循证而行：基于风险的金融数据合规优先级决策与速赢计划

讲师介绍：欧阳凌峰

• 华中科技大学电力系统自动化专业工学博士
• 现任：国内网安头部企业，网安首席专家
• 曾任：西门子（外企，世界500强），历任行业产品开发副理、产品营销副理等
• 曾任：研华（台资），国际知名自动化厂商，历任行业产品开发总监、行业总监等
• 曾任：工控网安公司（400人以上）总经理
• 人社部高级工程师、工业互联网安全认证专家、多省网络安全特别顾问专家、多所高校的校外研究生辅导导师以及客座教授
• 20年以上的企业产品开发、产品营销以及大型企业服务实战经历，8年以上世界500强企业实战经验
• 承担过国家、省部级网络安全课题以及工信部试点示范项目，参加过国家网络安全周的专题讲座、专家访谈、以及大型集团企业的网络安全、数字化转型以及AI与安全等方面的授课等，承担的项目获得过省部级三等奖

实战经验

• 欧阳老师拥有25年以上大型企业公司工作经历，具有丰富的产品开发、营销以及团队管理理经验，8年以上世界500强企业实战经验，10年以上网络安全大型项目落地整体设计与项目管理经验。熟悉网络安全相关领域的专业知识，具备行业实战化工作经验，擅长系统化的专业营销策略，营销管理实战及培训。
• 在国家网络安全宣传周、5G+工业互联网大会等大型主会场作为特邀专家宣讲网络安全当前局势与网络安全实战，给包括军队、省级网信办在内的领导做网络安全专题报告，给包括中石油、中石化、中国移动、国家电网、中海油、延长石油、陕西煤业等在内的大型企业做行业网络安全态势分析以及网络安全落地实战报告，给国内大型工业企业做“十三五”、“十四五”在内的规划设计咨询以及年度网络安全建设计划等，目前也正在为一些大型企业做“十五五”规划设计，以及网络安全规划咨询等。
• 现任网安头部企业的首席专家，作为网络安全专业资深实战化专家，曾运作1000万以上级的大型网安项目多达5例，具有丰富的网安实战化经验、大型企业网络安全规划设计以及体系化建设咨询等简历。1000万级的大型煤矿、油气、新能源、大型央企的网络安全系统化与实战化的设计、项目管理与运营的实战经历，获得工信部的网安优秀安全并在全国推广等，有的项目还获得省部级三等奖，承担过科技部、工信部等网安课题、分项目负责人等，协助客户完成高质量科技论文（核心期刊等）。

风格特点

• 实战实效：课程内容源自老师亲身实践经验总结，课程实战、实用、实效，满满干货
• 前瞻引领：老师教导的工具方法，均源于自身的网安实践，且能够结合当前前沿的技术提升项目的先进性。
• 逻辑性强：系统架构强，课程的逻辑性能够紧紧抓住每个听众的思维
• 价值度高：课程内容经过市场实战打磨，讲解的工具均能够有效运用
• 务实型：关注受众需求，以客户为中心，为受众提供连贯性和实操性极强的培训解决方案，关注与受众直属各级管理层的沟通，协助为管理层搭建系统的员工培训体系。

部分授课案例

服务客户

中石油及其二级单位、中石化及其二级单位、中海油及其二级单位、中国移动及其省市级公司、国家电网及其省市级公司、延长石油及其二级单位、中海油及其二级单位、陕西煤业及其二级单位、中油燃气及其省地市单位、XX铝业集团、XX钛业集团、XX报业集团等

课程核心观点

一个真正具备成本效益的合规体系，其回报不仅体现在风险规避与处罚防 范上，更在于它能够通过构建可靠的数据安全信任，赢得客户、合作伙伴与监管机构的长 期信赖。以此为数字化业务的发展奠定坚实的安全基石，并创造持续且深远的战略价值。 课程定位与目标：本课程专为金融机构信息安全技术人员及管理人员设计，旨在系统解读 当前日益严格的监管政策，提供一套适用于资源有限环境的实践框架与方法，助力学员精 准识别风险、高效落实合规。在为期两天的集中学习中，学员将深入理解关键监管新规的 核心要求，掌握风险评估工具的使用与优先级判定方法，并能够规划出既满足合规底线、 又兼顾成本效益的实施路径。最终，学员将具备为本机构制定切实可行的短期改进计划与 中长期合规发展路线图的能力。

