在数据安全监管持续强化的背景下，商业银行的数据安全管理团队正面临一项现实挑战：在开展数据分类分级工作时，需同时满足国家金融监督管理总局（简称“金监总局”）与中国人民银行（简称“人民银行”）两套体系的监管要求。
具体而言，数据安全管理团队既要全面落实金监总局在《银行保险机构数据安全管理办法》（24号文）及《金融机构数据安全管理能力提升专项行动》（93号文）中确立的数据分类分级与管理框架，又必须精准契合人民银行在《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》（3号令）及《中国人民银行业务领域数据分类分级实施指引》（13号文）中提出的各项细则性要求。
尽管两套规范的整体框架与核心要求保持高度一致，但在具体的分类维度、分级标准、敏感数据定义等操作层面仍然存在差异。如何在这种“双重监管”格局下，设计出一套高效、统一的落地执行方案，在确保合规无虞的同时，最大限度地避免重复建设、节约管理成本，已成为商业银行数据安全管理团队的紧迫课题。
一、破局思路：一套体系，双重合规
传统的应对思路，往往是为两套规范分别建立独立的管理体系与运行机制。这种“分而治之”的做法，虽然看似直接，却极易引发内部数据标准混乱，催生新的“数据孤岛”与“标签冲突”。其后果是，不仅使数据安全管理团队陷入重复劳动，工作负荷倍增，更会导致银行机构在人力、工具与时间上的资源浪费。
真正的破局之道，在于“融合”。
核心策略是：不再将两套规范视为彼此独立的合规清单，而是深度解读其背后的监管逻辑与共性目标，设计一套科学、融合的统一数据分类分级体系。通过对两套规范在分类维度、分级标准、敏感数据定义及重要数据识别等关键环节的要求进行精准映射与对齐，银行可以执行一次数据分类分级工作，其产出成果能同时满足双方监管要求，从根本上避免重复建设，并为银行构建起一个统一、坚实的数据安全治理底座。
二、实施路径：分布融合，精准映射
为实现这一融合策略的切实落地，下文将从三个关键维度，阐述其具体可行的实施路径。
统一业务属性分类：
数据分类是治理的起点。金监总局的《数据分类分级指南》侧重于按“业务属性”构建分类框架，而人行规则明确提出了“业务关联性分类”要求，强调数据与具体金融业务活动、系统功能的强关联。
建议银行参考《JRT-0197-2020 金融数据安全 数据安全分级指南》，并融合金监总局《数据分类分级指南》中的数据类别和数据类型定义，以业务线条为脉络，统一分类维度，将两套要求融合进同一个业务属性分类框架中，为后续工作奠定清晰、一致的逻辑基础。
对齐敏感数据口径：
“敏感数据”是监管部门的核心关切，金监总局与人行均对其提出了重点保护与从严管控的明确要求。若机构内部对“何为敏感数据”的定义与口径不统一，将直接导致数据脱敏、访问控制等一系列关键安全策略落地时出现冲突或偏差，无法统一执行，形成管控漏洞。
因此，鉴于两部门的监管精神一致，为实现运营效率与安全效果的统一，避免因标准不一带来的执行冲突与重复建设，最佳实践是将人行规范中定义的“高敏感性数据项”（类别）与金监总局监管框架下的“敏感级以上数据”（级别）进行整合识别与精准映射，确保“敏感数据”资产得到一致、无差别的保护，从而使数据分类分级的治理成果得以有效应用，规避内耗。
聚焦重要数据识别：
“重要数据”的识别与目录报备，是当前银行机构面临的一项紧迫的监管合规任务。其判定标准通常兼具多维性与复合性，需综合考量数据规模（如达到特定量级的客户个人信息）、数据类型（如涉及国家宏观金融调控的数据）以及数据泄露后可能引发的社会与经济影响范围等多重因素。
为实现精准、高效的合规响应，银行应通过执行一次统一、彻底的“重要数据”识别工作，形成一份权威、完整的数据资产目录。该目录可作为核心依据，同步满足不同监管部门的共性报备要求，从根源上杜绝因标准或口径差异导致的“一份数据，不同口径解读”的合规风险，实现管理效率与合规质量的双重提升。
三、工具赋能：可落地执行的技术保障
一套科学且高度融合的数据分类分级方法论，要在拥有上百个业务系统、PB级海量历史数据且每日产生海量增量数据的商业银行中真正落地，如果仅依靠传统工具并辅以人工梳理与打标，将难以实现。这一复杂性对银行的数据安全治理工具提出了极高要求，必须依赖新一代自动化、智能化的平台体系作为支撑。
1. 融合 AI 大模型的数据分类分级打标
原点安全uDSP 的“AI智能体工厂”已发布AI大模型数据分类分级助手，借助大模型强大的语义理解能力实现数据识别、构建数据资产目录、完成分类分级打标，显著提升自动化处理效率，保障分类分级打标的覆盖率、准确性和持续优化，显著提升数据分类分级的智能化与治理效率。
2.多维度分类标签的灵活定义与配置
原点安全uDSP平台数据分类分级工具在设计上整合了双重监管要求，其标签体系可同时支持金监总局基于“业务属性”的分类框架与人行强调“业务关联性”、“敏感性”、“可用性”等多个分类维度，并可实现安全分级与敏感性分类的映射。平台提供了强大的元模型自定义与配置能力，支持用户根据实际治理需求，灵活定义和管理多维度的分类分级标签。这套统一且可扩展的多维标签体系，是实现“一次数据资产扫描，即可按不同监管视角生成差异化数据视图”的核心技术基础。
3. “安全统筹，业务协同”的高效协作模式
为有效打破跨部门协作壁垒，原点安全uDSP平台通过其“数据门户”，构建了“安全统筹、业务协同”的线上工作流程。在此模式下，数据安全管理人员负责从平台统一下发打标任务与规则；各业务部门人员则可直接登录门户，在线完成本领域数据的协同打标与结果确认。这一模式使数据的所有者与使用者能够深度、便捷地参与到数据治理工作中，在显著提升整体工作效率的同时，切实保障了打标结果的准确性。
4. 内置“重要数据目录”自动化生成工具
原点安全uDSP平台的“应用市场”提供多种支撑内部长效管理和便捷迎检的合规管理应用，覆盖日常合规运营与监管检查场景，其中内置了“重要数据目录生成”工具。该工具能够深度利用平台智能数据分类分级的成果，自动、精准地识别出符合监管要求的重要数据集，并生成符合报送规范的重要数据目录，满足双重监管报送要求，让合规管理更高效、更智能。
结语：合规只是起点，数据价值才是终局
综上所述，通过“顶层设计的规范融合”与底层工具的智能加持，执行“一次科学的分类分级“工作，不仅能够大幅降低合规成本，从容应对监管审计，更是银行摸清数据家底、理清数据资产脉络的必由之路。
原点安全一体化数据安全平台 uDSP能够将分类分级形成的精准“数据地图”，无缝衔接到数据安全保护技术措施，针对敏感数据配套差异化的安全策略，提供细粒度、精细化的数据权限管控、数据动态脱敏、数据安全审计、数据风险监测等安全能力。在保障数据安全的前提下，最大化地释放金融数据的业务价值，赋能银行业的数字化转型。
