摘 要：在数字金融快速发展的背景下，数据合规管理已成为维护消费者权益、提升企业经营效益及保障国家和社会安全运行的关键因素。然而，当前数据合规管理面临着专业化、产业化、隐蔽性化及场景化多重困境，严重侵害了企业及个人的合法权益。基于此，本文提出以下对策：构建数据合规文化、完善数据合规管理领导组织架构、建立健全数据合规规范制度体系、全面落实数据生命周期安全管理、加强数据合规的监管监督等。通过这些措施，以期有效保障数据合规，为数字金融的健康发展提供有力支撑。
关键词：数字金融；数据合规；分类分级；数据生命周期；数据要素
中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）03（b）--04
1 引言
在以工业4.0、数字经济、新质生产力发展为特征的大变局时代，2021年我国《十四五规划纲要》提出“加快数字化发展，建设数字中国”的发展战略，要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级。金融行业正站在变革的前沿，中央金融工作会议提出，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。作为金融五篇大文章之一的数字金融，具有数字与金融的双重属性，能够加速资金、信息、数据等要素的自由流通与有效配置，发展数字金融逐渐成为企业深入参与并融入数字经济发展的关键路径。当前，数据要素在企业生产过程中的作用凸显，发展数字金融有利于把海量数据转化为发展动能，更好地提高企业生产效率、提升金融服务实体经济质效。
2 数据合规概述
大数据、云计算、人工智能及区块链等技术不断应用于金融领域，促进了银行业、证券业、保险业的产品创新和服务创新，但同时促使金融业务边界逐渐模糊，金融风险传导突破时空限制，给数据合规、金融监管等方面带来了新的挑战。金融数据合规的要求包括一般规则和特殊规则。一般规则是指《民法典》《刑法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等普遍适用于数据合规的一般性规定；特殊规则是银行、保险、证券业等金融行业领域中与金融数据保护相关的规章和规范性文件，以及《金融数据安全数据生命周期安全规范》《个人金融信息保护技术规范》等指导金融机构开展金融数据安全防护工作的行业标准。
3 加强数据合规管理的必要性
数字金融背景下，金融企业数据合规管理是指金融机构及其员工的经营管理行为符合相关法律、行政法规、部门规章、规范性文件等要求，规范和运行符合有关网络安全、数据安全、个人信息保护操作，确保其拥有或保管相关数据信息不受侵犯，避免引发刑事责任、监管处罚、经济或声誉损失及其他负面影响的合规风险。
3.1 有效保护消费者权益，提高客户服务满意度
随着“大数据杀熟”“爬虫”“过度索取用户授权”等现象的出现，客户出于对自身隐私和信息的保护，愈发注重产品和服务的个人信息保护能力。金融企业加强数据合规管理，提高数据保护能力，一方面，能够让消费者更加放心地选择该金融机构的产品和服务，从而促进金融机构获得重要竞争力和长远发展；另一方面，能够减少与消费者之间的纠纷冲突，间接提高消费者使用金融机构服务和产品的体验感。
3.2 提高企业经营效益，提升资产质量
当前，数据已成为金融机构的基础性、战略性资源，对于金融机构而言，加强数据合规管理不仅是履行法律义务和社会责任的体现，还是提高经营效益的关键。金融机构掌握着海量客户信息和交易数据，这些数据既是其核心价值资产，又是潜在风险点。通过对合规数据的深度挖掘与分析，金融机构能够更准确地理解客户需求，提供个性化金融产品和服务，增强客户黏性，促进业务增长，提高企业经营效益。同时，基于合规数据的风险评估模型，能够及时发现潜在风险点，提前采取措施加以应对，降低不良贷款率，提升资产质量。
3.3 繁荣数字经济，营造良好市场氛围
习近平总书记指出，数字经济健康发展，有利于推动构建新发展格局，有利于推动建设现代化经济体系，有利于推动构筑国家竞争新优势。参与数字经济的金融机构不断推进数据合规建设，完善自身的网络安全、数据安全技术，降低数据和信息泄露对数据安全、个人信息安全造成的威胁，增强各金融机构主体之间合法共享数据信息的主观意愿，实现金融数据的生命全周期保护，有利于推动形成良好网络生态，营造个人信息保护的良好氛围，弘扬个人信息保护的社会正能量，促进市场整体的健康运行，推动数字经济繁荣发展。