一 、新规深度解读与行业挑战应对(3小时)

• 金融行业新规深度解读
  • 金融行业核心监管办法
    • 银行业与保险业：以国家金融监督管理总局发布的《银行保险机构数据安全管理办 法》(金规〔2024〕24号)为基本依据，要求相关机构建立完善的数据安全治理体系，
    • 并构建覆盖数据全生命周期及各类应用场景的安全防护机制。
    • 人民银行辖内机构：应遵循《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》(中国人 民银行令〔2025〕第3号),其核心原则为“谁管业务，谁管业务数据，谁管数据安全”, 并针对数据分类分级、全流程安全管理等提供了具体指引。
    • 证券期货业：除《数据安全法》等基础性法律外，需关注行业相关标准。例如，中 国证监会于2026年1月新发布的《证券期货业信息系统密码技术应用指引》等行业推荐 性标准，为密码技术应用等工作提供了直接技术依据。
    • 通用合规管理要求：根据国家金融监督管理总局《金融机构合规管理办法》,金融 机构应建立“全面覆盖、权责清晰”的合规管理体系，设立首席合规官，为数据安全合规工 作提供组织与制度支撑。
  • 金融数据安全监管“四梁八柱”体系精讲：
  • 当前，我国金融数据安全监管已构建起以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护 法》为顶层法律，以中国人民银行、国家金融监督管理总局、证监会等主管部门发布的行 业规章为核心框架的“四梁八柱”体系。本部分将重点围绕与金融机构日常经营密切相关的 核心合规义务展开深入解析： 
    • 数据分类分级与重要数据识别：详细解读金融业数据分类分级相关指引，明确客户信息、交易信息、经营信息等重要 数据的界定标准与管理基线。
    • 数据出境安全评估与标准合同备案：系统梳理数据出境活动(包括向境外总部、境外云服务商提供数据等场景)必须履行 的安全评估或标准合同备案流程，并剖析其中的关键风险节点。
    • 个人信息保护特别义务：聚焦“告知—同意”原则的合规实践，厘清个人金融信息在营销与风控中的使用边界， 并阐述应对个人信息主体权利请求(如查询、删除等)的标准化操作流程。
    • 第三方合作风险管理：着重说明新规下金融机构对供应商、外包商数据安全风险的连带责任，讲授对第三方 开展尽职调查、合同约束与持续监督的全流程管理要求。
• 新形势下金融数据安全的核心挑战
  • 挑战 一：业务创新与安全合规的张力：以人工智能模型训练、大数据精准营销、跨机构数据融合计算等新兴业务为例，其在提升 运营效率的同时，也衍生出数据滥用、算法歧视与权责边界模糊等新型合规风险。本部分 将探讨如何在创新推进中系统防控相关风险。
  • 挑战二：第三方风险向金融机构的内部传导：随着供应链攻击与第三方数据泄露事件增多，监管层面已逐步将此类风险视同金融机构自 身违规予以问责。我们将深入分析如何将外部合作方风险纳入机构内部风控体系，实现真 正的全链路风险管理。
  • 挑战三：合规验证从“过程执行”到“证据固化”：当前监管检查重点已由制度文件审查，转向可审计、可追溯的“证据链”查验。课程将阐释 如何借助系统留痕、自动化报告等技术手段，将合规工作转化为结构化、不可篡改的证明 体系，以应对日趋严格的监管要求。
• AI 大环境下的金融数据安全“两面观”
  • 在人工智能浪潮席卷金融业的当下，数据安全已演变为机遇与风险并存的“双刃剑”,呈现 出鲜明的“两面性”:
  • 赋能之面：AI 作为安全与风控的“增强器”：AI技术正深度重构金融安全体系。在反欺诈、智能风控、异常交易监测等领域，机器学 习模型能实时处理海量数据，精准识别传统规则难以发现的复杂风险模式，极大提升了防 御的主动性与精准度。同时，AI驱动的自动化合规工具，可实现对监管要求的持续跟踪、 智能解读与证据自动生成，将合规管理从“人防”为主转向“技防”主导，提升了效率与可靠性。
  • 风险之面：AI 作为新型安全风险的“发生器”：另一方面，AI的广泛应用也催生出前所未有的安全与合规挑战。其一，模型与数据风险 交织：Al模型的训练、部署与迭代高度依赖敏感数据，其“黑箱”特性可能导致决策难以审 计、隐含偏见，引发算法歧视与合规争议；模型本身也可能成为被投毒、窃取或逆向攻击 的目标。其二，攻击面急剧扩大：以AI为武器的智能化攻击(如深度伪造欺诈、自适应恶意软件)使得威胁更隐蔽、更高效。其三，治理与责任真空： AI应用模糊了数据使用边 界，在多方协同计算、模型即服务等场景中，数据主权、过程责任与结果问责的界定变得 异常复杂，对现有治理框架构成严峻考验。
  • 辩证统一：在驾驭AI 中重构安全：因此，金融业无法回避AI,  而必须在拥抱中驾驭。未来的数据安全体系，必须是 “AI 增 强型安全”与“面向 AI的安全”的融合。机构不仅需利用AI强化防御，更须将AI系统自身  (包括其数据、模型、管道)作为关键资产进行专门保护，并建立覆盖Al全生命周期的伦理与合规评估机制。这要求从技术、管理、监管多个层面协同演进，最终在动态平衡中 实现创新发展与安全稳健的统一。
• 互动环节：数据合规现状快速自测
  • 请结合所在机构的实际情况，对以下问题进行简要评估(是/否/不确定):
    • 是否已建立经过正式审批，并能在业务系统中映射落地的完整数据资产目录及分类分级 清单?
    • 能否对核心数据(如客户资产信息、交易指令)的访问、导出等高风险操作实现实时监 控与全量审计?
    • 在与第三方进行数据共享时，是否已通过标准合同模板与技术机制，确保数据“按需使 用、用后即焚”?
  • 提示：多数机构在此环节中，可能意识到认知现状与实际执行之间的差距，而这正是系统 性合规建设的切入点。

