半年罚单超50张合计罚没千万元 银行业数据安全治理加速转向“主动防御”

　　来源：金融时报

　　今年以来，金融管理部门持续强化银行业数据安全与治理监管工作，监管惩戒力度显著加大，行业数据合规高压态势持续强化。

　　记者梳理罚单数据时发现，银行业年内收到的数据安全违规罚单已超50张，合计罚没金额达千万元级别，罚单数量、罚没总额均已超过2025年全年。

　　盘古智库高级研究员吴琦在接受记者采访时表示，随着数据合规成为监管底线和法治红线，监管逻辑正在发生两大变化：一是数据安全从后台辅助工作提升为核心基础工作，二是监管从事后追责转向事前、事中、事后全过程监管问责。

　　多家银行因数据安全违规被罚

　　今年以来，金融管理部门持续加强银行业数据安全与治理监管工作，对数据合规领域各类违规乱象保持零容忍高压态势，监管处罚覆盖面持续扩大、惩戒力度持续提升，覆盖各类银行机构。

　　6月11日，外资银行新韩银行因存在违反金融统计有关规定，违反信用信息采集、提供、查询以及数据安全管理规定等9项行为，被中国人民银行北京市分行警告并罚款约249万元。同时，有关负责人因对该行违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定的违法行为负有直接责任，被罚款4.5万元。

　　中小银行也是数据安全违规的高发主体，多家城商行、农商行频频触碰监管红线，继而“吃下”百万元罚单。

　　今年4月，南宁市区农村信用合作联社因违反金融统计有关规定、违反数据安全管理规定、违反信用信息采集、提供、查询及有关管理规定等多项原因，被当地监管部门处罚，罚款高达293.86万元。2月，北京农商银行因违反数据安全管理有关规定被罚100万元，两名责任人员分别被罚14万元。

　　记者梳理金融管理部门公开的行政处罚信息时发现，今年上半年，银行机构因数据安全等违规行为被开出的罚单数量高达56张，违规事由集中体现为“数据安全管理不到位”“数据安全管控机制不完善”“未严格落实数据安全管理规定”等。从处罚力度来看，百万元级罚单超20张，监管惩戒力度空前。

　　除数据安全合规问题外，数据治理、数据报送不规范等问题也成为监管重点整治领域，相关违规罚单数量大幅攀升。企业预警通统计数据显示，仅今年一季度，数据报送与治理违规相关罚单数量就达119张，较上季度增长93.70%。

　　今年2月，杭州联合农村商业银行因监管数据不完整、不真实、不准确等多项原因被浙江金融监管局开出金额高达1110万元的天价罚单，3名有关负责人被警告并分别罚款10万元，13名有关负责人被警告。

　　吴琦分析认为，金融管理部门持续加大银行业数据安全与治理惩戒力度，核心原因在于金融数据风险具备极强的传导性、扩散性，单一机构的数据安全隐患极易扩散为区域性风险，甚至诱发系统性金融风险，直接关乎金融市场整体稳定。

　　科学规范的数据分类分级是关键

　　随着金融行业数字化转型持续深化，数据已成为驱动银行业高质量发展的核心生产要素，数据安全与合规治理的战略价值愈发凸显。

　　记者了解到，银行数据安全管理覆盖数据全生命周期，包括数据的采集、存储、加工、传输、共享和销毁等各环节，涉及数据分类分级、安全管理制度建设、技术保护、个人信息保护、风险监测与处置等内容。

　　在吴琦看来，数据安全对银行业至关重要，金融数据具有高价值和高敏感性，与国家安全和金融消费者权益密切相关。同时，银行业务高度依赖互联网，数据泄露不仅侵害客户隐私，造成资金损失，还可能引发系统性金融风险。

　　近期，多起银行App数据违规事件也印证了行业数据防护的短板。6月3日，国家网络安全通报中心通报了71款移动应用存在违法违规收集使用个人信息情况，其中包含两款银行应用。

　　从具体原因来看，包括“个人信息处理者处理不满十四周岁未成年人个人信息的，未制定专门的个人信息处理规则”“收集未成年人信息未取得监护人单独同意”等。

　　对于手握海量企业经营数据、个人金融数据的银行机构而言，科学规范的数据分类分级，是筑牢数据安全防线、盘活数据价值的前提与基础。

　　“数据分类分级是银行数据安全治理的前提和基础。”吴琦对记者表示，目前，银行业的数据安全治理存在三大痛点：一是分类分级标准不明确，执行无据可依；二是数据口径不统一、碎片化严重；三是跨部门协调难度大，数据分类分级需要数据治理、科技部门、业务部门等协同。

　　行业需从“被动合规”迈向“主动防御”

　　筑牢银行业数据安全屏障，既需要银行内部打通部门壁垒、强化业务协同，更依赖顶层制度体系的完善、统一行业标准的落地，为行业合规经营提供明确指引。

　　今年以来，多部门密集出台金融数据监管制度，持续完善行业治理体系。记者注意到，司法部、中国人民银行等多部门联合起草《中华人民共和国金融法（草案）》，于2026年3月20日至4月19日公开征求意见。草案明确提出，要“强化金融信息与数据安全管理”“建立健全金融网络安全保护和金融数据分类分级保护制度”。

　　6月13日，国家互联网信息办公室、中国人民银行、国家金融监督管理总局等六部门联合印发《金融信息服务数据分类分级指南》（以下简称“指南”），指导金融机构开展数据分类分级和重要数据识别工作。

