在金融證券行業，每一筆交易指令、每一份客戶資產信息、每一份投研核心報告，都是機構的生命線，也是必須守護的“數字資產”。

然而，隨著《證券期貨業數據安全管理辦法》等政策的硬性落地，合規壓力如潮水般涌來。對于證券公司而言，數據泄露不再僅僅是技術問題，更是關乎牌照合規、機構聲譽的“紅線”。數據安全分類分級，已經從曾經的“建議嘗試”變成了如今避無可避的“必修課”。

01 摸排之難：消失在“冰山”之下的千萬級數據

“家底不清”是大多數證券用戶在啟動數據安全建設時的第一道坎。

河南某證券公司在數字化轉型中，數據早已不是整齊地躺在某一個抽屜里，而是像毛細血管一樣，散落在核心交易系統、CRM系統、行情分析平臺，甚至是辦公OA等多個場景。

• 數據源類型復雜多樣：既有結構化的數據庫數據，也有非結構化的文檔、日志等。

• 人工理不清：傳統靠業務部門報送、人工核對的方式，不僅效率慢到“龜速”，且極易遺漏關鍵資產，導致數據管理長期處于“看不見、摸不著”的尷尬境地 。

此次合作中，昂楷科技提供分類分級產品強大的數據資產發現及數據庫的識別掃描能力，自動掃描、識別存在于關系型/非關系型數據庫、文件服務器、大數據平臺的各類數據資產。隱藏在冰山下的客戶敏感信息、交易數據、內部管理數據等瞬間浮出水面，精準鎖定數據“在哪里、是什么類型、誰在用”。

02 智能分級：95%準確率背后的“行業大腦”

理清了資產，接下來最頭疼的是“定級。證券行業的分類分級標準極其復雜，不僅要遵循國家層面的數據安全法規，還需符合證券行業特定的監管要求。如果證券公司從零開始自建體系，極易出現合規漏洞，甚至導致管理失效 。

為此，我們為客戶引入了“智能+標準”的雙重模式。

• 內置“行業標準包”：涵蓋金融、證券、政務等多個領域，其中針對證券行業的標準更是結合監管要求與業務實際，明確了客戶信息、交易數據、市場數據等核心分類維度和等級。證券公司無需閉門造車、從零開始搭建標準體系，直接基于內置標準微調即可快速滿足合規要求。

產品在“內置多套標準”的基礎上進一步升級智能分類分級能力。

• 機器學習自動進化：系統不僅能自動識別客戶身份證、銀行卡號等高敏感字段，還能通過機器學習算法，自動學習證券公司的歷史分類規則。

• 動態響應：當證券公司新增資管等業務數據時，系統會自動優化分類邏輯，無需頻繁人工干預 。

這種模式將分類分級的準確率直接拉升至95%以上，大幅降低了人力成本，讓安全工作真正跟上業務創新的腳步。

03可視化地圖：讓數據資產“一目了然”

過去，數據資產清單是一張張冗長的表格，且數量龐大，分布分散，難以體現數據之間的關系，證券管理人員看得頭暈腦漲，卻難以直觀掌握數據資產的安全狀態。

為了讓管理更直觀，我們推出了“數據資產地圖”。 通過可視化技術，將分散的數據源、數據資產、數據流轉路徑等信息以可視化形式呈現 ，管理人員以“上帝視角”清晰看到各類數據資產的分布位置、分類分級結果、關聯業務系統以及安全風險等級。

這種“抽象”到“具象”的轉變，讓數據管理從“盲人摸象”變成了“指揮塔”模式，極大地提升決策效率。

04聯防聯控：打破孤島，構建防護閉環

數據分類分級不是為了得出一個結果，而是為了后續的精準防護。如果分類分級結果無法與其他系統交互，就會形成新的“數據孤島”。

我們的產品憑借豐富的對外接口，實現了與現有系統的無縫協同。

• 聯動脫敏：識別出的“高敏感客戶數據“自動同步至脫敏系統，確保敏感信息不出庫。

• 動態賦權：不同的數據等級自動觸發不同的訪問權限，徹底杜絕越權訪問。通過“聯防聯控“模式，從識別，分類到防護、審計溯源，形成了一個嚴密的安全閉環。

05結語：建用結合，才是真正的安全

技術產品是骨架，專業服務則是血肉。在河南某證券公司的落地過程中，我們的團隊深入業務一線，從需求調研到后期針對不同崗位的專項培訓，確保了分類分級不只是掛在墻上的制度，而是融入日常工作的流程。

此次合作不僅為區域證券行業樹立了標桿，更證明了一點：專業的數據分類分級，既是筑牢防線的底座，也是挖掘資產價值、保障業務創新的助推器。 未來，隨著數據安全建設進入“深水區”，我們期待與更多伙伴共同開啟安全與效率雙升的新征程。