二、有限资源下的合规优先级科学识别

• 精准聚焦：基于风险导向的合规管控优先级识别方法论
  • 目标：在资源约束条件下，构建一套结构化、可操作的评估体系，旨在系统识别对组织可能造成 重大财务损失、法律纠纷或监管惩戒的核心合规领域。通过该方法，推动合规资源实现优 化配置，确保风险防控措施能够精准作用于关键风险点，从而提升整体合规管理的有效性 与经济性。
  • 优先级评估三维矩阵：借鉴跨行业成熟实践，构建一套简洁实用的风险评估矩阵模型。该模型从以下三个核心维 度对各项合规义务进行量化评分(采用1-5分制),并通过加权综合计算得出优先级分
  • 值，公式如下：优先级分值=监管要求强度 (A)×    数据/系统敏感等级 (B)×    现状差距评估 (C)   其中：
    • 监管要求强度 (A):用于评估相关法律法规、监管规定的强制性程度、违规处罚力度 及监管机构的关注等级。
    • 数据/系统敏感等级 (B):针对所涉数据资产或信息系统，评估其敏感性、保密性及业 务关键性等级。
    • 现状差距评估 (C):评估当前合规状况与监管要求或内部合规目标之间存在的差距程 度。
  • 通过上述三维度综合评价，可识别出需优先投入资源、重点管控的高风险合规事项，为决 策提供量化依据。

