某国有银行数据分类分级项目

金融 信通院典型案例奖
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项目背景

2022年,该国有银行启动数据分类分级标准制定工作,涉及约28万字段的分类分级体系建设。2023年,项目由点向面在全行范围内全面推广实施,旨在建立统一、规范、高效的数据分类分级管理机制,为数据安全治理奠定坚实基础。

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面临挑战

1
千万级数据字段,人工分类分级不可能实现,亟需自动化手段支撑大规模数据处理
2
数据分布广泛,覆盖全行各业务条线及大数据中心,数据来源复杂、结构多样
3
业务部门配合度低,因安全风险顾虑不愿提供采样数据,导致样本获取困难
4
元数据质量不一致,各系统元数据标准不统一,增加了分类分级的技术难度
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解决方案

自动化平台分类分级

构建分布式审核发布平台,实现数据分类分级全流程自动化管理,支持大规模字段的批量处理与审核发布。

AI智能识别引擎

采用自适应数据特征聚类算法与元数据识别技术,通过AI模型对海量字段进行智能推理分类,大幅减少人工干预。

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项目成果

98个
一期接入业务系统数量
89%
100万字段模型推理与人工分类分级平均一致率
90+%
客户个人基本信息等4级敏感数据准确率
480倍
毫秒级推理(1000条/分钟),效率提升倍数
✓
与数据资产管理平台完美对接