　　业内专家认为，明确、统一的分类分级标准是数据合规共享、交易、跨境流动的“通用语言”。《指南》将金融信息服务数据划分为业务数据、用户数据、企业数据三大一级类目，并进一步细分为9个二级类和67个三级类，形成了层次分明、覆盖全面的树状分类结构。

　　“金融信息服务为金融分析、交易、决策等活动提供可能影响金融市场的信息与数据，其数据处理活动关乎金融安全与市场稳定。”工业和信息化部电子第五研究所所长杨建军认为，《指南》致力于推动金融信息服务数据的精准分类与科学分级，是保障金融安全、维护公共利益、释放数据价值的基础性工作。

　　随着顶层制度体系日趋完善，银行业数据安全治理的核心逻辑也发生深刻转变，行业正式告别被动整改、事后合规的传统模式，全面转向主动防控、全域治理的新模式。

　　对此，吴琦建议，银行机构需全方位升级数据安全治理体系，聚焦三大核心发力点：一是夯实数据分类分级基础，建立覆盖全行数据的分类分级目录；二是构建全生命周期安全保护机制，推动数据安全管理、数据治理、科技部门、业务部门多方协同；三是将合规风控嵌入系统开发、变更、运维全生命周期，建立健全数据安全风险监测与预警机制。

　　（来源：金融时报）

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　　盘古智库高级研究员吴琦在接受记者采访时表示，随着数据合规成为监管底线和法治红线，监管逻辑正在发生两大变化：一是数据安全从后台辅助工作提升为核心基础工作，二是监管从事后追责转向事前、事中、事后全过程监管问责。

　　多家银行因数据安全违规被罚

　　今年以来，金融管理部门持续加强银行业数据安全与治理监管工作，对数据合规领域各类违规乱象保持零容忍高压态势，监管处罚覆盖面持续扩大、惩戒力度持续提升，覆盖各类银行机构。

　　6月11日，外资银行新韩银行因存在违反金融统计有关规定，违反信用信息采集、提供、查询以及数据安全管理规定等9项行为，被中国人民银行北京市分行警告并罚款约249万元。同时，有关负责人因对该行违反信用信息采集、提供、查询及相关管理规定的违法行为负有直接责任，被罚款4.5万元。

　　中小银行也是数据安全违规的高发主体，多家城商行、农商行频频触碰监管红线，继而“吃下”百万元罚单。

　　今年4月，南宁市区农村信用合作联社因违反金融统计有关规定、违反数据安全管理规定、违反信用信息采集、提供、查询及有关管理规定等多项原因，被当地监管部门处罚，罚款高达293.86万元。2月，北京农商银行因违反数据安全管理有关规定被罚100万元，两名责任人员分别被罚14万元。

　　记者梳理金融管理部门公开的行政处罚信息时发现，今年上半年，银行机构因数据安全等违规行为被开出的罚单数量高达56张，违规事由集中体现为“数据安全管理不到位”“数据安全管控机制不完善”“未严格落实数据安全管理规定”等。从处罚力度来看，百万元级罚单超20张，监管惩戒力度空前。

　　除数据安全合规问题外，数据治理、数据报送不规范等问题也成为监管重点整治领域，相关违规罚单数量大幅攀升。企业预警通统计数据显示，仅今年一季度，数据报送与治理违规相关罚单数量就达119张，较上季度增长93.70%。

　　今年2月，杭州联合农村商业银行因监管数据不完整、不真实、不准确等多项原因被浙江金融监管局开出金额高达1110万元的天价罚单，3名有关负责人被警告并分别罚款10万元，13名有关负责人被警告。

　　吴琦分析认为，金融管理部门持续加大银行业数据安全与治理惩戒力度，核心原因在于金融数据风险具备极强的传导性、扩散性，单一机构的数据安全隐患极易扩散为区域性风险，甚至诱发系统性金融风险，直接关乎金融市场整体稳定。

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　　记者了解到，银行数据安全管理覆盖数据全生命周期，包括数据的采集、存储、加工、传输、共享和销毁等各环节，涉及数据分类分级、安全管理制度建设、技术保护、个人信息保护、风险监测与处置等内容。

　　在吴琦看来，数据安全对银行业至关重要，金融数据具有高价值和高敏感性，与国家安全和金融消费者权益密切相关。同时，银行业务高度依赖互联网，数据泄露不仅侵害客户隐私，造成资金损失，还可能引发系统性金融风险。

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　　从具体原因来看，包括“个人信息处理者处理不满十四周岁未成年人个人信息的，未制定专门的个人信息处理规则”“收集未成年人信息未取得监护人单独同意”等。

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　　筑牢银行业数据安全屏障，既需要银行内部打通部门壁垒、强化业务协同，更依赖顶层制度体系的完善、统一行业标准的落地，为行业合规经营提供明确指引。

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　　对此，吴琦建议，银行机构需全方位升级数据安全治理体系，聚焦三大核心发力点：一是夯实数据分类分级基础，建立覆盖全行数据的分类分级目录；二是构建全生命周期安全保护机制，推动数据安全管理、数据治理、科技部门、业务部门多方协同；三是将合规风控嵌入系统开发、变更、运维全生命周期，建立健全数据安全风险监测与预警机制。

　　（来源：金融时报）