• 资源受限条件下的五大核心控制领域
  • 依据相关法规与常见处罚案例，以下五个领域应作为资源分配与风险管理的最高优先级， 因其构成了监管合规的底线要求：
  • 数据资产盘点与核心/重要数据识别：数据资产不清，则防护无的放矢。全面梳理数据资产、识别核心与重要数据，是建立有效 安全体系的前提，也是合规工作的起点。
  • 特权账号与敏感操作监控：聚焦于可访问关键数据(如客户征信、交易流水)的特权账号(如DBA、 运 维 人 员 ) , 实 现其操作的全流程审计与追溯，严防内部数据泄露。
  • 数据出境安全评估机制：建立系统化的内部预评估流程，确保任何涉及数据出境的业务需求均须提前启动安全评 估，以防范合规风险，避免重大处罚。
  • 应急响应与事件报告机制：制定明确的事件报告路径与应急处理预案，确保在发生疑似数据泄露事件时能迅速响应， 并满足监管要求的通报时限。定期演练是机制有效的关键。
  • 全员安全意识与责任约束：与接触高敏感数据的员工签订保密协议，并通过持续的案例培训提升全员安全素养。人是 安全防线中最基础且效果显著的一环。
• 实战工具应用——基于国家标准的快速自评估
  • 本节将指导学员依据最新国家标准GB/T 45577-2025《数据安全技术数据安全风险评估方 法》,开展低成本、高效率的自主风险评估实践。
  • 场景化评估：引导学员识别本单位“数据出境”“委托处理”“公开披露”等高危数据处理场景。
  • 关键要素分析：针对每一场景，系统梳理以下四个核心要素：
    
    • 数据资产
    • 处理活动
    • 安全威胁
    • 现有控制措施
  • 风险判定与处置
    • 遵循“识别风险-分析风险-评价风险-处置风险”的五阶段流程，输出结构清晰的风险清单。
    • 通过课堂实操，学员将初步掌握如何借助该标准，在不依赖高昂外部咨询的情况下，完成一份聚焦重大风险、符合监管要求的内部评估报告，从而明确必须优先投入资源的安全 治理领域。

三、设计高性价比合规实施路径

• 路径一：以“技管融合”固化合规流程，实现降本增效
  • 合规要求“三前置”
    • 将合规审查规则系统性嵌入技术流程，实现事前管控。具体包括：
    • 准入前置：在第三方系统接入前，通过规则引擎自动校验其合规资质；
    • 合同前置：在合同签署流程中，自动审查并提示合规条款；
    • 管控前置：在数据交换与访问环节，实时校验权限与合规要求。 通过系统自动拦截替代人工事后补救，提升效率并降低违规风险。
  • 监控与报告“双闭环”
    • 部署自动化监控工具，对数据访问、复制、下载等行为设定阈值并实时告警，同步生成 合规报告。该机制不仅将管理人员从繁琐的报表作业中释放，更支持对合规状态进行持续、动态的监控，实现管理闭环。 
• 路径二：培育“证据导向”合规文化，提升组织韧性
  • 推动从制度到证据链的转化：引入 ISO 37301合规管理体系的核心理念，引导学员将 合规制度中的各项要求，系统转化为可记录、可审计、可追溯的关键控制点与证据产出。 例如，将定期的权限复核从简单的签到表，升级为系统自动生成的评审日志与处置记录， 实现过程留痕与责任可溯。
  • 推行全员网格化自律管理：在部门内部建立员工之间相互检查、彼此督促的微网格 机制，借助同伴监督与团队文化形成的自律氛围，以较低成本强化全员数据安全意识，构 建分布式、常态化安全管理节点。
• 路径三：开展关键科技试点，打造合规附加值
  • 在资源受限的条件下，建议优先选取能够同时应对安全要求与业务挑战的技术开展试点， 将合规投入转化为可持续的竞争优势。
  • 隐私计算试点：在跨境业务验证、联合风险控制等对数据隔离要求严苛的场景中，试点部署联邦学习、 安全多方计算等隐私计算技术。此举不仅可满足“数据不出域”的合规约束，还能推动原本 难以实现的数据协作，从而将合规成本转化为差异化的业务能力。
  • 可控的AI 治理机制：建立企业内部的AI 应用清单，并对所有 AI模型实施影响评估。在风险可控的内部场景  (例如合规文件智能审查、反洗钱可疑交易监测)中，试点引入可解释人工智能 (XAI)  技术。在提升运营效率的同时，确保AI决策过程透明、可追溯，以主动适应未来AI监管 的发展趋势。
• 路径规划——高性价比合规实施路线图
  • 目标：将优先级转化为分阶段、可衡量、并能充分利用现有资源的行动计划。
  • 总体策略：采用最小可行产品 (MVP)思维与“搭车”策略
    • (引入MVP (最小可行产品)思维：不追求一步到位的完美体系，建议采用分阶段推 进的实施路径。例如，第一阶段可专注于实现对“核心数据”的准确识别与访问日志的全量 记录，暂不覆盖全部数据的精细化分级管理。
    • 采用“一体化集成”策略：将数据安全与合规要求融入现有或必要的在建项目中。例如，在新业务系统开发或旧系统升级过程中，强制同步落实数据安全控制措施(如字段级 权限管控、标准化操作日志格式等)。
  • 分阶段实施路径图(时间依据该单位的实际计划而定)