4 数据合规管理面临的困境
数字化时代，强调科技赋能、数字化转型，是为了更好地释放数据要素的价值。然而，当前数字金融发展过程中，数据合规管理工作存在诸多难点与痛点。数字金融应以服务实体经济为根本宗旨，以自主创新为高质量发展的内生动力，并以不发生系统性金融风险为不可逾越的红线。
4.1 数据合规管理的专业化困境
数据已成为企业运营的核心资产，数据量的激增与处理技术的革新，对数据合规管理提出了前所未有的挑战。这一领域的专业性要求已远远超出对传统法律条文的简单遵守，而是深入技术实践的最前沿。除了需要了解如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及GDPR（欧盟通用数据保护条例）等国内外复杂的法律法规体系外，数据合规管理人员还需具备深厚的技术背景，包括但不限于数据加密算法、数据脱敏与匿名化处理技术及数据跨境流动中的法律解决方案。然而，现实情况是，诸多企业在面对这一专业化困境时显得力不从心。同时，数据合规领域的专业知识与技能更新迅速，要求企业必须持续投入大量资源，用于员工的专业培训和能力提高，不仅增加了企业的运营成本，还考验企业的战略眼光和长期规划。
更为复杂的是，数据合规管理还需与企业的业务运营紧密结合，确保在保护用户隐私与数据安全的同时，不影响企业的正常运营，这无疑对数据合规管理的专业化水平提出了更高要求。因此，构建一支既懂法律又精技术，且能灵活应对市场变化的专业数据合规团队，已成为当前企业亟待解决的问题。
4.2 数据合规管理的产业化困境
数据作为核心生产要素，其价值的深度挖掘与广泛利用不仅催生了庞大的产业链条，还极大地推动了社会经济的转型与升级。然而，在数据合规管理的产业化进程中，数据采集、存储、加工、传输、共享各个环节都可能涉及合规问题。
以保险业这一高度依赖数据驱动的行业为例，其在产品研发、市场营销、风险管理、核保、理赔、客户服务、内部管理及保险资金运用多个环节均面临着严峻的数据合规挑战。保险产品的个性化定制离不开对消费者数据的深度分析，但如何确保这一过程合法合规，避免侵犯用户隐私，成为行业亟待解决的问题。同时，在利用数据进行风险管理时，保险公司需严格遵守相关法律法规，防止数据泄露和滥用。
面对这些挑战，跨行业、跨领域的协同合作尤为重要。然而，当前的数据合规管理生态中，缺乏统一的标准和有效的协调机制，导致各方在数据共享、风险防控等方面难以形成合力。此外，监管的滞后性和盲区也加剧了这一困境，使得一些违规行为得以逃避法律的制裁。因此，建立健全的数据合规管理产业化体系，不仅需要加强法律法规的制定和完善，还需要推动建立跨行业、跨领域的协同合作机制，以及加大监管力度，确保数据在合法、安全、可控的前提下实现其价值最大化。
4.3 数据合规管理的隐蔽化困境
信息技术的飞速发展使得数据违规行为的隐蔽化达到了前所未有的高度，给数据合规管理带来极大困难。现代科技如高级加密算法的广泛应用，不仅为信息安全提供了保障，还为非法数据交易披上了外衣。犯罪分子能够轻易利用这些加密技术构建起看似无懈可击的数据交易链条，使得监管机构难以追踪和定位违法活动。同时，数据处理技术的复杂化进一步加剧了合规监管的难度。为提高效率与竞争力，企业往往采用多层级的数据处理流程，既优化了数据利用效率，又无形中为规避监管提供了便利。数据在复杂的系统间流转、加工，其真实用途和流向变得难以捉摸，给合规监管带来了巨大挑战。
更令人担忧的是，人工智能技术的崛起为数据窃取与滥用开辟了新路径。AI能够自动分析、学习并优化数据窃取策略，实现精准定位、高效提取和隐蔽传输，使得数据泄露事件更加难以预测和防范。这种自动化、智能化的数据犯罪模式对传统的合规检测手段构成了严峻考验。面对这一系列隐蔽化困境，数据合规管理需革新技术手段，如采用更先进的加密解密技术、数据分析与挖掘算法及AI辅助的合规监测系统等，深化对业务流程和技术架构的审查，构建全方位、多层次的合规风险防控体系，确保数据在合法、安全、可控的轨道上运行。
