。同时，在确保安全底线的前提下，兼顾数据要素流通与利用需求，通过分级管理明确边界，支持合规共享、流转与创新应用，促进金融信息服务行业的规范化、数字化高质量发展，服务实体经济与金融市场稳健运行。

🏷️ #数据治理 #信息安全 #金融数据 # 分类分级 # 合规

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📰 6月15日盘前直击！《金融信息服务数据分类分级指南》重磅发布，利好金融安全类和金融应用行业相关标的，下周关注值★★★★★

本文梳理了《金融信息服务数据分类分级指南》发布后的市场影响，指出该指南将推动金融数据分级防护、加密脱敏、合规审计等需求快速放大，对金融安全、金融IT/金融科技、数据要素与隐私计算以及金融信息服务等板块形成明显利好。数据安全方面，行业龙头如启明星辰、深信服、奇安信、安恒信息和电科网安将受益于强制分级防护和合规审计的落地，企业安全能力与合规性获得市场认可。金融IT/金融科技领域则处于改造潮与高景气阶段，恒生电子、东方财富、同花顺等龙头将受益于数据治理、数据中台建设以及合规工具的订单增长；长亮科技和电科数字等公司在银行IT和金融信创领域具备成熟解决方案。数据要素与隐私计算方面，易华录和浪潮信息将从数据确权、交易平台与算力支撑中受益，提升数据流通的合规与效率。金融信息服务方面，合规红利将提升头部服务商的市场份额，行业集中度上行。总体而言，指南引导下的金融信息服务生态将出现结构性利好，建议投资者关注相关龙头及具备合规与数据治理能力的细分龙头。

🏷️ #数据安全 #金融IT #数据要素 #合规红利 #金融信息服务

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📰 【新华解读】六部门联手划定“标尺” 金融信息服务迈入数据“分级管理”时代

《指南》由六部委联合印发，标志我国金融信息服务数据治理进入标准化、精细化、体系化的新阶段。专家普遍认为，该指南填补合规空白，建立数据安全与发展之间的制度桥梁，对资本市场基础数据进行精准监管，推动高质量发展与高水平安全的良性互动。核心亮点在于“科学分级、覆盖全面”的分类分级体系：以业务数据、用户数据、企业数据三大一级类别为框架，细分为九个二级、七十七个三级类别，构建树状结构，便于目录化、资产化管理。分级则依据“核心、重要、敏感一般、常规一般”四级体系，并新增了“敏感一般数据”这一中间层，强调定性与定量相结合的量化门槛，明确了如“1000万及以上个人用户信息”为重要数据的场景示例，提升识别与保护的精准性。此举有助于将安全资源更合理地配置到关键数据，加强内部治理、促进数据流通，并为监管提供高效工具。长期看，指南将提升数据要素的合规流通、激发数据价值、强化权益保护，对金融信息服务企业、监管部门及用户均产生积极影响，促使安全与发展协同推进。

🏷️ #数据治理 #分级分类 #敏感一般数据 #金融信息服务 #合规

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📰 专家解读｜从“通用防护”到“精准治理”：深化金融信息服务数据分类分级保护_京报网

近日发布的《金融信息服务数据分类分级指南》是落实多部法律法规、结合行业特点推出的权威标准。指南将金融信息服务领域的数据分为四级体系：核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据，并在此基础上对“一般数据”进一步细分，确保对国家安全、经济运行、社会秩序等影响的程度有明确判断。通过统一标准，帮助金融信息服务提供者明确数据范围、分级要素与识别方法，提升数据保护的精准性与资源配置效率，推动行业健康有序发展。指南还提供了覆盖3个一级类别、9个二级类别、67个三级类别的分类谱系，明确业务数据、用户数据、企业数据的分级与保护重点，并给出实施流程、示例及最低安全级别等操作性内容，便于企业落地执行。通过统一标尺和可操作路径，指南有望提升行业整体数据安全水平，防范数据滥用和市场风险，促进数字经济稳健发展。

🏷️ #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #合规落地 #行业标准

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📰 《金融信息服务数据分类分级指南》印发 专家：数据管理进入“精细化、量化、协同化”新阶段

6月13日，六部门联合印发的《金融信息服务数据分类分级指南》将数据分为核心、重要、敏感一般、常规一般四级，明确了分类分级流程及动态更新管理。专家认为该指南填补行业合规空白，统一监管标准，解决“重要数据”识别难题，标志金融信息服务数据管理进入新阶段。指南以数据对国家安全、经济运行和社会秩序等影响为分级依据，一级分类为业务数据、用户数据、企业数据，细分为9类、67小类，结合“核心/重要/敏感一般/常规一般”四级分级。引入量化指标和动态更新机制，强调数据融合可能升级风险等级，要求企业建立动态更新的分类分级清单。对于个人用户数据，指南在参考最低级别上给出量化规定，如1000万及以上的个人用户基本信息数据集属于重要数据，其他属于敏感一般数据。此次分级治理有望提升数据要素价值、降低合规成本并促进数据流通环境规范化，同时对数据安全和金融稳定具有长远意义。\n

🏷️ #数据分级 #金融信息服务 #核心数据 #重要数据 #动态管理

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📰 专家解读｜从“通用防护”到“精准治理”：深化金融信息服务数据分类分级保护

为贯彻网络安全、数据安全与个人信息保护等法律法规，国家网信办等六部门发布《金融信息服务数据分类分级指南》（以下简称《指南》），在金融信息服务领域推动数据分类分级的制度建设与实施。指南将原则性要求转化为适用于金融场景的具体规则，建立了基于核心数据、重要数据、敏感一般数据、常规一般数据的四级分级体系，明确了数据范围、分级要素及识别方法，提供了操作性强的分类分级流程、示例及目录，帮助企业识别核心数据与重要数据，落实风险评估、重点保护及应急处置等义务。通过统一的分类谱系（3级类别、67个三级类别，覆盖业务、企业、用户等维度）与清晰的实施路径，指南促进数据资源的安全高效使用，提升行业整体防护能力，推动金融信息服务行业的高质量发展，兼顾数据安全与要素价值。此举为实现合规治理、降低数据滥用与市场风险提供了统一、可操作的规范体系，并将继续推动标准研究与应用落地。

🏷️ #数据分级 #金融信息服务 #数据安全 #合规治理 #标准化

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