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默认近日，由江苏农商联合银行统筹开发的数据分类分级平台在昆山农商银行顺利投产上线。该平台的投用，标志着昆山农商银行数据安全治理从“分散梳理、被动合规”迈向“统一标准、智能识别、闭环管控”新阶段，也为全省农商银行协同推进数据安全治理提供了可复制、可推广的实践样本。
该平台参照《金融数据安全 数据安全分级指南》（JR/T 0197—2020）等行业标准和监管规范，结合农商银行的业务特点，建立统一的数据分类分级标准和全行级数据资产目录，通过对数据结构、业务属性、敏感程度等维度进行系统梳理，清晰回答“数据在哪里、是什么、有多重要”的基础问题。
近年来，金融监管部门持续提升对银行机构的数据安全要求。依托江苏农商联合银行统一标准体系，昆山农商银行快速完成全行主要数据资产的梳理与定级打标，全面覆盖客户信息、账户信息、征信信息、交易流水等金融行业典型敏感数据，为差异化访问控制、权限管理、数据共享审批、外包合作评估等提供了准确依据。
该平台支持结构化、非结构化数据全覆盖智能识别，通过元数据自动采集、数据血缘解析，结合关键字匹配、正则表达式、语义理解和机器学习等策略，完成敏感数据自动扫描、智能研判，并输出分级建议，显著提升敏感数据的识别概率与识别准确率。
在技术层面，该平台采用“规则+机器学习+大模型”三层智能决策引擎，内置金融行业规则库，叠加自主研发的分类分级模型与大语言模型，语义理解能力显著提升，综合识别准确率稳定在95%以上。与此同时，该平台通过智能监测机制，持续监测业务系统元数据与数据内容变化，自动触发重识别与重定级流程，全力保障分类分级结果贴合业务实际。在江苏农商联合银行统一体系下，该平台成功将数据定级时效从周级压缩至小时级，数据治理人力投入降低约80%，识别效率提升5倍以上。
依托江苏农商联合银行统一沉淀的识别模型和规则库，并配套人工复核机制，昆山农商银行对客户身份信息、账户信息、征信信息、交易流水等典型敏感数据开展全面识别，彻底改变了以往依赖人工梳理导致的效率低、覆盖浅、更新难等局面，推动数据安全管理由事后排查向事前发现、主动防控转变。
该平台实行“识别—定级—审核—防护—监控”的闭环管理，分类分级结果直接联动数据脱敏、访问控制等安全策略。除此之外，其动态自适应机制可应对业务数据的持续变化，破解静态清单快速过期的难题。
下一步，该行将持续深化平台建设与落地应用，不断健全标准化工作体系，紧扣监管部门要求、紧跟行业规范动态，迭代优化分类分级规则，保障规则标准兼具适用性与前瞻性；拓展场景融合，推动分级结果与数据脱敏、防泄露、数据目录、资产运营、安全审计等模块打通联动，强化对数据共享、对外合作、开发测试等场景的风险管控；完善运营机制，落实数据定级定期复核、动态更新流程，推动分类分级工作从阶段性专项任务转为常态化运营，持续提升全行数据安全治理能力和数据资产运营水平。
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