通过建设专业的外部数据管理平台，同时建立配套的外部数据管理规范，进行标准化治理，制定完善的数据安全分级及加密机制，形成智能化外部数据资产管理和隐私保护体系，实现了外部数据的统一接入、统一管理、统一服务，采购成本大幅下降、服务范围扩大、服务效率显著提升，隐私数据从管理层面、技术层面均得到了规范的保护，达成外部数据资产和隐私数据管理有序、安全合规、质效提升、价值共享的应用目标。该案例同时实现了技术创新和管理模式创新，创新型外部数据资产和隐私数据管理体系，从规划与建设、治理与整合、管理与应用、制度与资源各方面形成完整的闭环解决方案，并全方位实践，具有极强的可复制性可操作性。

方案背景

随着大数据技术的飞速发展，数据应用场景日新月异，银行数据分析也从历史性描述性分析转向实时监控、智能决策，并嵌入风险决策等流程。外部数据是金融领域数据应用的重要基础，基于大规模外部数据的批量采购和使用，衍生了金融大数据领域的新应用。但外部数据涉及大量如征信、工商司法等隐私数据，同时其来源多样、标准不一、权限管控混杂。从技术和管理考虑，如何快速获取外部数据，如何清洗存储，如何在传输、存储、使用等环节对隐私数据全面保护，如何与行内数据安全融合，如何充分挖掘其数据价值，构建外部数据资产和隐私保护体系，已成为银行乃至整个金融行业一项亟待解决的问题。

方案目标

1、数据识别：外部数据资产分类和隐私管理方向识别；

2、数据治理：数据资产标准化治理和隐私数据安全分级；

3、数据管理：建设专业平台，实现智能化服务和权限管控；

4、数据应用：搭建服务与应用体系，激活数据价值；

5、数据保护：配套外部数据资产和隐私保护管理规范。

方案特点

本方案同时实现了技术创新和管理模式创新。

1、技术创新方面

通过二级缓存、异步结构化存储、算法加密等技术手段，对数据进行实时自动化安全化存储、清洗、转化、关联。无需人工干预、无需代码开发，保证外部数据在使用时做到安全、高效、实时。

同时，为保障数据安全，制定完善的数据加密及传输加密机制，外部数据资产在存储、传输的各个环节无明文数据。本成果通过国内外常用加密算法（用户密码使用国密算法，其他敏感数据使用常规加密算法）进行数据加密，通过敏感数据自动识别、加密封装的方式，确保外部数据资产在存储、传输的各个环节无明文数据，防止数据在存储传输过程中被拦截获取。外部数据资产在展示、使用时，涉及到企业内部用户隐私的数据，均采用数据脱敏和脱敏还原机制，保障用户的个人信息安全不被泄露。

2、管理模式创新方面

一是数据权属清晰，严格“先授权、后使用”原则，保证权限可控性。

二是数据安全融合性。以主流技术、统一数据标准达到普适性，以治理和安全分级为基础，在确保内外部数据有效融合的同时，充分保证数据安全性。

三是分类运营模式，针对单一使用和共性使用需求分类运营，既保障多方共性需求的数据统一保护、统一运营和共享，又给予单一需求充分的自由度和可控性。

四是数据价值量化评估，数据成本、产品效益等量化分析。

总之，创新型外部数据资产管理和隐私保护体系，从规划与建设、治理与整合、管理与应用、制度与资源各方面形成完整的闭环解决方案，并全方位实践，具有极强的可复制性可操作性，对金融机构深化数字化转型，提升隐私保护能力和治理水平，均具有重要的参考价值。

方案业务流程图

一、外部数据分层体系

二、外部数据集市框架

实现功能展示

一、规划数据资产和隐私保护管理框架

分为5个模块：数据识别、数据治理、数据管理、数据应用、数据保护。

二、数据识别：外部数据资产分类和隐私管理方向识别

1. 形成外部数据资产分类标准：4个主题，70个小类
2. 隐私保护法律法规文库：4个主题

三、数据治理：数据资产标准化治理和隐私安全分级

1. 外部数据迁移整合
2. 外部数据治理
3. 外部数据标准化
4. 外部数据分层体系
5. 外部数据隐私安全分级
6. 外部数据资产生命周期管理

四、数据管理：建设专业平台，实现智能化管理和权限管控

1. 资产管理和权限管控智能化
2. 资产可视化（外部数据资产地图）
3. 外部数据运营监控与应用分析可视化
4. 外部数据技术开发平台化

五、数据应用：搭建服务与应用体系，激活数据价值

1. 外部数据集市
2. 实时外部数据监控模型
3. 外部数据图谱
4. 外部数据成本明细应用

六、数据保护：配套外部数据资产和隐私保护管理规范

《 外部数据管理办法》，《数据安全分级管理办法》《外部数据使用和隐私保护管理规范》《外部数据资产标准》《外部数据开发规范》《外部数据版本规范》《外部数据运维规范》等。

方案案例及效果

1、数据权属清晰，隐私保护机制有效运转

外部数据传输和存储方面，依据安全分级，通过加密算法进行数据加密，通过敏感数据自动识别、加密封装的方式，确保在存储、传输的各个环节无明文数据，防止数据在存储传输过程中被拦截获取。

外部数据使用方面，严格按照“先授权、后使用”的原则，保证在数据使用权限上的可控性。全流程监测外部数据使用状态、使用规范、使用场景，保证在隐私数据使用方面的合规性。配套相关管理规范，提供制度保障。

隐私数据从技术层面和管理层面得到了有效保护，并实现了可视可控的全面监控。

2、外部数据充分共享，采购成本大幅下降

建立智能化外部数据资产管理体系，基于管理平台统筹运营，避免重复采购，促进共享，大幅节约了运营成本；外部数据实现本地结构化存储，提高重复使用度，降低使用成本。体系实践后，2021年外部数据采购成本较上年下降38.67%，服务范围扩大57.14%。

3、接入配置化、接口标准化，服务效率显著提升

建立外部数据服务高速通道，实现接入模板化可配置化，基本实现数据接入无代码化，数据源切换“无感”化，大幅缩减接口开发时间，从2-3天/个，缩短至1分钟~0.5天/个；实现申请、接入、发布规范管理，有效提升协同效率。

4、外部数据应用实践明显增加，数据价值凸显

催生出丰富的应用场景，外部数据得到充分应用。如，基于外部数据资产，通过决策引擎采用“评分+预警规则”及“系统和人工充分集合”策略，全流程、闭环、高效率的触发试预警，形成了贷后风险监测系统；通过数据挖掘建模，形成客户全方位画像和风险定价模型；结合企业及个人征信、税务数据、工商数据、司法数据、支付数据等外部数据与行内数据，通过构建征信类基础指标，进而建立相关主题，发布征信服务与征信视图，供全行系统与场景使用。

方案未来展望

国家机关及监管部门对数据领域，特别是隐私数据的管理日趋严格，相关政策要求逐步出台，并逐步趋向规范化；同时，随着人工智能与大数据技术飞速发展，数字化转型全面推广，外部数据的应用范围越来越广泛，外部数据来源日渐丰富。外部数据管理体系应及时落实政策管理要求，跟进前沿技术，加强隐私保护，拓展数据应用，激发数据要素价值。

一方面，将紧跟技术前沿，积极进行技术创新，迭代数据脱敏加密及监控技术，优化外部数据管理平台，提高平台的数据安全防护水平，提升适应新型数据类型和应用场景的能力；另一方面，规划外部数据应用蓝图，探索外部数据应用创新，实现外部数据的高效利用，提升数据价值。