4.4 数据合规管理的场景化困境
不同行业、不同应用场景下的数据合规要求千差万别，使得数据合规管理呈现出高度的场景化特征。例如，金融行业的数据合规需要特别关注客户隐私保护、反洗钱等问题；医疗健康领域则更注重患者数据的保密性与安全性。这种场景化的差异要求企业在制定合规策略时必须充分考虑自身的业务特点，量身定制合规方案，这种定制化需求不仅增加了合规管理的复杂性和成本，还要求企业具备高度的灵活性和应变能力，以快速适应不断变化的合规要求。
此外，在实际操作中，企业往往面临以下场景化困境：一是场景识别困难，企业难以准确判断哪些业务场景存在合规风险；二是场景化解决方案缺失，企业在面对特定场景时难以找到针对性的合规措施；三是场景化合规成本较高，企业在资源有限的情况下，难以对所有场景进行全方位的合规管理。这些困境导致企业在数据合规管理过程中难以实现精细化管理，从而影响合规效果。
5 数字金融背景下数据合规管理的对策
5.1 牢固树立合规意识，构建数据合规文化
牢固树立合规意识并构建数据合规文化，是确保业务稳健运行与可持续发展的基石。首先，企业应建立健全培训体系，将数据安全与合规作为必修课，定期开展专题培训。培训内容不仅应涵盖法律法规的最新要求，还应结合案例分析，让每位员工都认识到企业数字化转型的重要性，深刻理解数据泄露的严重后果，提高数据保护的法律意识与责任感。
其次，采用多渠道、多形式的宣传策略，是构建全方位数据合规文化的重要途径。线下，通过设立数据合规宣传周、举办专题讲座、布置主题鲜明的宣传栏和内刊文章等方式，营造浓厚的合规氛围，使数据合规理念深入人心；线上，则充分利用社交媒体平台的广泛影响力，创新宣传方式，如制作趣味横生的短视频、开展线上知识竞赛等，以更贴近员工生活的形式，提高数据合规的知晓率与参与度。
最后，组织数据合规相关的竞技比赛，如“最佳合规实践案例征集”“数据保护知识竞赛”等，不仅能够激发员工的学习热情，还能在实践中检验和提高其合规操作能力。这样的活动不仅能增强团队凝聚力，还能有效促进员工之间的经验交流与分享，进一步巩固合规文化建设成果，树立负责任、可信赖的金融企业形象。
5.2 完善数据合规管理领导组织架构
在完善数据合规管理领导组织架构时，企业需采取系统性、前瞻性的策略，以确保数据合规工作的有效实施与持续改进。首先，企业应明确数据合规管理的战略地位，将其纳入公司治理的核心框架中。最高管理层应亲自挂帅，设立数据合规管理委员会或指定高级管理人员担任数据合规官，直接向董事会报告，以确保数据合规工作得到足够的重视与资源支持。
其次，构建跨部门协作的数据合规管理团队至关重要。该团队应涵盖法律、信息技术、风险管理、内部审计等多个关键部门，通过明确的职责分工与协作机制，共同推进数据合规管理工作。各部门需指定专人作为数据合规联络员，负责日常的数据合规事项沟通与协调，确保信息畅通无阻。
再次，优化组织架构设计，确保数据合规管理职能的独立性与专业性。企业可根据自身业务规模和复杂程度，选择设立独立的数据合规管理部门，或将合规管理职能嵌入现有部门中，但无论哪种方式，都应确保合规部门在决策过程中具有足够的话语权和独立性，能够客观、公正地评估风险，并提出改进建议。
最后，加强数据合规管理组织架构的灵活性与适应性。随着数字金融的快速发展和监管政策的不断变化，企业需定期评估组织架构的有效性，及时调整优化，以应对新的挑战和机遇。同时，建立健全的考核与激励机制，鼓励员工积极参与数据合规工作，共同推动企业数据合规管理水平的持续提升。
5.3 建立健全数据合规规范制度体系
建立数据合规规范制度体系的核心是制定数据分类分级管理制度。《网络安全法》第二十一条规定，国家实行网络安全等级保护制度，网络运营者应按照网络安全等级保护制度的要求，采取数据分类、重要数据备份等措施；《数据安全法》也明确规定，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。金融机构数据的分类分级机制能够识别保护数据对象的风险性、重要性，针对不同的类型、级别的金融数据采取不同的安全管控措施，是金融机构建立健全金融数据全生命周期保护体系的基础。
