在數字經濟日新月異的今天，數據無疑已成為新時代的“石油”，是推動社會進步與經濟發展的核心動力。而在這一洪流中，金融行業作為國民經濟的命脈，其數據安全的重要性更是不言而喻。然而，隨著數據量的爆炸性增長，數據泄露事件頻發，不僅對個人隱私構成了嚴重威脅，也對金融行業的安全穩定提出了前所未有的挑戰。
近年來，數據泄露事件層出不窮，其規模之大、影響之廣令人震驚。僅2024年上半年，已經發生了多起震驚業界的數據泄露事件，涉及的記錄數量高達十億條，且這一數字仍在持續攀升，引發了公眾對金融系統安全性的廣泛擔憂。數據泄露不僅可能導致客戶信息的非法利用，還可能引發金融欺詐、信用危機等一系列連鎖反應，嚴重損害金融行業的聲譽和穩定。
鑒于金融數據泄漏事件的日益嚴重性，國家從多層次明確提出了金融數據安全要求，旨在通過政策引導全面提升行業的數據保護能力。為規范數據處理活動，防范化解數據安全風險，有效保障數據安全，《中華人民共和國數據安全法》明確提出 建立數據安全風險評估機制要求。
當前，我國數據安全評估制度在加緊建設形成中，呈現出國家頂層設計與行業探索同步推進的現狀。全國金融標準化技術委員會陸續發布了 JR/T 0223-2021《金融數據安全 數據生命周期安全規范》《金融數據安全 數據安全評估規范（征求意見稿）》等標準，為金融業機構開展金融數據安全評估提供了明確的指導。
在大數據時代，數據已經成為企業最寶貴的資產之一。然而，數據泄露、數據濫用、數據篡改等各類安全風險的存在，讓數據安全問題變得日益突出。對于金融行業而言，數據泄露可能導致客戶隱私泄露、資金損失等嚴重后果，因此開展數據安全風險評估工作顯得尤為緊迫和必要。
我國形成了以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》為代表的數據安全頂層監管框架。金融行業也出臺了一系列《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》《中國銀保監會監管數據安全管理辦法》《保險中介機構信息化工作監管辦法》等各項監管政策，監管要求日趨精細化，網絡和數據安全監管要求越來越多，滿足監管的難度越來越大。
數據分類分級是構建完善數據要素市場的必要前提。基礎制度建設相對滯后，無法有效支撐數據分類分級工作；傳統數據分類分級工具在敏感數據的寬度、精度識別率不高；面向海量數據的數據資產分類分級，專業人員數量缺口巨大。
業務對數據流動性要求日益增加，使得數據流動路徑變長，給監測帶來困難。
在數字經濟時代，數據泄露和信息安全威脅是最主要的挑戰之一。黑客入侵和網絡攻擊頻繁發生，企業面臨著盜竊、勒索和惡意軟件等多種風險。
隨著大數據、云計算等新技術的應用，金融數據安全面臨新的威脅。傳統的安全防護措施可能無法應對復雜多變的攻擊手段，如數據泄露、篡改、勒索等。同時，數據安全風險感知、監控、預警和應急響應能力不足，使得在發生安全事件時，難以及時、有效地進行處置。
數據風險評估作為保障金融數據安全的重要途徑，能夠幫助金融機構識別潛在的安全風險，制定針對性的防范措施。道普信息數據安全風險評估專家表示，借助專業的第三方評估服務，基于數據分類分級的風險評估模型，通過對策略與規程、數據與系統資產、組織與人員管理、服務規劃與管理、數據供應鏈管理、合規性管理以及數據全生命周期安全管理7大層面，從組織建設、制度流程、技術工具、人員能力4個維度，對數據的采集、傳輸、存儲、處理、交換、銷毀全生命周期進行風險識別和評估，發現金融數據存在的安全風險。并針對發現的數據安全風險給出風險處置計劃。
數據安全風險評估準備的內容，主要包括：評估對象、評估范圍、評估邊界、評估團隊組建、評估依據、評估準則、制定評估方案并獲得管理層支持。
主要包括資產價值識別、數據處理活動要素識別、合法合規性識別、威脅識別、脆弱性識別以及已有安全措施識別。
通過采取適當的方法與工具，可得出企業所面臨的合法合規性風險、數據安全事件發生的可能性以及數據安全事件發生對組織的影響程度，從而得到數據安全風險值。
企業在執行完數據安全風險分析后，通過風險值計算方法，會得到風險值的分布狀況，對風險等級進行劃分，一般會劃分為：高、中、低三個等級。依據風險評價中風險值的等級，明確風險評估結果內容。
當前，數據泄露事件愈發嚴重，數據安全領域面臨的挑戰日益嚴峻。為了有效應對這些風險，保障金融行業的安全穩定，我們迫切需要建立健全的數據安全風險評估制度。這不僅是保護個人隱私、維護金融市場秩序的必然要求，更是促進我國金融、經濟持續健康發展的關鍵所在。讓我們攜手共進，共同守護這片金融數據的藍海，為數字經濟的繁榮發展貢獻力量。
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