背景介绍
金融行业对数据的需求日益增长，数据安全合规成为个人、企业和国家关注的重点。2022年大数据关键词中，“数据安全”位列其中，反映数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期管理需求。金融行业数据安全合规进入新阶段，数据隐私立法日趋完善，监管严格，企业面临合规刚需。国家十四五规划强调数据要素及安全，数据成为核心生产要素。金融行业数据安全面临数据规模大、分类分级困难、数据流转路径复杂、数据发现不全、法律法规解读难、动态运营能力弱、合规和安全协同效果不理想等挑战。
构建全链路数据隐私合规平台
构建全链路数据隐私合规平台需从数据隐私合规科技能力框架出发，包括数据隐私法律合规体系、数据隐私运营体系和数据隐私技术体系，满足组织战略发展、数据合规和数据安全需求。平台应基于数据全链路开展数据安全治理工作，构建从点到线到面的数据隐私合规体系，深度保障数据的长效价值。
数据隐私治理
数据隐私治理通过梳理全域数据属性、流转及使用情况，全面掌握数据资产。包括资产管理（分类分级、数据流转地图、账户资产管理、应用/服务/API资产管理、数据库资产管理）、数据发现（有/无特征数据识别引擎、结构化+非结构化数据支持）等环节。
数据隐私风险管理
数据隐私风险管理通过多维监测及时发现数据安全风险。平台从风险数量、处置状态、风险趋势、风险类别/级别和实时风险日志全方位展示数据隐私风险状态，利用高维关联数据构建风险监测底层聚合分析，解决漏报误报等问题，实现内部违规、外部攻击、应用画像、数据画像、用户画像等多维度风险识别。
数据隐私处理记录
数据隐私处理记录通过双向溯源机制实现高效、准确地数据隐私泄露事件定位定责。平台基于全链路、四层关联的审计要素，创新贯穿人、数两个维度的双向溯源机制，解决传统审计溯源技术要素不全、链条缺失等问题。
回顾和总结
总结数据隐私合规平台的核心能力包括：数据发现（全域API侧数据、全类型数据库、数据湖+数仓、API级数据流转地图、全域应用、全类型数据、全自动、有/无特征数据识别引擎、结构化+非结构化数据、账户资产管理、应用/服务/API资产管理、数据库资产管理）、数据隐私运营（数据最小化采集、数据跨境合规、DSRAutomation）、风险管理（四层风险识别、高维数据风险泄漏预警）、处理活动记录（数据隐私四层关联审计、数据隐私事件双向溯源）。核心竞争力在于数据隐私合规、数据隐私治理和数据分类分级。
写在最后
兼具甲方与安全厂商背景，洞悉客户痛点，洞察前沿技术。
