2023中國銀行業人工智慧與大資料市場圖譜，美創兩項領域獲推薦！

◼︎  美創暗資料發現與分類分級系統：

數字化浪潮下，資料要素在銀行數字化轉型變革中扮演著基礎核心角色，透過資料探勘客戶潛在價值、完善交易服務場景，提升業務處理效率，強化金融領域實體經濟服務效率與能力，為金融發展提供了源源不斷的創新與活力。但同時，海量多元、不斷產生的資料也給銀行業在資料安全、數字化轉型建設上帶來挑戰。

讓資料安全、高效地 釋放價值，美創科技以資料為中心，為銀行使用者提供資料安全、執行安全、數字化轉型以及安全運維服務在內的全方位、專業成熟的產品服務與解決方案。

資料分類分級是實現資料從無序到有序、開展資料安全建設、最大化發揮資料價值應用的基礎工作，《網路安全法》、《資料安全法》、《個人資訊保護法》以及金融監管都對此提出明確規範。

作為率先推出資料分類分級產品，並廣泛實踐的廠商，美創科技已形成具備成熟的產品、解決方案及領先的技術創新力。 美創自研的暗資料發現和分類分級系統，結合自然語言處理、特徵分析、機器學習等技術打造，聚焦重要資料、個人資訊和商業機密，具備資料動態感知，內建分類分級標準、智慧分類分級、安全資料視覺化等核心功能。

◼︎  產品能力

目前，暗資料發現和分類分級系統已透過中國信通院“資料分類分級能力檢驗進階級”認證，首批透過中國信通院“大資料產品評測”資料安全專項資料分類分級工具評測，入選《IDC TechScape: 中國資料安全技術發展路線圖，2022》資料分類分級主導型技術領域。

國內某農商行（簡稱A行），當地規模最大、網點最多的地方金融機構。 目前，A行不同業務系統中存有大量不同型別的資料，高敏感暗資料多，隨著業務的迭代快速，資料使用場景日趨提高，敏感資料的變化也更加頻繁，給敏感資料的保護帶來更大難度，採用“一刀切”式的資料安全防護則需要大量的安全投入，既易造成資源浪費，也給資料安全管理帶來負擔。

基於此，美創科技為A行提供基於分類分級的資料安全管控建設方案。

分類分級是整個資料安全措施落地的基礎，因此智慧、準確的資料識別能力是最重要的能力。

暗資料發現和分類分級系統依託自然語言處理、特徵分析、機器學習等技術，實現精準的資料自動化識別和分類分級，節省大量人工成本。最終根據資料安全性遭受破壞後的影響物件和所造成的影響程度，將資料安全級別從高到低劃分為5級。

在分類分級過程中，暗資料發現和分類分級系統進行視覺化呈現，展示每個欄位歸屬的分類、所屬的安全等級，同時以報告形式展示分類分級成果，包括敏感資料分佈情況、資料分類情況、資料分級情況等。

◼︎  基於分類分級實現細粒度運維安全管控

A行 資料運維環境複雜，涉及人員眾多，易存在非授權訪問敏感資料、運維誤操作、高危指令等風險。

資料庫防水壩集敏感資料發現和管理、多因素身份准入機制、動態訪問控制、敏感資料脫敏、誤操作恢復、合規審計等多種功能，能夠快速建立安全合規運維體系，加強對敏感資料安全訪問及運維操作行為管控。

本次實踐中，資料庫防水壩透過多因素認證精準識別前端操作人員的身份，透過與分類分類分級系統聯動，基於分類分級結果有效為後續的訪問控制策略提供依據，精準識別被運算元據的敏感級別，對3級及以上敏感資料操作進行限制 （參考《金融資料安全 資料生命週期安全規範》）， 實現敏感資料細粒度到列的精細化的安全管控，保障資料運維場景的安全。

◼︎  基於分類分級提升資料脫敏效率和精準度

A行大量生產資料經常需要透過精準脫敏後傳輸到非生產環境，用於開發測試等環節，但由於業務系統後臺資料庫表的規模越來越龐大、結構越來越複雜，傳統脫敏方式往往容易導致所獲取的敏感資料表、欄位等資訊不準確，繼而造成脫敏後資料無法達到“可用、合規、安全、高效”等預期目標。

美創靜態資料脫敏系統內建靈活、豐富的脫敏演算法，透過與暗資料發現和分類分級系統進行聯動，精準識別核心資料庫中的3級、4級資料，極大減少脫敏後仍存在敏感欄位的現象。 當開發測試過程中需要用數時，資料脫敏系統透過定義精確、靈活的資料脫敏策略，對不同類別的資料以不同方式進行脫敏變形處理，最大限度的保證脫敏後資料的特徵一致性、邏輯一致性、業務規則關聯性，從而以差異化的脫敏手段提升了脫敏效率和精準度。