考虑到金融数据类型的丰富性，各金融业机构具体的业务产品或服务各不相同，金融数据的分类分级工作是一项系统性工程，需要在满足国家法律法规、金融行业主管部门监管政策的前提下，结合金融机构自身数据安全管理策略、实际业务情况、风险承受能力等数据管理需要，自主确定在内部适用的数据分类分级机制。目前，我国法律法规尚未出台专门的金融数据分类分级相关规定，但金融行业监管部门已出台多部在金融行业领域数据分类分级的行业标准，对金融业机构开展分类分级工作具有很强的实践指导意义。
《金融数据安全分级指南》从数据安全管理的角度出发，给出了金融数据安全分级的目标、原则和范围，以及数据安全定级的要素、规则和定级过程。主要考虑影响对象（国家安全、公众权益、个人隐私、企业合法权益等）、影响程度（严重损害、一般损害、轻微损害、无损害），将金融数据安全级别从高到低划分为5级、4级、3级、2级、1级。
5.4 落实完善数据全生命周期安全管理
构建数据分类分级管理体系后，为切实做好保障数据安全工作，需将数据安全措施落实到数据的采集、传输、存储、使用、删除和销毁等全生命周期管理的各环节。随着数据生命周期的推进，数据对应的资产价值、敏感程度、业务需求也随之发生变化，因此应采取相匹配的数据安全措施，在管控成本与数据法定要求之间寻求适度平衡。
在数据采集环节，无论是从外部机构还是个人信息主体获取数据，均须秉持合法、合规、必要的原则。与外部机构的合作需明确界定数据安全的责任边界，采用合同形式锁定双方义务，确保数据来源的清晰与纯净；对于个人信息的采集，则需严格遵循最小化原则，确保每一项数据收集都服务于明确的业务目的，且仅限于合同及隐私政策所允许的范围内。
在数据传输环节，金融企业应依据数据的敏感级别及传输对象的不同，灵活选用加密技术、安全协议多种手段，构建多层次的安全防护体系，金融数据传输涉及金融业机构内部数据传输、与外部机构或客户的数据传输，应采用不同的数据传输技术方式。
在数据存储环节，应实施严格的分域分级管理策略，遵循最小够用原则，避免数据冗余与泄露风险。同时，无论存储形式或时效如何变化，都不应因存储形式或存储时效的改变而降低安全保护强度。
在数据使用环节，需严格遵循“目的明确、范围清晰、授权访问”的原则，不应超出数据采集时所声明的目的和范围，防范任何形式的非授权访问与滥用。特别是对于高敏感的个人金融信息，如用户鉴别辅助信息等，更应严加管控，禁止未经授权的共享、转让或公开披露。
在数据删除环节，用户主动请求删除的数据应迅速响应，并及时删除相应信息；超过保存期限的数据应依据既定政策执行数据删除或匿名化处理，以确保不再构成潜在威胁；对于多个不同保存期限的数据，保存期限选择最长期限作为该数据集合的保存期等。
在数据销毁环节，应采用不可恢复的方式对存储介质进行销毁；如需使用存储介质，应通过技术手段安全擦除数据，确保介质中的数据不可再被恢复或以其他形式被利用。
5.5 加强数据合规监管监督
在监督层面，首先，企业应实施定期且严格的数据合规审计与风险评估，不仅要求企业定期进行全面的内部自查，还应邀请第三方专业机构进行独立审计，以第三方视角审视数据处理的合规性，确保无死角排查潜在风险点。
其次，与监管机构保持良好沟通，建立常态化的交流机制，同时重视向监管机构报送数据的准确性，不断完善监管统计数据填报审核机制，明确责任分工，加强数据质量校验，确保每一份报送给监管机构的数据都经过严格审核。
最后，建立开放、透明的投诉与举报机制。鼓励内部员工及外部利益相关方积极参与监督，通过设立举报热线、匿名信箱多种方法，确保监督渠道畅通。同时，对于收到的每一条投诉和举报都应认真对待，及时调查核实，以实际行动回应社会关切，营造多方共治的良好氛围。
6 结语
数字金融背景下，企业数字化转型正朝着数智化、开放性的趋势发展。对于金融企业而言，数据合规管理是保障数据安全、促进自身改造升级的重要举措。企业应力争从培育合规文化、完善领导组织架构、制定数据分类分级保护、完善数据生命周期安全管理、建立有效的监督机制五个方面不断深化和落实数据合规管理，充分保护和利用金融数据，在防范法律风险的同时，不断提高自身在数字金融发展中的竞争力。
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