四 、课程总结与机构行动计划制定

• 90天速赢计划制定
  • 本环节将引导学员依据前期输出的“优先级矩阵”与“风险清单”,通过现场研讨工作坊的形式，以机构为单位开展实操。各小组需筛选出1-2项“高风险、高紧迫性，且能在90天内 实现可见成效”的合规短板，例如：
    • 完成核心系统中敏感数据的发现、分类与分级打标；
    • 部署覆盖全量的数据库运维操作审计机制；
    • 建立第三方数据合作的标准合同模板与审批流程。
  • 在此基础上，各小组需进一步制定具体的速赢计划草案，内容应包括：明确行动项、指定 责任人、设定关键里程碑，并统筹所需资源。
• 构建可持续的协同与度量机制
  • 固化协同流程：建立跨部门(安全、合规、科技、业务)的常态化协同机制，例如 设立月度数据安全联席会议，以保障信息及时同步并提升联合决策效率。
  • 设立简效监控指标：避免使用过于复杂的合规度量体系，初期重点围绕2-3项核 心指标展开监测，例如“高风险数据安全漏洞平均闭环时间”“自动化合规检查覆盖 率”“第三方高风险审计发现整改率”,通过持续追踪与评估，切实反映合规工作的 实际成效，并向管理层清晰呈现合规投入的业务价值。
• 成本效益最大化工具箱
  • 制度构建先行，技术固化保障：避免在工具上盲目投入高额成本。应首先通过制度明确“禁止事项”与“必需流程”,再借助技术手段将制度固化，提升执行效率。例如，先行制定《核心数据访问审批制度》,随后 通过系统配置实现“未经审批禁止批量导出”的自动化管控。
  • 人机协同作业，聚焦智能提效：推动审计资源优化配置，从“全量日志审查”转向“处置经机器筛选的高危告警”。例如，引 入 AI模型自动识别异常行为模式，如深夜批量查询、陌生IP 访问等，提高风险发现精度 与响应速度。
  • 建立合规内译机制：设立既懂技术又通业务的专职岗位或小组，负责将法规条款转化为两类输出：一是业务部 门易于理解的风险案例，二是IT部门可落地执行的技术需求。该机制能显著降低跨部门沟 通成本与试错成本。=

五、行动倡议

金融数据安全与合规建设并非阶段性任务，而是一项需要持续投入、动态管理的长期性工 作。在资源约束条件下，成功的关键在于聚焦重点、迭代推进、提升效能：

• 精准聚焦：基于风险、监管与业务影响的三维评估矩阵，识别并锁定机构内风险程度 最高、监管要求最严的关键领域，明确必须优先保障的“核心合规范围”。
• 敏捷迭代：采用最小可行产品 (MVP)模式，通过快速交付可见、可用的合规产出， 逐步积累阶段成效，赢得持续的资源投入与组织认同。
• 智能提效：通过制度流程优化、合规要求嵌入业务环节，并依托技术手段实现自动化 管控，从而节约人力与成本，将资源聚焦于最关键的风险管控领域。